肖像是什么意思？用户画像生成器免费(用户画像生成软件)。
数据运营时代，运营模式从过去的粗放型向精细化转变。用户画像大行其道，不搞用户画像我都不好意思说自己在做精细化运营。各种用户画像标注体系的构建，教你构建从0到1的用户画像等文章广为传播。前几天听到有同学认为，画像就是标签，标签就是画像，用户画像和用户群是同一个主体的不同名称。设计产品架构时，边界不清，功能交错。所以我觉得还是要回到最基本的问题，把这些概念搞清楚。
首先，用户画像
用户画像这个概念并不新鲜，甚至在互联网时代之前就有了。最早是由交互设计之父AlanCooper提出的:“目标用户的PersonaReactionRepresentation。”意味着真实用户可以用一系列属性数据建立的目标用户模型来表示。
从概念上可以看出，用户画像是对用户特征的抽象概括。比如我想知道买了北京环球度假酒店的用户有什么特点，这样在产品设计、营销策略、广告投放上才能更精准。就像两个人谈恋爱，只有了解对方的脾气，性格，饮食习惯，才能愉快的相处。用户画像是高度抽象聚合的结果，一般应该用于数据分析和决策。可以分为个人肖像和团体肖像。
个人画像主要用于客服场景，帮助客服人员快速掌握咨询师的特点，以灵活调整自己的说话技巧，提高一次性服务解决率。随着个人信息保护法的实施，个人画像的数据安全变得越来越重要。群体画像是指某一群体用户的画像特征分布，比如微信官方账号中微信用户的年龄分布。是Z时代多还是80后多？
第二，人像标签
用来勾勒用户画像的特征维度。当一个新同学加入你的团队，你会从哪些维度快速了解他？家乡，年龄，单身/已婚，工作经历，爱好等。比如用户画像标签里有一个生命周期标签。根据业务特征或算法挖掘，上一次投放任务时间在180天以上，定义为流失用户。数据标签是上一个订单的时间，或自上一个订单以来的时间。一般来说，人像标签是数据标签经过分析处理后形成的更抽象、更容易理解的复合标签。
根据标签数据的特点和不同的处理方法，人像标签可以分为:
统计标签
:通过数据统计分析可以直接得到的指标，如累计消费金额，0-100，100-300，300-500。
规则类标签
:将统计值转化为业务规则，形成更直观的标签值，例如高频消费用户，定义为过去半年消费订单数超过5笔。
算法预测类别标签
统计数据不能直接获取，需要通过数据挖掘算法获取，比如用户价格敏感标签，需要利用一系列统计算法和机器学习预测算法获取。
第三，标签制度
标签的本质也是一个评价指标，只是在维度上更加细化，一般是用户维度或者商品资源维度的标签。比如最近30天的订单数就是一个指标，从宏观到微观，就是全部，业务线，流量入口，品类，商品，用户。即标签体系强调单个用户或单个商品的指标值。
标签体系是基于业务场景的标签分类，比如初级分类:基础属性、行为属性、营销属性、风控属性等。，然后一级一级的拆分和丰富。标签系统应该易于扩展，易于理解和使用。标签系统比人像标签更全面丰富，使用基本标签得到的人像标签也是标签系统的输入。与人像标签相比，数据标签更加灵活，具有更强大的人群选择和分层能力。
第四，用户分组
用户分组是指根据具体情况选择目标用户，进行洞察分析看到用户特征，或者直接触达这些用户。用户分组取决于标签资产。比如召回流失用户，根据以下条件筛选出目标用户:最近一次访问时间大于180天，历史订单数小于等于1，然后利用短信、推送等营销手段达成召回策略。用户分组的输入是标签，输出是用户集合，应用场景主要是精细化运营。
动词 （verb的缩写）用户洞察
用户洞察就是分析目标用户群的特征，比如查看某活动下单用户的画像特征。或者针对不同人群运营活动，进行对比分析，判断不同标签筛选的用户转化效果的差异，调整下一步运营策略。用户洞察的输入是人群，输出是人群的画像特征。
第六，用户画像、画像标签、标签系统和用户分组的关系
根据上面的定义，整理出这些名称之间的关系如下:
通过收集用户属性数据、行为数据、交易数据、商品数据等数据源，形成数据标签体系。标签系统可以继续抽象商业规则并处理标签值以形成肖像标签。也可以直接作为CDP平台人群选择的筛选条件。
画像标签是抽象出来的数据标签，可以用于用户个人画像和群体画像的分析，也可以作为用户圈层的标签条件。
用户分组的用户筛选条件可以来自数据标签和画像标签，应用场景包括:人群画像分析、精细化运营和精准营销。
七。摘要
用户画像、画像标签、用户分组这些概念很简单，单个容易理解，但是放在一起，你能准确区分它们之间的关系和边界吗？在操作应用程序或设计数据产品时，了解它们之间的差异会更加清晰。