如何精准的构建用户画像？掌握这几点！

通过构建用户画像，可以让产品经理更懂用户。那么如何精准的构建用户画像呢？简单来说，分为三步：数据采集、标签计算、标签应用。
听起来很简单吗？但是实践过之后，就会知道，其实每一步都是很困难的。

数据采集：

希望获得用户的精准画像，最好是能够在多种渠道中得到用户的线上+线下行为，而且多多益善。但是现在由于线上化率和信息孤岛的存在，做到全量数据采集是非常困难的。

理想的状态是：有一种类似于植入芯片或随身设备的东西，能24小时收集用户的各种信息。

现在市场上有很多公司都在出售用户画像解决方案，判断这些公司实力的一个标准就是看它们接入的渠道是否足够丰富，以及是否有独家渠道可以获取线下数据。

一定要记住：数据是基础。字节的算法牛逼，不是因为深度学习，而是因为，数据多。

标签计算：

前面说过，画像=标签化的用户特征。

在收集数据之后，首先要清洗数据，剔除异常值。接下来是ID Mapping，这是非常重要的一步，简单地说：就是将多个渠道同一用户的数据合并到一个帐户ID下。mapping的结果是形成一个映射集合（或者映射字典）。

比如，你在微信上叫小美，在微博上叫美少女，在微信上叫无敌美少女。所谓mapping，就是把(小美、美少女、无敌的美少女)结合在一起，知道是同一个人。

接着就是生产标签了。一般来说，标签分事实标签和预测标签两种。字面意思，就是事实+预测。

标签应用：

当你构建好了画像，就可以使用它了。因此，画像的架构是要基于业务的应用场景的。不能就是简单copy一下。

请注意，需要关注的是，因为业务是动态变化的，所以标签也要相应地改变。当设计一个画像框架时，要充分考虑其扩展性。

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