找准用户画像，精确定位人群
随着时代的不断发展，当互联网逐渐步入大数据时代之后，不可避免地给企业以及消费者还去了一系列的改变。似乎消费者的一切行为在网络面前都是“可视化”的。当大数据技术不断深入应用，怎样精准地利用大数据进行消费服务成为了各大企业的焦点。于是，“用户画像”概念也就定位受群体，才能够更加有效地制作出热点高、传播广的软文。那么，找准用户画像就十分重要了。
用户画像
某用户，女，28岁，未婚，月收入元左右，爱美食，爱购物……
你看到这一连串的描述时，脑海中是否也构建出这们女性的整体形象呢？这样的描述，就可以成为用户画像的典型案例。
用户画像又称为用户角色，是一种对目标用户勾画、联系很有效的工具。当企业、个人通过一些收集、分析用户的社会属性，消费行为等主要信息之后，可以快速找到精准用户群体以及用户需求等更加广泛的反馈信息。
作为大数据根基，用户画像完美且抽象地构建出了一个用户的全部信息面貌。这样，不仅能够进一步地精准、高效分析用户的行为习惯、消费习惯等重要信息，并且对了解用户心理与需求都提供了足够的数据基础。
如何构建用户画像
用户画像的建立看似十分复杂，但是其实焦点工作就是为你的目标用户打上一个“标签”，这种标签往往是人为规定的高度精炼化的特征表示，比如年龄，比如性别，再比加偏好。
如何才能构建出一套有效且准确的用户画像呢？
基础数据收集
收集到的用户数据源分为：静态数据与动态信息数据两大类，静态信息数据表示的是目标用户相对稳定的信息，这一类的信息自成标签，对于用户的这一部分真实信息无需过多地预测，更多的是需要对数据进行一个初步筛选。动态信息数据表示的用户不断变换行为信息。这种数据往往是十分有用且值得分析研究的。比如，当你在进行事件营销的初期，分析到你的用户大部分都是90后年轻人，这部分人群浏览的多是特立独行或者或者批判的内容，那么当你设定软文内容的时候就要符合90后的思维特点，展示独特，张扬个性。
行为建模
这个阶段其实就是对上一个阶段收集到的数据进行处理，进行行为建模，也就是将抽象出的用户标签运用模型进行表现。
当一个企业想要投放软文进行营销，在设定软文内容以及风格之前就要对目标用户贴尽可能多的标签。如用户的年龄，用户都
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