业内有很多关于创建用户画像的方法，比如Alen Cooper的“七步人物角色法”，Lene Nielsen的“十步人物角色法”等，这些都是非常好并且非常专业的用户画像方法，值得我们易讯网络借鉴和学习。

事实上，当我们了解了这些方法之后，就会发现这些方法从流程上可以分为3个步骤：获取和研究用户信息、细分用户群、建立和丰富用户画像。在这3大步骤中，最主要的区别在于对用户信息的获取和分析，从这个维度上讲主要有以下三种方法。简单来说，定性就是去了解和分析，而定量则是去验证。一般而言，定量分析的成本较高、相对更加专业，而定性研究则相对节省成本。因此创建用户画像的方法并不是固定的，而是需要根据实际项目的需求和时间以及成本而定。创建用户画像的方法，并没有严格意义的***和最科学，但是有最适合团队和项目需求的。
好的用户画像是理解用户的决策，考虑业务场景和业务形态的。这里我们介绍一种简单的构建用户画像方法。
1、数据采集
构建用户画像是为了还原用户信息，因此数据来源于所有用户相关的数据。用户数据划分为静态数据、动态数据两大类。
静态数据：用户的人口属性、商业属性、消费特征、生活形态、CRM五大维度，其获取方式存在多种，数据挖掘是最为常见也是较为精准的一种方式，如果数据有限，则需要定性与定量结合补充。定性方法如小组座谈会、用户深访、日志法、Laddering 阶梯法、透射法等，主要是通过开放性的问题潜入用户真实的心理需求，具象用户特征；定量更多是通过定量问卷调研的方式进行，关键在于后期定量数据的建模与分析，目的是通过封闭性问题一方面对定性假设进行验证，另一方面获取市场的用户分布规律。
动态数据：用户不断变化的行为信息，一个用户打开网页，买了一个杯子；与该用户傍晚溜了趟狗，白天取了一次钱，打了一个哈欠等等一样都是用户行为。随着互联网的发展，各种动态的行为数据都可以被记录下来。
2、目标分析
用户画像的目标是通过分析用户行为，最终为每个用户打上标签，以及该标签的权重。标签，表征了内容，用户对该内容有兴趣、偏好、需求等等。权重，表征了指数，用户的兴趣、偏好指数，也可能表征用户的需求度，可以简单的理解为可信度，概率。|
3、数据建模
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。
①用户：关键在于对用户的标识，用户标识的目的是为了区分用户、单点定位。
②时间：时间包括两个重要信息，时间戳和时间长度。时间戳，为了标识用户行为的时间点；时间长度，为了标识用户在某一页面的停留时间。
③地点：用户接触点，Touch Point。对于每个用户接触点。潜在包含了两层信息：网址和内容。网址：每一个链接（页面/屏幕），即定位了一个互联网页面地址，或者某个产品的特定页面。可以是PC上某电商网站的页面，也可以是手机上的微博，微信等应用某个功能页面，某款产品应用的特定画面。如，长城红酒单品页，微信订阅号页面，某游戏的过关页。④内容：每个网址（页面/屏幕）中的内容。可以是单品的相关信息：类别、品牌、描述、属性、网站信息等等。如，红酒，长城，干红，对于每个互联网接触点，其中网址决定了权重；内容决定了标签。
⑤事情：用户行为类型，对于电商有如下典型行为：浏览、添加购物车、搜索、评论、购买、点击赞、收藏 等等。
综合上述分析，用户画像的数据模型，可以概括为下面的公式：用户标识+时间+行为类型+接触点（网址+内容），某用户因为在什么时间、地点、做了什么事。所以会打上标签。
用户标签的权重可能随时间的增加而衰减，因此定义时间为衰减因子r，行为类型、网址决定了权重，内容决定了标签，进一步转换为公式：标签权重=衰减因子×行为权重×网址子权重。