大数据绘制出的产品用户画像有哪些作用？

产品用户画像是根据用户在互联网留下的种种数据，主动或被动地收集，最后加工成一系列的标签。比如猜用户是男是女，哪里人，工资多少，有没有谈恋爱，喜欢什么，准备剁手购物吗?

产品用户画像的标签一般通过两种形式获得，基于已有数据或者一定规则加工，流失标签和距今天数皆是。另外一种是基于已有的数据计算概率模型，会用到机器学习和数据挖掘，概率是介于0~1之间的数值。拿性别举例，除非能直接获取用户的身份证信息，用户很少会填写性别，填写的性别也不一定准确，网游中性别为女的扣脚大汉一抓一大把呢。

这里就要增加一层推断用户真实性别的算法。中国人的性别和名字是强相关，建国建军，翠花翠兰，很容易判断。算法中常用贝叶斯，通过已有的姓名性别库预测新加入的用户性别，特殊情况下，不少姓名是中性，男女不辩。像晓晶，可男可女。更特殊的情况，看上去是男性的名字，也有可能是女性，我的初中老师就叫建军，然而是个和蔼可亲的小姐姐。

特殊情况意味着特殊的概率，所以不能用非此即彼的二分法。所谓概率，它更习惯告诉你，通过模型推断，建军有95%的可能是男性姓名，表示为0.95;晓晶有55%的可能是男性，表示为0.55，虽然为了方便，模型会设立阈值，将50%以上的概率默认为男性，以下默认为女性。但业务部门的同学要清楚，用户标签的本质往往是0～1之间的概率。

概率型的标签很难验证。某位用户被标上学生标签，要么真的哄他上传学籍证明，否则很难知道他是不是真的学生。这种黑箱情况下，针对学生用户进行营销活动，效果好与不好，都受标签准确率的影响。广告、推荐、精准营销都会遇到这个问题。

产品用户画像的作用：

1、精准营销。精准营销是产品用户画像或者标签最直接和有价值的应用。这是对于运营最重要的一个作用，通过产品用户画像，可以实现精细化运营，分层运营等等。

2、行业报告与用户研究。通过对产品用户画像的分析可以了解行业动态，比如90后人群的消费偏好趋势分析、高端用户青睐品牌分析、不同地域品类消费差异分析等等。这些行业的洞察可以指导平台更好的运营、把握大方向。

3、产品产品初创期：在这个阶段你的产品还未成型。公司需要做大量偏宏观的调研，明确产品切入的是哪一个细分市场，这个细分市场中的人群又有哪些特点。如果分析之后可以做，那就立马作出产品原型，小步快跑、试错迭代;如若不行，赶紧换个方向、换个思路。

4、产品成长期：在这个阶段公司产品已经被市场认可，各项数据处于一个上升期。在这个阶段，你需要通过产品后台所反馈的数据(显性、隐形等)进行整理，得出一个详细的产品用户画像(偏运营)，从每一次和用户的交互中寻找用户的真实需求。

5、成熟期：这个阶段，产品已经很成熟了，公司也已经有了稳定的运作模式，市场地位趋于稳定，日常工作也大多以维护为主。这个时候，产品用户画像用来干嘛?寻找新的增长点和突破口。