用户画像系统是一种利用用户的线上行为数据进行分析和挖掘，形成用户的特征和需求描述的系统。本文作者对如何构建用户画像系统展开了分析，希望对你有帮助。

上文我们已经讲了数据工厂系统的业务逻辑设计、角色职能和功能权限的分析。那么接下来终于轮到我们耳熟能详的【用户画像系统】了！老样子，我们先来回顾下之前的【用户画像系统】架构图：

【资料图】

用户画像系统是一种利用用户的线上行为数据进行分析和挖掘，形成用户的特征和需求描述的系统，它通常包括标签生成、用户分层、用户分群、用户洞察、接口服务等模块。

对这个系统的解读，我们可以从以下几个角度除非。

一、系统的主要目的是什么？

系统的主要目的是为了更好地了解用户，为用户群进行人工、智能自动打标画像。

说白了就是对客户群进行层层高精尖的筛选过滤，通过标签、分组、分层、分群、私域转化等各种方式，提炼出共性的一组客户，以便后续能进行针对性的营销活动，来优化关键的产品设计和运营策略，实现精准营销和风险控制，最后提高用户满意度和忠诚度。

二、一般在哪里使用这套系统？

在商业上，这套系统一般在互联网企业或者传统企业的数字化转型中使用，例如电商平台、社交媒体、内容推荐、广告投放、金融服务等领域。

在内部企业里，它也可由专人负责，在上游工厂系统清洗完数据后沉淀下来的真实客户数据，我们首先要借助它的智能自动打标系统，能根据客户的行为自动打上标签、自动分组，这种就没必要依赖人工。对于打完标签后的客户，人工要做的是去设计符合自己企业商业模式的标签、分组、分层规则，在系统里维护好这些标签和规则让其生效，实现最关键的自动画像！

当然它也支持基本的人工打标、人工分组等操作，这类可以人为的纠正一些系统短期内无法判断的一些错误分组打标情况。

三、用户是谁？

这套系统的用户可以分为内部用户和外部用户。

内部用户是指使用这套系统进行数据分析和业务决策的企业员工，例如产品经理、运营经理、市场经理、风控经理等。

外部用户是指被这套系统分析和描述的目标客户，例如消费者、商家、合作伙伴等。

四、如何设计、研发实现用户画像系统？

那么接下来按惯例，我们来拆解下如何实现这套用户画像系统。

用户画像系统也是架设在线索库底层系统之上的一个应用系统，它处于数据工厂的下游位置，它的数据来源于清洗之后的真实数据，对这些数据它需要进一步的提炼加工，打标、分组、分层。

按照5W2H1E的分析法，我看可以从以下几个方面进行设计和实现：

What？【用户画像系统】的目的就是能够手动和自动的对外部用户进行多维度的标签化和分析，提供内部用户查询和应用对接的接口，任何用户行为都可以产生标签，只要这些标签跟您的商业模式是息息相关的。 Where？【用户画像系统】依托于上游数据工厂系统，它的行为也比较简单，在维护好标签、分组、分层之后，它接着只做一件事情，就是对真实客户数据进行准确打标。 When？【用户画像系统】偏向商业化规则，【数据工厂系统】偏向真实性规则，这是智能打标、人工打标上的本地区别，都是在用户触发满足规则的行为时，自动为其打标。 Why？那么用户为什么要用【用户画像系统】呢？这是为了更好地了解用户，提高用户满意度和忠诚度，优化产品设计和运营策略，实现精准营销和风险控制。 上游-Who？即谁来提供输入。上游的输入主要来自于外部用户在各个渠道和场景下产生的行为数据，例如浏览记录、点击记录、购买记录、评论记录等。 上游-How？即怎么获取输入。上游获取输入主要通过数据采集模块实现，可以使用埋点、日志、爬虫等方式收集原始数据，并通过数据工厂清洗模块进行预处理，去除无效数据和噪声数据之后，结合当前的业务规则执行打标、分组、分层（分级）。 上游-How Much？需要打多少标签呢？上游需要输入的数据量取决于外部用户的规模和活跃度，以及内部用户对数据质量和覆盖率的要求。一般来说，越多越好。 下游-Who？即谁来使用输出。下游的输出主要供内部用户使用，例如产品经理、运营经理、市场经理、风控经理等，他们可以根据用户画像的结果进行数据分析和业务决策。 下游-How？即怎么使用输出。下游使用输出主要通过接口服务模块实现，可以提供API、SDK、Web等方式供内部用户查询和应用用户画像的数据，例如进行个性化推荐、精准营销、风险控制等。 下游-How Much？即需要多少输出。下游需要输出的数据量取决于内部用户的需求和场景，以及用户画像系统的性能和稳定性。一般来说，越快越好，因为数据是有“时效性”的，一般过了这村就没这店了，比如这客户疑似想买房，你等人家买完房再去营销，黄花菜都凉了。

好了，这里也回答下上一篇【数据工厂系统】的问题：【用户画像系统】中的自动打标，也会对各个前端系统的埋点有强依赖关系，那么它跟【数据工厂系统】的清洗埋点有什么区别呢？

用户画像系统也不保存任何数据，数据依然在线索库，这里的标签数据，跟商业模型息息相关，而商业模型总是千变万化，所以它不像数据工厂那样讲究真实性、准确性，它更讲究的时时效性，如何高效打标、高性能的批量打标、快速辅助决策，是这个用户画像系统的重中之重。打标既要讲究数量也要讲究质量，这样你才能准备好精确制导导弹，直击后续的订单等。

那么，以上就是【用户画像系统】的主要内容，依然感谢大家的“捧场”！

PS：那么让我们期待下一篇，我们将会讲解【社交裂变系统】。

最近，CHATGPT的爆火，突然迎来了新一代的工业革命，那么后面如何跟CHATGPT结合，会是新的重点。也许实现小个体户能用上的专业GPT-CRM系统，指日可待！

以上有任何不合理或错误之处，欢迎指出，谢谢。下一篇什么时候？应该会很快了，我会继续努力，早点写完后续几章之后，就轮到研发实战篇了！

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