现阶段的运营人员，不管是偏向哪种岗位，都要求你更懂用户。如何理解用户需求，这就需要建立用户模型。建立用户模型包括建立用户画像、进行用户分层、以及用户行为分析三方面的内容。
建立用户画像作为运营工作中重要的一部分，那么什么是用户画像？用户画像有什么作用？如何构建用户画像模型？
什么是用户画像？
所谓的用户画像，简单来说就是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。也就是将用户信息标签化。
比如说，韩梅梅，30岁，女，已婚，2岁孩子妈妈，一线城市，高管
“30岁”、“2岁孩子妈妈”、“一线城市”，这些都是贴在韩梅梅这个人身上的标签。
用户标签的作用？
收集这些用户标签有什么用呢？我们可以根据这些标签了解用户偏好，挖掘用户需求，精准营销，进行个性推荐，提高广告投放的转换率。
对于运营来说，用户画像建立，可以极大的提高运营效率，帮助精细化运营。
如何构建用户画像模型？
构建用户画像模型，我们可以从收集用户信息数据开始。
一、用户信息标签
用户信息的收集包括用户基础要素、用户场景、行为偏好、心理个性、交际等多方面。可以用静态标签、动态标签两大类来划分。
值得注意的是，用户信息数据包含的范围非常广，特别是动态标签数据具有多变性，所以建立用户画像模型也是一个不断完善的过程。
用户信息标签
以上是列举的用户信息数据的部分标签。
静态信息标签是构成用户画像的基本框架。在运营工作中，我们可以参考成熟企业的静态信息模型，可以最快的帮助我们完善画像维度。
但在运营工作，动态信息往往能给我们更为有用的关键信息。
所谓的动态信息标签其实指的就是用户的网络行为。包括搜索、浏览、注册、登陆、签到、发布信息、收藏、评论、点赞、分享、加入购物车、购买、使用优惠券、使用积分......等一系列的行为。
用户行为取决于网站的属性，比如电商网站，能收集到更多用户的消费属性。而社交网站，则更容易收集到用户的社交属性。
除了用户行为之外，还包括用户行为的频次、用户行为时长、时段、设备等动态信息。
通过统计真实的用户行为，给用户打上不同的行为标签，然后建立模型标签。比如人口属性、用户活跃度、用户兴趣爱好、用户满意度、渠道偏好使用、购买偏好、内容偏好、用户关联、用户风险评分等。
通过模型标签，进一步建立预测标签，如：人群属性、消费能力、流失概率、违约概率、近期需求、潜在需求。
以微信公众号为例：
静态数据包括：用户的性别、年龄、职业、工作城市、毕业学校等。
动态数据包括：关注公众号、在某个时间阅读了某篇文章、给一篇文章点赞、给一篇文章留言、分享一篇文章、使用的设备终端、取消关注等。
更深层次的动态数据还有：在一篇文章停留了多久、阅读完成率是多少等等。
除了研究用户的事实数据，研究用户的心理现象，特别是需求、动机、价值观三大方面，可以窥探用户注册、使用、购买产品的深层动机；了解用户对产品的功能、服务需求是什么；认清目标用户带有怎样的价值观标签，是一类什么样的群体。不过这是一个较为复杂的研究方向。
二、采集用户信息数据渠道
1、初创期产品：这个阶段的产品用户信息数据较少，可以通过调查竞争对手和直接的用户问卷调查，对用户信息的泛调查。
这个时期更多的是对静态标签的收集，以确定目标用户，优化完善产品功能、设计、内容。
2、成长期产品：这个阶段的产品已经被市场认可，各项数据处于一个上升期。可以直接对产品后台所反馈的数据进行整理，建立一个更为详细的用户画像。
这个阶段的用户画像意义在于精准营销，使产品的服务对象更加聚焦，更加的专注，能更好地满足用户的需求，优化运营手段，并提升公司的经营效益。
3、成熟期产品：这个阶段的产品市场地位稳定了，日常工作也大多以维护为主。这个阶段的用户画像，可以将初创期的泛调查与成长期累积的用户画像结合起来做。
这个阶段可以通过用户画像，寻找新的增长点和突破口。
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