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在互联网步入大数据时代后，用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑，其中最大的变化在于，用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的。企业内保存了大量的原始数据和各种业务数据，这是企业经营活动的真实记录，如何更加有效地利用这些数据进行分析和评估，成为企业基于更大数据量背景的问题所在。
对于企业而言，研究和分析用户画像归根结底就是为了解决一个问题：我们面对的是谁？有了明确的目标，才能更加快速地在线索培育和转化的实战中取得胜利。
而完整、清晰用户画像的建立，则要依赖于完善的用户标签体系。通过标签体系对用户进行管理，根据不同客户的喜好进行有针对性的个性化营销，可以让用户运营更加精细，推进转化也变得水到渠成。
首先标签是给我们的个体用户进行属性判定的附属值，通常是人为规定的、高度精炼的特征标识。它根据用户在互联网留下的种种数据，主动或被动地收集，然后尽可能全面细致地抽出一个用户的信息全貌，从而帮助解决如何把数据转化为商业价值的问题。
比如用户常年购买尿不湿，我们会标签为年轻妈妈，用户常年买钢笔水可以定位为学生。其实生活中也经常用到，我们无形之中就会被贴上标签或者给别人贴标签，比如你是95年出生的，别人就会叫你90后；比如你身边的朋友，你可能会形容她/他是“白富美”或“高富帅”，这些标签在一定程度上对一个人或一类人进行了说明，你一听到这个标签就知道他大概是什么样子的。
分群就是基于某一维度，把目标人群分为不同的群体。比如按照性别来分群，从身份证层面上可以分为男性和女性，按照年龄来分类，可以分成婴幼儿、青少年、成年人、老年人等。
各行各业也可以基于自己行业特点来分类，比如教育行业可以分为首次试听用户群、二次试听用户群、购买用户群、复购用户群等。再比如商务在面对客户时可以基于某一维度给客户进行分类，比如基于客户的购买阶段，可以分成陌拜客户、意向客户、潜在客户、签约客户等；
也就是说分群是建立在同一属性基础之上的，比如利用标签进行用户分群，然后进行区别对待。在数据库里，有不同业务线，不同知识成熟度线，不同购买旅程线，都可以进行分群，进而进行精准营销和影响。
用户画像，即用户信息标签化，通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，进而对用户或者产品特征属性进行刻画，并对这些特征进行分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出用户的信息全貌。用户画像可看作企业应用大数据的根基，是定向广告投放与个性化推荐的前置条件，为数据驱动运营奠定了基础。由此看来，如何从海量数据中挖掘出有价值的信息越发重要。
大数据已经兴起多年，其对于互联网公司的应用来说已经如水、电、空气对于人们的生活一样，成为不可或缺的重要组成部分。从基础设施建设到应用层面，主要有数据平台搭建及运维管理、数据仓库开发、上层应用的统计分析、报表生成及可视化、用户画像建模、个性化推荐与精准营销等应用方向。
随着大数据技术的深入研究与应用，企业的关注点日益聚焦在如何利用大数据来为精细化运营和精准营销服务，而要做精细化运营，首先要建立本企业的用户画像体系。
我们把标签分为三类，这三类标签有较大的差异，构建时所用技术的差别也很大。
第一类是人口属性，这一类标签比较稳定，一旦建立很长一段时间基本不用更新，标签体系也比较固定；
第二类是兴趣属性，这类标签随时间变化很快，标签有很强的时效性，标签体系也不固定；
第三类是地理属性，这一类标签的时效性跨度很大，如GPS轨迹标签需要做到实时更新，而常住地标签一般可以几个月不用更新，所用的挖掘方法和前面两类也大有不同。
数据一直是各行各业的核心资产，蕴含巨大价值待挖掘，在数据→信息→知识的转化过程中，标签、指标是基础，它将抽象的数据转化为一个相对具象的信息中心，用户分群和用户画像都是在建立在信息中心上的综合应用手段，通过这些应用能更好地帮助企业构建精细化运营闭环，最终提高企业效能和用户满意度。
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