什么是用户画像？
用户画像分为个人用户画像和用户群画像。个人用户画像可以理解为产品用户的所有相关数据。用户群画像可以理解为将所有个人画像通过不同标识（用户属性、用户角色、应用场景、用户行为、生命周期以及产品的特征）进行划分（分层、分组、分群）。
每个产品定义的用户画像基本都不一样，即便是同类产品，对用户画像的定义也可能不一样；用户画像的呈现和定义是产品经理对产品、对用户、对场景、对生命周期以及对行业的理解等综合因素的转化和抽取。
如何对用户进行划分？
就是为用户贴上标签。用户的属性、用户角色、应用场景、用户行为、生命周期以及产品的特征等都可以是明显标识或者根据产品情况定义的特征标识。产品经理根据这些标识进行组合、筛选出用户，以快速对这些用户群进行统计、分析、应用和运营，并为产品经理提供决策依据。
用户画像属性示例
以物联网智能家居用户为示例简单介绍（假设用户家庭的电子设备全部为智能设备，而使用智能设备的用户就是我们的用户）：
用户属性：用户终端账号（App或其他智能设备账号）、名称、性别、年龄、用户所属家庭角色
房屋属性：房屋位置、房间数量、各房间名称、各房间设备数量
智能设备：设备ID、设备名称、设备分类、图片、联网方式、设备激活时间、设备活跃时间、设备明细参数、设备日志
应用场景：回家（设置时间回家后自动开空调）、离家（自动关闭所有灯关、空调、部分插座）、日出（早晨窗帘自动打开）、日落（窗帘自动关闭）
用户行为：什么时间通过什么方式什么原因使用智能设备（晚上睡觉前语音控制关灯、夜起后夜起灯自动亮）
周期：不同设备生命周期、设备的使用周期、app的使用周期、设备的使用频率、app的使用频率
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以上用户画像属性数据仅为简单示例，实际物联网智能家居用户画像的数据深度、广度、多维度非常复杂。
用户标签示例
位置：国家、省、市、区
性别：男、女
年龄段：5-18、19-25、26-30、30-40、40-50、50-60、60以上
家庭角色：父亲、母亲、女儿、儿子、孙子、孙女
房间数量：0-1、1-2、2-3、3-5
智能设备数量：0、1-2、3-5、6-10、10-20、20以上
智能设备活跃度：0、1-3天、4-10天、10天以上
App用户的活跃度：0、1-3天、4-10天、10天以上
智能设备分类：摄像机、电源开关、照明、家居安防、路由网关、厨房电器等
…
以上用户标签数据仅为简单示例，实际物联网智能家居用户标签的数据深度、广度、多维度非常复杂。
用户画像有什么作用？
1、 精准营销：邮件、短信、App消息推送、个性化广告、个性化推荐等，通过用户标签筛选出需要的用户画像进行精准运营。
2、 产品定位，用户画像可以围绕产品进行人群细分，确定产品的核心人群，从而有助于确定产品定位，优化产品的功能点
3、 战略决策：好的用户画像可以帮助企业进行市场洞察、预估市场规模，从而辅助制定阶段性目标，指导重大决策。
4、 数据价值：用户画像有助于建立数据资产，挖掘数据的价值，使数据分析更为精确，甚至可以进行数据交易，促进数据流通