用户画像是一个各人耳熟能详的词汇，在互联网界的提及率是很高的。许多企业在利用用户画像的时候往往会走入误区，本文梳理了十大误区，看看你入坑了吗？

所谓用户画像则是指采纳标签化的要领对用户举办阐明和描画。用户画像遍及应用于大数据精准营销和本性化处事等规模，“千万人撩你，不如一人懂你”，用户画像是洞察用户特征的根基东西，各人都普遍认同用户画像的重要性。

在这个言必称“用户画像”的时代，每家企业打开用户画像的姿势未必都是正确的，用户画像其实也是潜伏不少误区的。

那么，用户画像到底大概进入哪些误区呢？

本日先不谈用户画像的技能实现要领与路径，先来谈谈我所看到的用户画像的十大误区。

一、用户画像常见的十大误区

这里照旧先把十大误区全部都抛出来。详见下表：

表1：用户画像的10大误区及其分类

如上表所列，总的来看，用户画像的误区会合在实现层面和应用层面这两个大偏向上，主要以标签方面的问题居多。下面就10大误区举办具体叙述。

二、用户画像的十大误区别离是什么 1. 为了画像而画像，画像与业务场景的关联度不高

用户画像行业表里都在谈，别人有，那我们不能没有。所以，不管三七二十一，有些企业就先搞一个用户画像平台再说。

这是典范的跟风、追热点。企业假如没有想清楚应用场景和方针，就盲目上用户画像平台，功效很大概就是弄出来的用户画像远离业务，没有实用代价、无干货，被业务部分调侃为“大而无用”的鸡肋产物。

所以，在筹划用户画像平台时，必然要有目标性和场景感，不能只做外貌文章，而不重视实际应用代价。

2. 重形式、轻实效，画像难以发挥应有的代价

笔者调查发明：市面上许多用户画像平台所输出的阐明功效，大多是静态指标或标签的图形化展示，只不外揭示形式上融入了数据可视化元素，比以前用EXCEL图表揭示的要越发酷炫了些，其它方面倒是没有实质性的变革。

虽然，并不是说多用了一些舆图、热力求、词云图、力导向图等形式有什么欠好的，可是该当越发注重对这些图形背后的业务意义的解读，而不是太过追求在形式上吸引眼球，光注重大度图形的堆砌。

用户画像应摒弃“ *** ”，多注重对功效输出的解读和阐明，让用户画像发生应有的结果与代价。

3. 把画像看成姑且性需求，不想产物化和常态化

如前所述，用户画像对付策划C端用户的企业来说是一项基本性的事情，“九层之台，起于累土”，用户画像就是企业数智化转型大厦的地基。

有些企业的业务部分并没有充实认识到用户画像的重要浸染，老是到需要用到用户画像的时候，再姑且提需求，找数据相关部分来济急支持下。

“头疼医头、脚痛医脚”，这种姑且抱佛脚的 *** 是倒霉于提高运营打点效率的。

岂论是业务部分照旧数据支撑部分，都该当将用户画像的工作往做成产物的偏向上靠。

因为，在这个市场瞬息万变、产物日新月异的时代，企业对用户的阐明和监测必需细致入微、随时随地，企业想要把数据驱动用户运营真正落到实处，就需要将用户画像的工作做到产物化、自动化和自助化。

4. 重数量、轻质量，认为用户标签越多越好

不少企业认为标签越多越好、越全面越好，有的公司号称标签数量高出3000个，但事实上真的是标签越多越好吗？其实否则。

许多做过标签库建树与运营的专家指出，标签不在于多，而贵在精，笔者对此深有同感。

之前给电信运营商做标签库筹划项目时，我们也是恨不得将用户衣食住行、七荤八素的指标和标签都出产出来，厥后跟着标签库运营的慢慢深入，我们发明其实许多标签都是被闲置的，操作率很低。

标签真的不是越多越好，而是够用就好。

有不少电信运营商对用户标签做过管理，将用户标签库从本来的上1000个标签压缩到了300个阁下。

所以，企业构建本身的标签库时，先不要贪多求全，而应以实用为原则，先有一个可以work的基本标签库，然后再按照业务增长的需求当令扩张。

所以，企业不要一开始上来就动辄要建标签数超3000的一个标签库，那样耗时耗力还不必然能收到预期的结果。

5. 认为打标签可以一劳永逸，不重视标签的维护和更新

用户标签都是从各类指标加工演变过来的，有些指标属于静态指标，更新的速度较慢，可是并不便是说不需要实时更新。