如何构建用户画像?
1）数据采集：用户画像是根据用户的人口信息、社交关系、偏好习惯和消费行为等信息而抽象出来的标签化画像，用户画像数据来源多样，采集方式也不同：
有线下采集的，如访谈、调研等方式采集;有线上采集，比如消费记录、浏览日志、收藏记录等;还有从第三方接口接入的、爬虫获取的、机器学习训练获得的、网络爬虫抓取的等。
2）数据清洗：大数据价值密度低，而标签体系的建设是在大数据环境下进行的，所以大数据的低价值密度性决定着在采集回来的数据中存在大量噪声数据、脏数据，比如缺失值、重复、异常数值等。要实现精准的用户画像就需要对这些噪声数据、脏数据进行处理，这个过程我们叫做数据清洗。
3）数据标准化：在做用户画像分析之前，需要先将数据标准化，利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化的方法有很多种，常用的有“最小—最大标准化”、“Z-score标准化”和“按小数定标标准化”等。经过上述标准化处理，原始数据均转换为无量纲化指标测评值，即各指标值都处于同一个数量级别上，可以进行综合测评分析。
4）数据建模：数据建模就是根据用户行为，构建模型产出标签、权重。一个事件模型包括时间、地点、人物三个要素。每一次用户行为本质上是一次随机事件，可以详细描述为什么用户、在什么时间、什么地点、做了什么事。
5）标签挖掘：也就是对用户标签体系中的用户数据进行挖掘并形成用户标签，这个过程也叫标签生产。在整体用户标签生产过程中，通过用户关系数据、用户内容数据、用户行为数据挖掘出用户的标签及其基础权重;接下来通过多个维度的定向挖掘进行标签的校正和增加标签的覆盖。最后，将挖掘出来的用户标签及权重输出至用户标签库，供上层业务调用。
6）数据可视化：是基于标签体系的用户画像的重要应用，通过对用户的各类标签数据进行汇集和分析并以图片、表格等可视化形式展示，从而帮助企业全面了解用户的基础信息、用户关系、经济收入、个人偏好、健康状况、饮食喜好等。通过对上述数据进行可视化展示，能帮助企业全面了解用户，从而为智能推荐、精准营销、产品和服务创新、渠道优化等业务提供支撑。
而随着体验管理思维在国内企业经营中持续渗透，基于用户视角的持续不断地收集体验心声，将有助于企业不断优化产品与服务。作为专业调研与数据洞察平台，倍市得已实现多种用户体验数据收集方案，基于线上线下综合执行能力和产品服务能力为政企客户提供用户画像研究或系统接入等，促进企业快速落地用户标签体系。