没有用户画像的数字化，不过是个摆设。
用户画像，就是用户标签化。标签化，是为了便于识别用户，而且是计算机自动识别。
精准识别用户，才能精准服务用户。瞌睡的时候送个枕头。
自动识别用户，自动完成即时信息和政策推送，在用户改变购物行为的瞬间，自动形成用户新画像。
数字化的威力，只有通过用户画像才能显示出来。
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过去线下销售是“一对一”、“面对面”，无论是B端或C端都是如此。
一对一，就有相对充足的时间沟通、交互。如果是熟人，可以根据喜好推荐。KA店，只有让用户自选。
现在用户在线，需要同时面对海量用户，比如双11，上亿用户同时在线，千万商户同时在线，上亿SKU同时在线。而且需要即时推送，即时更新，那么，怎么才能在用户每次点击时，快速生成符合用户需要的产品或内容，而且整个过程没有让用户感觉到时间滞后呢？
答案是计算机自动完成的用户画像。
平台根据产品画像和用户画像，自动匹配，瞬间完成，即时推送。
只不过，各类互联网平台的用户画像是平台完成的，用户无感，商户无感。
快消品厂商的营销数字化，就不能依赖平台了，要依靠品牌商自己完成用户画像。
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用户画像，一个专业词汇。普通人不了解，也没必要了解，即使用户已经被画像了，但浑然不知。实际上，只要打开各类电商平台、抖音、今日头条，用户已经被平台画像了，否则，平台怎么可能那么精准地推送产品或内容呢？
无论是交易平台还是内容平台，平台都是撮合系统，即产品与用户之间撮合，在合适的时间把产品推荐给最合适的用户。
撮合就要精准匹配，推送的正是用户需要的。只有匹配，成交率（转化率）才会高。
阿里平台上亿用户与上亿SKU，没有产品与用户画像的匹配实现即时推送，撮合过程还不乱了套？
今日头条、抖音上有巨量内容，也有海量用户。如果靠用户自己搜索、寻找，多浪费时间啊。
好在现在有AI技术用于用户画像！
用户画像就是根据用户在平台浏览、观看、交易等行为留下的痕迹（数据），按照一定的画像规则和目的，给用户画像，然后根据用户画像精准推送内容。比如，今日头条、抖音等媒体，会根据用户偏好、倾向性，针对性推送内容。
美国打压TikTok，中国及时发布政策，禁止算法类技术出口。AI算法一个很重要的作用就是用户画像。
AI算法既用于用户画像，也用于产品（内容）画像，然后实现两者匹配。比如，平台通过用户画像确定某用户的需求偏好，比如价格偏好、品牌偏好等。同时，产品也有画像，然后实现产品和用户偏好的匹配。只有匹配，转化率才会提高。
平台已经给产品和用户画像了，但用户为什么没有感觉呢？这是因为用户画像是平台在做，商家和用户只是被画像，画像用于推送产品或内容。用户只是感觉产品更合味品，但不知道自己被画像了。
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2C平台的用户画像，已经是平台的日常了。那么，快消品厂家的数字化是否需要用户画像呢？
当然需要！只有用户画像，才能更精准。
比如，一个新品投放市场，过去深度分销采取的是全面铺货。但是，现在产品升级，新品铺货需要精准。如果某高端新品投放市场，就需要找到精准铺货终端，那么，就需要对终端进行用户画像。
假设高端新品铺货的用户要符合三条标准：1、终端有新品推荐能力；2、终端有高端用户群；3、终端在该品类有优势。那么，就可以根据上述标准给终端画像，筛选出符合上述条件的终端进行认知教育（如体验），然后铺货。因为画像精准，铺货后销售情况不错，就可以展开更全面的铺货。
那么，新品铺货，终端画像的数据从何而来？有两大来源：一是自己有终端数据，就可以根据历史数据给终端画像；二是如果刚上线，没有数据，就可以找系统平台或第三方专业公司，他们会根据其它公司的数据，给终端画像。
无论是厂家还是代理商、新零售，只要在线，只要数字化，就一定要有用户画像。
