谢邀！在这里，我们需要立足企业角度较为详细地来回答这个问题。
我们认为，今天以营销驱动增长的企业创新，必须聚焦在用户关注和有兴趣的领域，去应对始终在不断地发生变化的用户需求。因此，数字化营销 应该能提供实时信息、倾听市场的需求，然后据此来建立商业模式及快速响应市场的战略。
而在“用户为王”的时代，只有围绕全渠道客户的需求价值去做研究，才能让营销更有效，因此，对多纬度海量用户的数据进行整理和分析后形成的精准用户画像，其研究和实践就成为了数字化营销的灵魂，而关于怎么生成用户画像，变成了数字化营销中非常重要的一步。
数据采集是生成用户画像的第一步。它主要是围绕着企业的战略和业务目标，找到合适的数据源。一般找到合适数据源的途径有两个，一是自有（第一方）数据库，即企业自己的CRM数据库，其内容比较真实，在此基础上做出的决策，其准确性耶更高一些；二是合作或者购买第三方的数据，这样做的优势在于它数据量大，可以分析的维度更多，缺点是要定期付费，而且不知道是第几手数据，真实性便捎带悬疑，因此想要以此基础作商业决策，需要加上自己或者顾问的洞察分析更为稳妥。
之后是数据挖掘，数据挖掘的目的是对数据梳理、整理，从而提炼出有价值的数据。这包括了数据清洗（清除掉信息库里不完整和重复性的信息）和用户识别，即确认用户的真实唯一性，一般包括人口统计身份识别（身份证号、手机号、车牌号等），设备身份识别（PC端的ip地址、移动端的UD/IDFA等），数字身份识别（用户为了获取各种服务而建立的账号-微博账号、QQ、微信、电子邮箱等），用户识别就需要分辨、识别出不同身份背后是不是同一个用户，将多个身份的进行合并归档。这其中，用户识别是非常重要的基础工作，只有做好这一步，才能实现基于个人与场景的个性化营销。
在这方面，Convertlab具有对亿级海量数据的稳定计算能力和实时处理能力；对异常数据的过滤、脏数据清洗和较验数据清洗的能力；将自动化的ID Mapping和One-ID体系进行数据合并的能力；以及基于AI Hub人群聚类智能分析和模型验算的数据分析能力。
接下来是对有效数据进行分类，量身定制地建立起标签和权重体系。这一般会从静态数据（主要指客户的人口属性、兴趣偏好等，如年龄、性别、地域、婚姻、爱好、消费周期、消费偏好……）和动态数据（主要指客户的行为动作，如客户的消费动态行为，什么时间段，受什么影响、购买了什么商品……）来分类。
而标签指的是对人、物、事、场景的显著特征的分类、提炼、总结的过程。标签化是精准营销、个性化营销的前提，帮助我们更好地洞察和理解消费者的需求与行为。只有标签化，才能把海量的数据转化为可落地的数字化营销策略。还有我们提到的权重体系，它指的是对消费行为程度、概率的一种量化，代表用户发生某种行为的概率、需求、偏好的程度。
之后便是数据建模，即运用聚类、关联、逻辑回归等方法，对各种数据进行分析，并发现数据间的相关性。比如某个客户经常在哪个渠道购买白酒，又或者说这个客户的大多数白酒的购买行为是发生在哪个渠道的，而这个步骤也可以数据建模，就是根据客户的行为特征构建相应的数据模型。
想了解用户画像模型的构建维度，可以看我们之前的文章。
对所有整理过的数据相关性或者数据建模都需要进行验证，以保证所得到的模型或相关性分析能准确地反应客户消费特征，只有经过验证的模型才能帮助企业正确预测到营销结果。比如分析发现了某个客户每周都会消费比较贵的酱香型白酒，如果这种消费行为在过去两年中超过了70%，我们就可以判定这个客户的消费行为不是偶然了。
通过验证的进一步筛选，可以将那些偶然相关性或者不能准确反映现实的数据模型删除掉，之后把整理好的模型组成用户画像，企业便可以为目标客户打上各种各样的标签，以此来了解具有某类标签的客户的渠道使用偏好、产品购买偏好等，进而应用到具体的营销策略中。
其实，用户画像的形成过程就是，将这些碎片化的海量数据进行整合，还原给我们一个最为真实的客户，而不是根据经验预判所理解的客户，因此，用户画像才被称作是企业实践运用数字化营销的基础。
想了解更多用户画像可登录官网，系统功能体验可免费试用。
