先从“标签”说起：
标签是用来标志产品目标和分类或内容，以便于帮助我们查找和定位，常见的标签有三类：实物标签、网络标签和电子标签。
- 实物标签：用于标明物品的品名、重量、体积、用途等信息的简要标牌，例如：商品标签、图书标签、车票、登机牌等。
- 网络标签：是一种互联网内容组织方式，是相关性很强的关键字，它帮助人们轻松的描述和分类内容，以便于检索和分享，它是web2.0的重要元素。
- 电子标签：又称RFID射频标签，是一种识别效率高和准确性好的识别工具，通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别工作无须人工干预，可工作于各种恶劣环境。
作为网络标签的一种深化应用方式，用户画像是以某种用户特征的符号表示观察和描述用户的某个角度，它是基于用户的特征数据、行为数据和消费数据进行统计得到的，包含了用户的各个维度。
通常，用户画像可以用用户标签的集合来表示。作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像是企业通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息数据后，抽象出用户商业全貌作为企业应用大数据技术的基本方式。足够精确的用户画像，能为企业提供有力的信息基础，从而帮助企业快速找到精准用户群体以及用户需求等更为广泛的反馈信息。
大数据的发展让各行各业都日益聚焦于怎样利用大数据了解用户需求，实现精准营销，进而深入挖掘潜在的商业价值。不同的企业做用户画像有不同的战略目的：
- 广告公司为了更精准的广告服务;
- 电商平台为了用户购买更多商品;
- 内容平台则为更好地流量再变现;
- ……
企业对用户了解越多就越容易为用户提供所需产品和服务，例如促进企业更加了解用户、精准营销、产品创新、渠道优化、个性推荐等，最终实现提升企业盈利的能力。
用户画像体系的构成?
用户画像的标签体系，从体系结构上可分为：数据源层、数据采集层、数据建模层、数据应用层，行业应用层等。
- 数据源层：用户标签体系建设的需要从不同的来源汇集数据;
- 数据采集层：基于标签体系的用户画像的数据来源广、数量大且类型丰富;
- 数据建模：基于标签体系的用户画像建模主要是针对用户画像的建模和产品的建模。通过统一产品类目和属性体系和统一的用户画像标签体系的建设，为用户标签的应用提供支撑。
- 数据应用：基于标签体系的数据应用包括分析类应用(如用户分析、产品分析)、服务类应用(如服务及产品创新)、营销类应用(精准营销)、数据接口API等。
- 行业应用：基于标签体系的用户画像在各行业的所应用和探索，将为行业的发展和创新带来更多可能。