没有用户画像的数字化，不过是个摆设。

用户画像，就是用户标签化。标签化，是为了便于识别用户，而且是计算机自动识别。

精准识别用户，才能精准服务用户。瞌睡的时候送个枕头。

自动识别用户，自动完成即时信息和政策推送，在用户改变购物行为的瞬间，自动形成用户新画像。

数字化的威力，只有通过用户画像才能显示出来。

过去线下销售是“一对一”、“面对面”，无论是B端或C端都是如此。

一对一，就有相对充足的时间沟通、交互。如果是熟人，可以根据喜好推荐。KA店，只有让用户自选。

现在用户在线，需要同时面对海量用户，比如双11，上亿用户同时在线，千万商户同时在线，上亿SKU同时在线。而且需要即时推送，即时更新，那么，怎么才能在用户每次点击时，快速生成符合用户需要的产品或内容，而且整个过程没有让用户感觉到时间滞后呢？

答案是计算机自动完成的用户画像。

平台根据产品画像和用户画像，自动匹配，瞬间完成，即时推送。

只不过，各类互联网平台的用户画像是平台完成的，用户无感，商户无感。

快消品厂商的营销数字化，就不能依赖平台了，要依靠品牌商自己完成用户画像。

用户画像，一个专业词汇。普通人不了解，也没必要了解，即使用户已经被画像了，但浑然不知。实际上，只要打开各类电商平台、抖音、今日头条，用户已经被平台画像了，否则，平台怎么可能那么精准地推送产品或内容呢？

无论是交易平台还是内容平台，平台都是撮合系统，即产品与用户之间撮合，在合适的时间把产品推荐给最合适的用户。

撮合就要精准匹配，推送的正是用户需要的。只有匹配，成交率（转化率）才会高。

阿里平台上亿用户与上亿SKU，没有产品与用户画像的匹配实现即时推送，撮合过程还不乱了套？

今日头条、抖音上有巨量内容，也有海量用户。如果靠用户自己搜索、寻找，多浪费时间啊。

好在现在有AI技术用于用户画像！

用户画像就是根据用户在平台浏览、观看、交易等行为留下的痕迹（数据），按照一定的画像规则和目的，给用户画像，然后根据用户画像精准推送内容。比如，今日头条、抖音等媒体，会根据用户偏好、倾向性，针对性推送内容。

美国打压TikTok，中国及时发布政策，禁止算法类技术出口。AI算法一个很重要的作用就是用户画像。

AI算法既用于用户画像，也用于产品（内容）画像，然后实现两者匹配。比如，平台通过用户画像确定某用户的需求偏好，比如价格偏好、品牌偏好等。同时，产品也有画像，然后实现产品和用户偏好的匹配。只有匹配，转化率才会提高。

平台已经给产品和用户画像了，但用户为什么没有感觉呢？这是因为用户画像是平台在做，商家和用户只是被画像，画像用于推送产品或内容。用户只是感觉产品更合味品，但不知道自己被画像了。

2C平台的用户画像，已经是平台的日常了。那么，快消品厂家的数字化是否需要用户画像呢？

当然需要！只有用户画像，才能更精准。

比如，一个新品投放市场，过去深度分销采取的是全面铺货。但是，现在产品升级，新品铺货需要精准。如果某高端新品投放市场，就需要找到精准铺货终端，那么，就需要对终端进行用户画像。

假设高端新品铺货的用户要符合三条标准：1、终端有新品推荐能力；2、终端有高端用户群；3、终端在该品类有优势。

那么，就可以根据上述标准给终端画像，筛选出符合上述条件的终端进行认知教育（如体验），然后铺货。因为画像精准，铺货后销售情况不错，就可以展开更全面的铺货。

那么，新品铺货，终端画像的数据从何而来？

有两大