用户画像广泛应用于大数据精准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。

在这个言必称“用户画像”的时代，每家企业打开用户画像的姿势未必都是正确的，用户画像其实也是暗藏不少误区的。

那么，用户画像到底可能进入哪些误区呢？

今天先不谈用户画像的技术实现方法与路径，先来谈谈我所看到的用户画像的十大误区。

这里还是先把十大误区全部都抛出来。详见下表：

表1：用户画像的10大误区及其分类

总的来看，用户画像的误区集中在实现层面和应用层面这两个大方向上，主要以标签方面的问题居多。

下面就10大误区进行详细阐述：

用户画像行业内外都在谈，别人有，那我们不能没有。所以，不管三七二十一，有些企业就先搞一个用户画像平台再说。

这是典型的跟风、追热点。

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。

观察发现：市面上很多用户画像平台所输出的分析结果，大多是静态指标或标签的图形化展示，只不过展现形式上融入了数据可视化元素，比以前用EXCEL图表展现的要更加酷炫了些，其它方面倒是没有实质性的变化。

当然，并不是说多用了一些地图、热力图、词云图、力导向图等形式有什么不好的；但是应当更加注重对这些图形背后的业务意义的解读，而不是过度追求在形式上吸引眼球，光注重漂亮图形的堆砌。

用户画像应摒弃“形式主义”，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。

如前所述，用户画像对于经营C端用户的企业来说是一项基础性的工作，“九层之台，起于累土”，用户画像就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。

“头疼医头、脚痛医脚”，这种临时抱佛脚的方式是不利于提高运营管理效率的。

不论是业务部门还是数据支撑部门，都应当将用户画像的事情往做成产品的方向上靠。

因为，在这个市场瞬息万变、产品日新月异的时代，企业对用户的分析和监测必须细致入微、随时随地，企业想要把数据驱动用户运营真正落到实处，就需要将用户画像的事情做到产品化、自动化和自助化。

不少企业认为标签越多越好、越全面越好，有的公司号称标签数量超过个。

真的是标签越多越好吗？

其实不然。

很多做过标签库建设与运营的专家指出：标签不在于多，而贵在精——笔者对此深有同感。

之前给电信运营商做标签库规划项目时，我们也是恨不得将用户衣食住行、七荤八素的指标和标签都生产出来，后来随着标签库运营的逐步深入，我们发现其实很多标签都是被闲置的，利用率很低。

标签真的不是越多越好，而是够用就好。

有不少电信运营商对用户标签做过治理，将用户标签库从原来的上个标签压缩到了个左右。

所以，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的一个标签库，那样耗时耗力还不一定能收到预期的效果。

用户标签都是从各种指标加工演变过来的，有些指标属于静态指标，更新的速度较慢，但是并不等于说不需要及时更新。

有些企业在标签生产时，只重视对动态指标对应的标签做维护和更新，却缺乏对静态标签进行生命周期的管理。

用户标签的维护往往是容易被企业忽视的事项，千万不可认为打完标签后就可以安枕无忧、一劳永逸了。

事实上，精细化的标签管理应该做到对每个标签都建立生命周期的管理干预，设置标签的更新规则。

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。

笔者观察到，很少有企业会对搭建用户画像平台做精细的投入产出比的测算。

有些企业为了做好用户画像平台的“形象工程”，不惜重金与外部数据源合作，丰富了用户标签的维度，补齐了用户画像所缺失的信息，这种为追求标签完整性而不计成本的方式不一定真能产生预期的效果。

当然，不可否认这样做对于有融资需求的大数据公司是可以增加筹码的，但是在标签获取和生产时还是应当大致测算一下投入产出比，特别是从外部数据源那里获取新的标签时，更应精打细算、量入为出。毕竟，从用户标签到直接的商业变现还是不那么容易的。

在生产用户标签时，负责用户画像产品的人经常会被各种问到“你的标签准确吗？”，很多人会