举个例子，你给小孩买衣服，知道她穿多大的。喜欢吃什么食物，是甜食还是咸食。这就是宝宝在你脑海中的一个印象。在比如你追一个女生，知道他喜欢什么，不喜欢什么，那么就能提高你的成功率，这就是用户画像。
什么是用户画像？
简单来讲，用户画像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。他的核心的工作也就是给用户贴“标签”。比如男或女、北京或上海、炒股或彩票、有孩子或单身、美食或旅行等等。
有一些信息是通过技术手段可以直接获取的，比如终端的硬件信息、手机型号、手机的网络环境，用户的使用时间、用户所在的地理位置等等，这些画像数据通过技术手段解决即可，我们这里要讲的是通过技术手段无法获得的一些用户画像数据。
获取用户画像的几种方法
新用户启动页获取
用户第一次启动App时，让用户选择他感兴趣的标签，进而可以进行内容推荐。推荐用户关注的，关心的符合他们口味的，保证用户的粘性提升留存率。
有偿的信息完善
比如游戏类的App，完善个人资料，获得奖励，道具等
通过新颖的、趣味的活动获取用户画像
有些时候，想要获取用户画像，不一定非要付出一定成本，在产品的运营过程中，可以结合当前的热点或者网络正在流行的设置一些趣味性的活动，将一些你想要获取的用户信息通过另外一种方式套出来。比如，当下网络主播、网红很火，我们不妨可以发起一个主题为：”测测你离网红的路还有多远“的趣味测试，在这里面，你可以植入用户性别、用户职业、用户喜好等问题，最后随机给出一个有趣的结果，比如：“通过系统的缜密分析，你打败了全国67%的网民，你离网红主播还差一个韩国的距离”，结果重要么？不重要，要的就是这样的一个趣味性。
通过人工猜想+智能机器来获取用户画像
如果一个人手机里面安装了10个APP，其中有8个APP是游戏APP，那么我可以猜这个用户是一个喜欢玩游戏的用户吗？如果一个人的手机里面安装了10个APP，其中有一个是汽车违章查询的APP、一个是炒股的APP、还有几个是汽车保养得APP，那么我可以猜这个用户是有车、喜欢炒股的用户么？如果这个10个APP，有几个是育儿的APP、有几个是购物的APP，我可以猜这个用户是一个30岁左右喜欢网购的女性用户么？
这是基于用户手机中已经安装的APP，对用户进行的一个猜测。通过猜测来获取用户的一个大概画像，这个有一定技术难度也有一定风险，因为你要扫描用户的手机，看看他都安装了那些APP。不过这个工作，对于工具类、系统安全类、杀毒类的手机APP来讲，应该很容易做到，想要获取用户画像，多来几次全盘扫描杀毒或者深度清理，相信就很容易搞定了。其他类的APP，如果没有技术把握，建议还是不要试水。
通过渠道包监测、直接给用户打标签
这种获取用户画像的方式算是比较生硬的，也比较主观。具体方法是，我们每做一个APP推广包都打上一个标记，比如这个是在校园推广的渠道包;这是在健身房推广的渠道包;这是在股票交易大厅推广的渠道包等。当有新用户安装了，我们可以简单的从被标记的渠道包上直接给用户打标签了，比如学生、喜欢健身、关注炒股等标签，这是从APP的投放渠道直接为用户定向贴标签。
以上这几种基本上是目前最有效的获取用户画像的方式和方法，不排除还有其他更有效的方法，这就不在笔者的掌控范围了，如果有更好的，欢迎一起探讨。
