在互联网逐渐步入大数据时代后，不可避免的给企业及消费者行为带来一系列改变与重塑。其中最大的变化莫过于，消费者的一切行为在企业面前似乎都将是"可视化"的。随着大数据技术的深入研究与应用，企业的专注点日益聚焦于怎样利用大数据来为精准营销服务，进而深入挖掘潜在的商业价值。于是，"用户画像"的概念也就应运而生。

用户画像（User Profile），作为大数据的根基，它完美地抽象出一个用户的信息全貌，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息，提供了足够的数据基础，奠定了大数据时代的基石。

用户画像的四阶段

1. 战略解读：企业选择构建用户画像平台，可以实现不同的战略目的，如提升产品服务质量、精准营销等。根据战略目的的不同，用户画像的构建也有所区别。因此首先需要明确用户画像平台的战略意义、平台建设目标和效果预期，进而有针对性的开展实施工作。

2. 建模体系：对用户画像进行数据建模，结合客户实际的需求，找出相关的数据实体，以数据实体为中心规约数据维度类型和关联关系，形成符合客户实际情况的建模体系。

3. 维度分解：以用户、商品、渠道三类数据实体为中心，进行数据维度分解和列举。根据相关性原则，选取和战略目的相关的数据维度，避免产生过多无用数据干扰分析过程。

4. 应用流程：针对不同角色人员的需求（如市场、销售、研发等），设计各角色人员在用户画像工具中的使用功能和应用/操作流程。

用户画像的意义

1. 完善产品运营，提升用户体验：改变以往闭门造车的生产模式，通过事先调研用户需求，设计制造更适合用户的产品，提升用户体验。

2. 对外服务，提升盈利：根据产品特点，找到目标用户，在用户偏好的渠道上与其交互，促成购买，实现精准运营和营销。

用户画像构建的难度

主要表现为以下四个方面：

1. 用户微观画像的建立：从人口属性、资产特征、营销特性、兴趣爱好、购物爱好、需求特征等多个维度对用户进行细分。

2. 用户画像的标签建模：从原始数据进行统计分析，得到事实标签，再进行建模分析，得到模型标签，再进行模型预测，得到预测标签。

3. 用户画像的数据架构：从宏观层面汇总和规划用户画像的数据架构。

4. 用户数据的获取和整合：企业需要从各个渠道和系统中收集和整合用户相关数据。