隨着互聯網流量紅利的逐漸消失及用戶需求的日漸碎片化，APP無論是進行拉新獲客還是用戶全生命周期管理，或是商業變現，都需要更精准地洞察用戶需求，從而為用戶提供高質量貼心服務，實現精細化運營。
於是，構建高質量用戶畫像體系成為APP開展精細化運營的必由之路。
本文結合個推構建用戶畫像系統的實踐，為大家分享企業構建用戶畫像的基本步驟。
一般來說，企業構建用戶畫像系統的過程可以簡單拆解為以下8步：
Step1 確認需求
明確用戶畫像的目的是非常重要也是很關鍵的一步。要收集公司在戰略、運營、營銷等各個層面的需求，要了解構建用戶畫像期望達到什么樣的效果，從而提前對數據的維度、量級、時效性等做出科學合理規划。
Step2 梳理數據
數據是用戶畫像的基因。確認需求之后，即可根據需求列出需要的畫像標簽列表，再根據列出的標簽列表確認需要的數據維度。數據的來源方面可能是自有數據，或是來自第三方的外部數據。
Step3標簽補全
由於APP自身數據有限，在構建全面、多維的用戶畫像標簽體系時，需要來自第三方的數據源作為補充，或使用類似個推用戶畫像SDK這樣成熟的用戶畫像工具，進行標簽補全，從而建立全景用戶畫像，實現全面洞察用戶需求的初衷。
Step4建立關聯
獨立的、碎片化的數據，作用不大。企業還需要對數據進行清洗、治理，將自有數據和第三方數據進行關聯，從而為構建全面、完整的用戶畫像奠定數據基礎。
Step5特征提取
這一步驟目的是將原始數據進行特征化，為每個用戶創建標簽。在這個步驟中，需要剔除數據中的異常值並將數據標准化。
Step6聚類分析
在這一步我們將得到的數據映射到構建的標簽中，並將用戶的多種特征組合到一起，尋找共性進行聚類分析。通過聚類分析，可以查看活躍用戶有哪些共性特征，或者有某共性特征的群體在應用內的屬性偏好。
Step7畫像生成
數據在模型中運行后，最終生成的畫像可以用下圖等可視化的形式展現。
Step8畫像修正
實際在使用用戶畫像的過程中，可隨着數據的積累（比如核心用戶畫像發生變化）或者運營經驗的發展（在運營過程中得到對用戶畫像的正負反饋）對算法模型進行迭代調整。
以上，是完整的用戶畫像系統構建全流程，每個企業的實際情況不同，具體還要看企業自身對用戶畫像系統的需求和自身數據沉淀情況。
所謂“巧婦難為無米之炊”，對於剛剛起步、數據沉淀不足的企業，可以選擇個推用戶畫像SDK這樣的第三方用戶畫像工具，以“他山之石”攻玉，來滿足自身用戶洞察和精細化運營等方面的需求。
個推作為專業的數據智能服務商，深耕於開發者服務領域多年，沉淀了維度全、覆蓋面廣的深厚數據資源。截至2019年12月，個推SDK累計安裝量突破520億，日活獨立設備數達4.3 億。個推數據連續性高，可用性強，擁有強大的算法建模和AI深度分析能力，個推用戶畫像SDK既支持回溯用戶興趣行為偏好，也可實時甄別用戶當下場景需求，能夠毫秒級輸出標簽，幫助APP補全各領域用戶畫像。個推用戶畫像不僅擁有豐富的通用標簽，還支持聯合建模，輸出定制化標簽，以滿足APP在不同場景下對用戶畫像的特定需求。
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