客户画像标签是对目标客户群体进行特征归纳和抽象描述的一种方式。它们是一组经过定义的关键词或者短语，用于描绘一个理想客户的特性。本文给大家讲解下客户画像标签类型，以及客户画像技术有哪些应用场景。
客户画像标签有什么类型？有哪些应用场景
一、客户画像标签类型
客户画像标签类型多种多样，主要基于客户的多维度数据进行分类和定义。以下是一些常见的客户画像标签类型：
统计类标签：这类标签通过客观数据计算得来，例如性别、年龄、注册日期、近七天登录频率、近30天充值金额等。这些字段都可以从用户的注册数据、登录数据、充值数据中统计得出。统计类标签在实时性上还可以细分成离线标签和流式标签，具体取决于业务需求的实时性要求。
要做好公众号用户运营的前提就是需要我们充分了解用户画像。
什么是用户画像？
用户画像，即用户信息标签化，就是企业通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后，完美地抽象出一个用户的商业全貌。
一个清晰的用户画像分析可以帮助我们找到内容创作的方向，迎合用户的喜好，通过针对性的运营活动从而达到用户的拉新、留存、转化、裂变等等。
公众号用户画像分析怎么做？说起来容易做起来难！
做用户画像，你就得从挖掘数据开始，经历清洗数据、数据可视化、文字描述、分析、建议等等一系列流程，形成一个符合需求的用户画像。
公众号用户画像分析怎么做
接下来小编就来给大家具体分享一下，如果你还不知道，请接下来和我一起往下看！
1、用户属性
用户属性就是用户的一个基础情况：男女比例、年龄范围、地域分布、消费水平、教育水平等等。通过后台用户属性数据就可以描绘出一个大致的用户全貌，然后就能方便我们代入到用户的生活场景，从用户的角度去考虑，代入到用户的思维。
2、用户痛点
公众号用户痛点抓不准，内容就不足以吸引人，用户痛点就是用户在意的、亟待解决的问题，或者是用户恐惧害怕的事情。我们的公众号针对的就是某一类用户群体，那么这类用户群体有着大致的痛点。
我们可以根据用户画像的身份标签、职业标签等来进行思考：
就好比对于有孩子的已婚女性来说，家庭、孩子、婆媳关系、工作就是他们的痛点。
如果你自己实在想不到这类人群的痛点的话，你也可以直接到媒体平台上去搜索相关信息，来辅助你决策。
3、用户偏好
用户到底喜欢看什么内容呢？什么方向的文章会吸引到用户呢？这个我们可以看自己公众号往期的一些数据，还可以拿同领域大V账号的爆款文章作参考。
统计公众号中阅读量高、收藏量高、分享量高的内容，然后进行思考：
喜欢看但不喜欢转发的内容，一般这种内容就是干货类的，而且写得太好了，以至于用户心理上不希望让更多人看到。一般会出现收藏超多，转发超低的情况。
喜欢转发到朋友圈的内容，用户这个时候为什么又愿意转发呢？主要原因就是因为你的这个内容可以帮助她塑造个人形象和巩固社交形象地位，或者可能和用户的某个痛点有关，也可能和用户自己想要表达的感情有关。
用户画像有哪些作用？移动互联网时代，移动大数据具有较高的商业价值。如果一个用户不喜欢一个App，其不会装在手机上。客户经常使用的App可以推测用户的兴趣爱好和消费偏好。另外移动设备的位置信息可以帮助金融企业了解客户行为轨迹、兴趣爱好、品牌偏好和消费需求。
什么是用户画像？
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，即用户信息标签化，就是企业通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后，完美地抽象出一个用户的商业全貌作是企业应用大数据技术的基本方式。用户画像为企业提供了足够的信息基础，能够帮助企业快速找到精准用户群体以及用户需求等更为广泛的反馈信息。
用户画像的作用
用户画像是在解客户需求和消费能力，以及客户信用额度的基础上，寻找潜在产品的目标客户，并利用画像信息为客户开发产品。
提到用户画像，很多品牌商都会提到全方位用户画像，其实全方位用户画像是一个广告宣传用语，根本不存数据可以全面描述用户，透彻了解用户。人是非常复杂的动物，信息纬度非常复杂，仅仅依靠外部信息来刻画客户内心需要根本不可能。
用户画像一词具有很重的场景因素，不同企业对于用户画像有着不同对理解和需求。举个例子，金融行业和汽车行业对于用户画像需求的信息完全不一样，信息纬度也不同，对画像结果要求也不同。每个行业都有一套适合自己行业的用户画像方法，但是其核心都是为客户服务，为业务场景服务。
用户画像本质就是从业务角度出发对用户进行分析，了解用户需求，寻找目标客户。
用户画像是什么？用户画像的标签类型有哪些？这些用户画像的类型有什么作用呢？今天，子午传媒小编简答和大家介绍下。
一、用户画像是什么
用户画像，即用户信息标签化，通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，进而对用户或者产品特征属性进行刻画，并对这些特征进行分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出用户的信息全貌。
