随着互联网流量红利的逐渐消失及用户需求的日渐碎片化，APP无论是进行拉新获客还是用户全生命周期管理，或是商业变现，都需要更精准地洞察用户需求，从而为用户提供高质量贴心服务，实现精细化运营。
于是，构建高质量用户画像体系成为APP开展精细化运营的必由之路。
一般来说，企业构建用户画像系统的过程可以简单拆解为以下8步：
Step1 确认需求
明确用户画像的目的是非常重要也是很关键的一步。要明确公司在战略、运营、营销等各个层面的需求，要了解构建用户画像期望达到什么样的效果，从而提前对数据的维度、量级、时效性等做出科学合理规划。
Step2 梳理数据
数据是用户画像的基因。确认需求之后，即可根据需求列出需要的画像标签列表，再根据列出的标签列表确认需要的数据维度。数据的来源方面可能是自有数据，或是来自第三方的外部数据。
Step3 标签补全
由于APP自身数据有限，在构建全面、多维的用户画像标签体系时，需要来自第三方的数据源作为补充，或使用类似个推用户画像SDK这样成熟的用户画像工具，进行标签补全，从而建立全景用户画像，实现全面洞察用户需求的初衷。
Step4 建立关联
独立的、碎片化的数据，作用不大。企业还需要对数据进行清洗、治理，将自有数据和第三方数据进行关联，从而为构建全面、完整的用户画像奠定数据基础。
Step5 特征提取
这一步骤目的是将原始数据进行特征化，为每个用户创建标签。在这个步骤中，需要剔除数据中的异常值并将数据标准化。
Step6 聚类分析
在这一步我们将得到的数据映射到构建的标签中，并将用户的多种特征组合到一起，寻找共性进行聚类分析。通过聚类分析，可以查看活跃用户有哪些共性特征，或者有某共性特征的群体在应用内的属性偏好。
Step7 画像生成
数据在模型中运行后，最终生成的画像可以用下图等可视化的形式展现。
Step8 画像修正
实际在使用用户画像的过程中，可随着数据的积累（比如核心用户画像发生变化）或者运营经验的发展（在运营过程中得到对用户画像的正负反馈）对算法模型进行迭代调整。
以上，是完整的构建用户画像基本流程，每个企业的实际情况不同，具体还要看企业自身对用户画像系统的需求和自身数据沉淀情况。
所谓“巧妇难为无米之炊”，对于刚刚起步、数据沉淀不足的企业，可以选择个推用户画像SDK这样的第三方用户画像工具，以“他山之石”攻玉，来满足自身用户洞察和精细化运营等方面的需求。
个推作为专业的数据智能服务商，深耕于开发者服务领域多年，沉淀了维度全、覆盖面广的深厚数据资源。截至2019年12月，个推SDK累计安装量突破520亿，日活独立设备数达4.3 亿。个推数据连续性高，可用性强，拥有强大的算法建模和AI深度分析能力，个推用户画像SDK既支持回溯用户兴趣行为偏好，也可实时甄别用户当下场景需求，能够毫秒级输出标签，帮助APP补全各领域用户画像。个推用户画像不仅拥有丰富的通用标签，还支持联合建模，输出定制化标签，以满足APP在不同场景下对用户画像的特定需求，助力所有APP高效构建用户画像系统。
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