在私域运营中我们对客户的认知，往往是指客户的诸多信息、行为数据等转变成标签化的形式进行分析和使用，这就是常说的用户画像。
说到用户画像，很多人都觉得互联网产品运营才会用到，其实不然，传统行业中不同层级的会员体系也算是其中一种应用。所以不存在互联网更高大上的说法，只是互联网让信息的获取和沟通更加便捷，用户画像也从原来的颗粒度比较粗，变得越来越细。
那么对于构建用户画像来说，大多是基于业务需求驱动下去进行的，所以老马这里只举通用的例子，其它更广的需求和更细的分层，就留待各位自行去拓展，总之万变不离其宗。
开始举例之前，我们先看看用户画像一般长啥样，如图：
用户画像在构建的时候不能过于抽象，尽量具体化，除了我们跟客户沟通的过程中，要询问客户是从什么渠道过来的，之前用过什么同类的产品，什么时候购买产品，准备什么时候使用，用于什么目的，产品是否有不满意的地方，会不会向别人推荐产品等。
当然，除了人工沟通的方式获取客户更多的信息，以便于我们在构建用户画像的时候，能够更具体地把画像的维度标签化之外。获取信息的方式还可以是利用线上平台的方式，比如我们的官网、网店、公众号等。
线上获取信息的方式包括了订单系统、统计系统、互动系统之类的工具，客户的每一单，每一个操作路径，每一次浏览记录，都能够很好地被记录下来，而这些信息就更能够帮助我们完善用户画像。
说到这里，相信大家对于用户画像的构建和特征应该有了初步的理解，那么下面就开始举例，如何从零开始构建自己客户人群的画像。
首先，我们先简单地把用户画像划分为五个维度，分别是：
. 基本属性 —— 客户是谁 （性别、年龄、职业、身高、体重等）
. 消费需求 —— 消费习惯和消费偏好（爱吃甜的、只买贵不买对的等）
. 购买能力 —— 收入及购买能力、购买方式和购买频次（月入过万、经常网购等）
. 兴趣爱好 —— 兴趣偏好、品牌偏好（喜欢钓鱼、钟爱LV等）
. 社交属性 —— 经常活跃的场景（每天刷微信、抖音等）
通过以上五个维度，我们根据获取到的信息，分门别类地给客户贴上标签即可，这样我们就对该客户有了更具体的了解，如图：
当然，以上五个维度的信息除了基本属性之外，其它四个维度的信息是存在变动的，也就是基本属性是相对静态的数据，其余是动态的数据。动态数据的部分就要求我们在运营的过程中，使用前面提到的线上工具，亦或是沟通的方式进行更新调整。
此外，老马这里举例还是相对粗糙的，像更精细化的用户画像构建和应用，还会利用到算法去构建模型，诸如推荐算法、分类算法、文本挖掘算法等，这些对于中小型企业商家来讲一般应用不到，知晓便可。
当我们已经有了用户画像之后，对于客户的认知就不再像以前那样子盲人摸象，靠自己的经验自我感觉良好，或者自我揣测客户的需求。这是因为用户画像不仅可以深入了解用户需求，还可以应用于产品生命周期的分析、客户生命周期的管理、渠道优选、广告投放等。
像什么客户分层价值之类的模型工具就不再叙述了，贪多嚼不烂，这些在后面内容中有涉及到的，都会进一步给大家分享。
