用户画像广泛应用于大数据精细准确营销和个性化服务等领域，“千万人撩你，不如一人懂你”，用户画像是洞察用户特征的基本工具，大家都普遍认同用户画像的重要性。
今天来和大家分享下常见的用户画像的误区：
1. 为了画像而画像，画像与业务场景的关联度不高
企业如果没有想清楚应用场景和目标，就盲目上用户画像平台，结果很可能就是弄出来的用户画像远离业务，没有实用价值、无干货，被业务部门讥讽为“大而无用”的鸡肋产品。
所以，在规划用户画像平台时，一定要有目的性和场景感，不能只做表面文章，而不重视实际应用价值。
2. 重形式、轻实效，画像难以发挥应有的价值
现在很多企业在做用户画像的时候过多在在意其表现的形式，而忽略了其失效性，用户画像应摒弃“形式”，多注重对结果输出的解读和分析，让用户画像产生应有的效果与价值。
3. 把画像当作临时性需求，不想产品化和常态化
用户画像是企业数智化转型大厦的地基，有些企业的业务部门并没有充分认识到用户画像的重要作用，总是到需要用到用户画像的时候，再临时提需求，找数据相关部门来救急支持下。
企业对用户的分析和监测需细致入微、随时随地，企业想要把数据驱动用户运营真的落到实处，就需要将用户画像的事情做到产品化、自动化和自助化。
4. 重数量、轻质量，认为用户标签越多越好
企业构建自己的标签库时，先不要贪多求全，而应以实用为原则，先有一个可以work的基础标签库，然后再根据业务增长的需求适时扩张。
所以，企业不要一开始上来就动辄要建标签数超3000的一个标签库，那样耗时耗力还不一定能收到预期的效果。
5. 认为打标签可以一劳永逸，不重视标签的维护和更新
标签是有生命周期的，从需求提出、生成、审批再到发布和退出，需要建立一套相应的管理机制。
6. 标签评估时用准确性代替有效性
用户标签的效评估也是这个道理，正确的提问方式应该是问标签有没有起到效果，而不用太纠结标签准不准确，即使标签准确了但还是不能创造价值那还是于事无补的。
7. 标签的生产并非基于用户数据的客观表现
我们知道，用户标签是对用户特征的高度概括和提炼，用户标签的生产是需要基于用户本身的数据来做的。
在标签定义和生产时还是要以用户真实客观的数据为准，毕竟产品经理有其自身的个性化积累和经历，即使是同一类型、同一行业、同一区域的人在很多细节上也未必相同。
8. 注重标签的生产，但忽视了标签的权重
如果在标签生产时，忽视标签的权重就会导致标签有偏差，用户画像应用起来得到不该有的效果。
不同的行为对用户特征判别的重要性是不一样的，时间越久远的行为对用户归类的影响就越小，权重也就越小。
9. 标签设置没有把握好用户的隐私尺度
在给C端个人用户画像时，企业还需要注意对用户个人隐私的保护。随着大数据、AI的迅速发展，隐私泄露早已成为普遍问题，也是当下大多数互联网用户频遇信息打扰、产生隐私焦虑的源头。
总之，用户画像是一个需要不断打磨和迭代的基础性数据产品，需要用户画像的产品经理躬身入局、用心经营，在实践中多反思、多总结，多向相关的前辈和高手请教，才能减少掉入坑中的概率。
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