用戶畫像——“User portrait”，即用戶信息標(biāo)簽化,，就是通過收集與分析消費(fèi)者社會(huì)屬性,、生活習(xí)慣,、消費(fèi)行為等主要信息的數(shù)據(jù)之后，抽象出一個(gè)用戶的商業(yè)全貌的基本方式,。有了對(duì)用戶基本情況的了解之后,，才能算是部分的“讀懂”了用戶，在此基礎(chǔ)上才能對(duì)目標(biāo)用戶進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷,。那么用戶畫像都包含哪些基本內(nèi)容呢,，一般而言包含以下必要元素：

地域

精準(zhǔn)營(yíng)銷基于LBS位置的服務(wù)，不僅僅可以定位用戶在哪里，還可以描繪出用戶經(jīng)常訪問哪些場(chǎng)所,，比如是否是常駐寫字樓的上班族,，是否是兩點(diǎn)一線的學(xué)生族，用戶常在哪些商圈出沒等等,。更重要的是在位置信息的支持下,，為用戶提供相應(yīng)的場(chǎng)景服務(wù)營(yíng)銷，比如推送附近的咖啡店,、附近的特色美食等信息,。并且在信息推送后，跟蹤用戶的后續(xù)行為,，比如是否點(diǎn)擊關(guān)注了,，是否到店消費(fèi)了，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行閉環(huán)修正,。

性別

用戶的性別定位對(duì)于營(yíng)銷非常關(guān)鍵,，通過用戶對(duì)日常信息的各種瀏覽偏好，以及平臺(tái)大數(shù)據(jù)聯(lián)網(wǎng)所進(jìn)行的長(zhǎng)時(shí)間篩查,，可以較為清晰的判斷用戶的性別屬性,。清晰的性別標(biāo)簽，將會(huì)對(duì)后續(xù)的人群選擇產(chǎn)生重要作用,，比如男性用戶對(duì)于體育,、軍事、美女,、汽車,、歷史等等產(chǎn)品及衍生品的關(guān)注度、轉(zhuǎn)化效果將遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于女性用戶,，而美妝,、電視劇、娛樂,、服飾等等類型的廣告主將更加關(guān)注女性群體用戶的定位,。

收入

通過大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)用戶的興趣行為的定向可以形成用戶收入水平的判定參考。比如用戶對(duì)于名表,、名包,、收藏、股票等等的關(guān)注瀏覽行為,，結(jié)合其消費(fèi)意向,、消費(fèi)占比,、消費(fèi)嗜好等進(jìn)行全面的數(shù)據(jù)記錄,，形成對(duì)用戶收入水平的畫像。

不同收入水平的人群對(duì)于產(chǎn)品的價(jià)格、品牌,、品質(zhì)等訴求點(diǎn)截然不同,，中低收入水平人群的價(jià)格敏感度要高于高收入人群，對(duì)于打折促銷產(chǎn)品也表現(xiàn)出較高的興趣,。

年齡

每個(gè)年齡段所關(guān)心的內(nèi)容是不一樣的,，60后在刷謠言，70后在刷雞湯,，80后在刷職場(chǎng),，90后在刷互聯(lián)網(wǎng)，00后在刷二次元…

各廣告平臺(tái)進(jìn)行了越來越頻繁的相互參股滲透,，在此基礎(chǔ)之上通過自己的分析模型,，可以形成對(duì)用戶精準(zhǔn)的年齡定向。

羅振宇的跨年演講《時(shí)間的朋友》里有提到,，在大數(shù)據(jù)背景下,， 將會(huì)對(duì)用戶進(jìn)行更加細(xì)度的維度，不僅僅精確到年齡,，甚至可以做到按天來進(jìn)行切片,。那一天到來的時(shí)候，對(duì)于用戶的營(yíng)銷將不僅僅是千人千面,，將以更加人性化,、情感化的方式出現(xiàn)。

遠(yuǎn)景

未來隨著人工智能的介入,，對(duì)于用戶的理解還將進(jìn)一步加深加強(qiáng),，精準(zhǔn)營(yíng)銷廣告算法將會(huì)有巨大的發(fā)展空間，兩種看似沒有關(guān)系的產(chǎn)品,，在某種情況下會(huì)形成同長(zhǎng)的銷售情況,，比如經(jīng)典的尿片和啤酒的銷售關(guān)聯(lián)等等。