用户画像可看作企业应用大数据的根基，是定向广告投放与个性化推荐的前置条件，为数据驱动运营奠定了基础。由此看来，如何从海量数据中挖掘出有价值的信息越发重要。
大数据已经兴起多年，其对于互联网公司的应用来说已经如水、电、空气对于人们的生活一样，成为不可或缺的重要组成部分。从基础设施建设到应用层面，主要有数据平台搭建及运维管理、数据仓库开发、上层应用的统计分析、报表生成及可视化、用户画像建模、个性化推荐与精准营销等应用方向。
很多公司在大数据基础建设上投入很多，也做了不少报表，但业务部门觉得大数据和传统报表没什么区别，也没能体会大数据对业务有什么帮助和价值，究其原因，其实是“数据静止在数据仓库，是死的”。
而用户画像可以帮助大数据“走出”数据仓库，针对用户进行个性化推荐、精准营销、个性化服务等多样化服务，是大数据落地应用的一个重要方向。
二、用户画像的3种标签类型
用户画像建模其实就是对用户“打标签”，从对用户打标签的方式来看，一般分为3种类型：①统计类标签；②规则类标签；③机器学习挖掘类标签。
下面我们介绍这3种类型的标签的区别：
1.统计类标签
这类标签是最为基础也最为常见的标签类型，例如，对于某个用户来说，其性别、年龄、城市、星座、近7日活跃时长、近7日活跃天数、近7日活跃次数等字段可以从用户注册数据、用户访问、消费数据中统计得出。该类标签构成了用户画像的基础。
2.规则类标签
该类标签基于用户行为及确定的规则产生。例如，对平台上“消费活跃”用户这一口径的定义为“近30天交易次数≥2”。在实际开发画像的过程中，由于运营人员对业务更为熟悉，而数据人员对数据的结构、分布、特征更为熟悉，因此规则类标签的规则由运营人员和数据人员共同协商确定；
3.机器学习挖掘类标签
该类标签通过机器学习挖掘产生，用于对用户的某些属性或某些行为进行预测判断。例如，根据一个用户的行为习惯判断该用户是男性还是女性、根据一个用户的消费习惯判断其对某商品的偏好程度。该类标签需要通过算法挖掘产生。
在项目工程实践中，一般统计类和规则类的标签即可以满足应用需求，在开发中占有较大比例。机器学习挖掘类标签多用于预测场景，如判断用户性别、用户增涨商品偏好、用户流失意向等。一般地，机器学习标签开发周期较长，开发成本较高，因此其开发所占比例较小。
三、用户画像8大系统模块及解决方案
搭建一套用户画像方案整体来说需要考虑8个模块的建设。
1、用户画像基础：需要了解、明确用户画像是什么，包含哪些模块，数据仓库架构是什么样子，开发流程，表结构设计，ETL设计等。这些都是框架，大方向的规划，只有明确了方向后续才能做好项目的排期和人员投入预算。这对于评估每个开发阶段重要指标和关键产出非常重要。
2、数据指标体系：根据业务线梳理，包括用户属性、用户行为、用户消费、风险控制等维度的指标体系。
3、标签数据存储：标签相关数据可存储在Hive、MySQL、HBase、Elasticsearch等数据库中，不同存储方式适用于不同的应用场景。
4、标签数据开发：用户画像工程化的重点模块，包含统计类、规则类、挖掘类、流式计算类标签的开发，以及人群计算功能的开发，打通画像数据和各业务系统之间的通路，提供接口服务等开发内容。
5、开发性能调优：标签加工、人群计算等脚本上线调度后，为了缩短调度时间、保障数据的稳定性等，需要对开发的脚本进行迭代重构、调优。
6、作业流程调度：标签加工、人群计算、同步数据到业务系统、数据监控预警等脚本开发完成后，需要调度工具把整套流程调度起来。
7、用户画像产品化：为了能让用户数据更好地服务于业务方，需要以产品化的形态应用在业务上。产品化的模块主要包括标签视图、用户标签查询、用户分群、透视分析等。
8、用户画像应用：画像的应用场景包括用户特征分析、短信、邮件、站内信、Push消息的精准推送、客服针对用户的不同话术、针对高价值用户的极速退货退款等VIP服务应用。
四、一款用户画像产品是什么样的？
开发画像后的标签数据，如果只是“躺在”数据仓库中，并不能发挥更大的业务价值。只有将画像数据产品化后才能更方便业务方的使用。这里简要介绍用户画像产品化后，主要可能涵盖到的功能模块，以及这些功能模块的应用场景。
画像产品按常见的功能来看，主要包括标签视图与即时查询，用户分群，用户人群透视分析，对用户从事件、留存、漏斗、分布等多维度展开的深入交互式分析等模块。下面详细介绍画像的产品形态。
1.标签视图与查询
标签视图与查询功能主要面向业务人员使用，在标签查询模块中，通过输入用户对应的userid或cookieid，可以查看该用户的属性信息、行为信息、风控属性等多维度的信息，从多方位了解一个用户的特征。
2.用户人群功能
用户人群功能主要面向业务人员使用。产品经理、运营、客服等业务人员在应用标签时，可能不仅仅只查看某一个标签对应的人群情况，更多地可能需要组合多个标签来满足其在业务上对人群的定义。
