不少人上来就开始列举用户的静态信息、动态信息，画了满满一屏幕，最后发现对运营实际工作贡献价值不大。
用户画像只是一个工具，用来助力运营工作的开展，在哪里可以帮助到？我们得先把运营中遇到的问题提出来。
比如，每个阶段的核心问题都不同：
在思考这些问题的时候，就势必会进入到查找的状态，找什么？找用户的特征、用户群的共性、用户的分布等等。
带着问题去画用户画像，会比凭空凭直觉更有效率。
用户画像是对用户全方位的了解，理论上是一个人完整的数据集合，包括静态和动态两大类。
比如个人的年龄、性别、教育背景、银行存款、职业职位、居住地、兴趣爱好、家庭成员等等，都是静态类内容；
消费习惯、社交动态、行为数据等都是动态类内容。
随着问题的发现和解决，用户画像也会越来越清晰。
用户画像没有标准的模板，每个业务在不同的阶段需要收集的数据都不一样。
比如，金融类业务的用户画像，会更加侧重于用户的金融属性数据，如贷款、信用、银行账户余额、家庭资产等等；
教育类业务的用户画像，会更侧重于用户的周学习时长、教育背景、职业职位等。
用户画像是工具，用来辅助分析和解决问题。
通过技术获取用户的部分基础属性和动态属性。
比如用户的年龄、性别、职业、教育等静态属性，以及在系统内的注册登陆、页面停留、付费购买、文章阅读/点赞/评论等动态数据。
抽取100-1000名种子用户，一对一访谈或者通过问卷调查，建立基础用户画像。
抽取的时候，建议两种策略
根据某些特征，比如年龄、消费、内容爱好等，先把同类人群找出来，再建立这类用户的画像。
适合针对具体问题进行分析。比如，下个月重点推哪类内容？
这时候，我们可以重点研究用户的教育背景、平时的阅读习惯、年龄、职业等数据，分析出用户的类型。
再根据用户画像，选择几类内容，安排在月末进行测试，得出用户对内容的敏感度，根据反馈数据进一步验证用户画像。
除了精细化的获取用户属性，初期也可以通过获取行业报告间接了解用户基本画像。
比如一些研究某个年龄层次用户消费习惯的报告，或者某个垂直领域的用户研究报告，等等。
此外，找到对标的业务后，在竞品业务产品中获取用户数据，分析用户习惯和特征。
比如，如果做美妆类的业务或产品，可以先分析研究下小红书的用户，分析下她们的用户画像，如喜欢什么类型内容、一般在什么时间比较活跃、喜欢购买哪类产品、喜欢哪类带货达人、喜欢什么形式的带货推荐……