现在的新零售场景，即使是线下，也可以实现用户画像。比如，用户在卖场逛，走到一处，专场屏幕就会根据用户画像推荐合适的商品。再比如，连锁店只要识别用户进店（比如人脸识别），就可以根据用户画像，主动导购，比过去的被动导购更精准。
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即使是传统销售，也有简易的用户画像，比如7-11便利店的收银键盘，就是按照性别、年龄进行统计的。只不过，这种画像只能是集体画像，比如性别占比、年龄占比，不是精准的单个用户画像。
用户画像大致分两类：一是用户属性画像；二是用户行为画像。
用户属性画像，比如性别、年龄、收入、兴趣爱好、活跃时间，居住地。前面讲到的高端新品铺货终端，也是属于B端用户的属性画像。
用户属性画像，可以用于产品开发，比如寻找目标用户；可以用于产品推荐，比如用户画像是“宝妈”，那么，就可以根据宝妈的需求特征，向“宝妈”用户推荐适合的商品。
在线推荐系统，把相同画像的用户称为“邻居”，根据“邻居”的喜好推荐给用户。
传统营销也做用户画像，更多的是用户属性画像。大数据也做用户属性画像，比如新品研发，比如B端用户画像。但是，针对C端用户的大数据画像，更多的行为画像。
如果说用户属性画像是根据画像“猜测“用户行为的话，那么，用户行为画像就是根据以前和现在的行为，预测下一次行为。
行为已经产生，预测下一次行为就相对比较容易。
营销数字化最重要的画像是行为画像。行为画像与属性画像不同，属性画像有一定的稳定性，因为性别、年龄是稳定的，兴趣爱好也有相对稳定性。但是，即便是同一个人，行为变化也很大，比如抖音用户，今天喜爱的内容，明天或许想换一个口味，那么，只要用户做出改变，用户行为画像立即做出改变。
很多今日头条的用户曾经抱怨，头条把自己的喜好固化了，自己其实想看更多的新东西。但是，即使“想看”，只要没有付诸行为，画像就不会改变。只要用户尝试做出改变，画像就立即变化。
那么，什么是用户行为？在今日头条上，用户行为包括点击内容、阅读时间、点赞、评论等，根据这些行为进行画像，然后确定以后推送的内容。
亚马逊是利用用户画像推荐的鼻祖，亚马逊通过用户在站点的行为，包括浏览物品、购买物品、加入收藏夹和wish list等，以及评分等用户反馈方式，共同构成用户画像，并用于下列用途：
1、当日推荐。根据用户近期浏览和购买记录，结合当下流行物品给出一个综合推荐。
2、新品推荐。采取基于内容的推送机制，将一些新产品推荐给用户。由于新产品只有较少的用户喜好数据，基于内容推送就解决了这个问题。
3、关联推荐。采用数据 挖掘技术对用户的购买行为进行分析，找到经常被一起或被同一个人购买的物品集。在图书购买中，这类推荐就非常多。
4、他人购买/浏览物品。这是物品的协同过滤推荐，通过社会化机制，用户能更方便地找到感兴趣的产品。
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用户画像是数字化的灵魂，很难想象没有用户画像，数字化会做得很好。
传统营销也有数字，不过都是统计数字，比如年销售额、当日销售额等。这些数字也有用，但对于在线化则价值不大了。
用户在线化提出一个要求：即时推荐。用户在线的每一次行为，包括浏览、购物、评分反馈、拼团等，都在改变用户画像。也就是说，用户行为画像是动态画像。
用户每次网上行为，紧接着会有下一次行为，在两次行为之间，都要决定下次推送的产品或内容。因此，在线化环境下，用户画像要能够做到即使推荐。
在线即时推荐，就要求用户画像要根据原来的数据，完成画像建模（建立模型），瞬间完成计算，然后推送产品、内容或政策。抖音等内容平台的每次点击后的页面更新，都是用户画像计算的结果；阿里、拼多多的每次点击页面，都是用户画像即时计算，然后推送的结果。
快消品厂家的数字化，现在基本上只是完成了可以在线，没有建模，没有画像，更没有即时推送能力。比如，一物一码，现在绝大多数只是无差别地发红包。没有用户画像，就会把用户视为同一个画像（同一个模样）。
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