我们访谈了超过50个客户，发现大家在构建用户标签与画像的过程中有一些共性的问题。
像业务部门基本都在抱怨：
营销部门想用标签却需要等研发排期，标签制作下来，却已经错过最佳营销窗口期；
标签又多又乱，定义混乱，不同标签的权限划分也无法区分，管理效率极低。
而技术和数据部门却在诉苦：
不知道他们说的需求到底是什么，不能实现或者实现不完整；
我们浪费了大量的人力写脚本，跑数据，人力被运营消耗；
做出了那么多标签也不知道质量如何，这些标签是否真的影响了活动效果。
用户画像和用户标签的需求发起者基本是业务侧的同学，但生产和管理的却是数据侧或者技术侧的同学。整个过程都是单向需求、单向响应，并没有生成联动机制。
理想中的用户标签和画像应该是可以辅助精细化管理用户的生命周期，根据用户的行为和状态特征，监控用户不同阶段的变化情况，更好的
挖掘用户的需求和精准的对用户做触发动作。
但实际操作情况却是很多企业并没有完整的用户生命周期管理表，且对自己业务阶段的关键性转化动作没有明确规范。如果在没有厘清这个之前，所有的用户标签价值都会大打折扣。
做用户画像最核心的一个诉求就是为了找到高价值用户群，并持续迭代。
不同行业的高价值用户定义不同，处于不同阶段的用户的价值也不可以横向对比。例如，对于电商类的客户高价值用户一定是购买，像高频购买，高价购买等；而对于娱乐类和社交类，其实更关注用户的活跃度和裂变属性。
高价值用户的计算需要结合用户的属性、用户的行为和用户真正的业务数据（订单、付费、充值等）来统一配置。
只有业务数据会不知如何推动，只有行为数据也不能赋能转化。
做用户画像还有一个典型应用就是实现所谓的千人千面（个性化推荐）和个性化推送。
个性化推荐大多数应用于商品展示和feed流娱乐产品，对于数据量有一定的基础要求，对于算法团队要求也比较高。
而个性化推送，是大部分运营场景都可以独立实现的。但是当我们在实操的过程中，确实要考虑精准度和“舒适模式”。易大妹曾经在一个小时之内收到了同一个APP的6条短信，都是基于某一件产品的推送。这会引起用户的极大反感，甚至引发退订。
所以，
个性化推送需要制定让用户舒适的“抗骚扰模式”
，也就是你得知道用户的容忍度上限。因此，用户画像最好配合一整套完整的运营workflow共同使用。
用户常用的功能、常用的入口、商品的价格区间、关注的商品（资讯）属性都会影响用户的最终动作。而不同的用户对于不同的营销主题偏好也不一样，有的关注优惠券、有的关注爆款商品。
了解不同用户的营销偏好能够更有针对性地给用户提供参考讯息。
利用用户标签制定营销策略
，匹配不同的推送时间、推送通道和推送文案。
用户画像的应用场景十分广泛，但是用户画像只是一堆数据和表格的时候，它就毫无价值。
我们需要基于业务目标导向制定画像的应用场景。用户基于人口学的的社会属性可能会变化，用户的消费能力、消费偏好、活跃情况、甚至是影响企业关键转化的决策标签等也是实时变化的。
Forrester在2021跨渠道营销系统管理报告中提到：
“Email marketing and PC-centric engagement is not enough for B2C marketers in APAC. They require a CCCM solution that can address mobile- first consumers and meet their mobile-moment- based expectations.
所以，在当下中国的互联网环境下，实时的数据，已经是一个十分必要的需求。
在用户画像上我们需要自动的、动态的标记和更新。而在真实的业务环境中，我们则更需要实时的、精准的去触达我们的客户。
与其说是营销，不如说是在深度了解客户之后，在客户最需求且最适应的时间为客户提供准确的讯息。
很多企业在做自己的标签体系的时候，都期望可以有一个大而全的标签体系，甚至希望采集全部端口、全部渠道的数据，并认为这能够带来更加准确的判断。
但是现实情况却是，很多企业并没有厘清自己的核心业务路径。很多数据采集完了，也只是沉睡的死标签，还要耗费大量的人力成本和物资成本去维护。“食之无味，弃之可惜”。
其实我们只需要找到最核心的几类标签，然后快速在运营活动中验证结果再持续迭代即可。“我们要造车，而不是持续造轮子”。
举个例子，某理财产品拥有复杂的业务体系和线上线下多重转化流程，但其一级画像标签十分简单清晰，而且对于业务转换效果十分显著，就是抓到了用户最核心的动作和衔接过程。
精细化运营是一个大熔炉，用户画像的构建是一个大工程，但是所有的数据工具和数据分析，究其根本，都是为了业务增长做赋能贡献的。
所以，我们做用户画像的时候，还是要先拆解我们的业务逻辑和目标流转，找到最核心的，先小步快走起来。
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