除了要有好的方法，還要有工具~
不知道題主提到的使用者畫像是什麼？包含了哪些資訊。不過可以給大家一個參考，關於使用者畫像的構建和基於畫像進行精準營銷的方法（其他）
在視覺化的使用者介面，包含了使用者屬性資訊、基於時間序列記錄了使用者行為資訊以及使用者行為所發生的環境。
行為即標籤，過去我們常常透過給使用者打標籤的方式進行使用者洞察。事實上，行為資料本身已變得越來越有價值，基於使用者行為資料的使用者模型，記錄了每個使用者的每一次行為，客觀真實的還原了使用者與產品的互動過程，與單純的標記“使用者標籤”相比，記錄下來的使用者行為資料更具有多維交叉分析的價值，構建出來的單個使用者畫像更完整科學。
和傳統的使用者模型相比，我們基於UTSE提供的使用者模型準確性、可擴充套件性、開放性更高。
從業務需求（業務場景）出發，尋找同其高度相關的行為資料，是建立場景化行為資料標籤的思路之一，分析某個業務在產品中的交易路徑（交易步驟）。在接近交易路徑的前幾步，根據時間、頻次和結果來建立其場景化標籤。
基於行為資料的營銷，需要將重點放在營銷效果的衡量和營銷方案迭代最佳化上，透過多次營銷嘗試找到一個比較合適的行為標籤建立方式，確定頻次、時間段、結果等選值，並逐步建立起一個穩定的運營方案和運營計劃，其中一些固定運營方案可以固化在一週的某一天，甚至某個時段，形成固定的運營計劃。
營銷成功的關鍵在於不斷的嘗試，最佳化場景化標籤中的各個資料維度和數值，同時在效果達到預期的方案固化，形成標準的運營方案。
場景舉例：
1、促進首單轉化：不斷減少從新增到首投的時長週期
以首單轉化場景為例，給新增使用者設定一個條件：如果註冊成功後一天未完成開戶行為，即推送一條簡訊/移動端PUSH。在完成運營動作後，可自動衡量效果，統計出在執行運營動作後3天內實現“首單投資”的使用者數，分析絕對數量/轉化率/交易額。
2、促進追加投資：引導追加資產促進使用者價值層級遷越
對於新手期的活躍使用者，可透過手動設定完成運營：篩選出資產小於5萬且最近30天內沒有投資行為的使用者，為其精準推送現金券，透過自動衡量檢視效果：3天內實現使用現金券投資的使用者數，自動分析絕對數量/轉化率/交易額。
基於使用者行為資料，以使用者為中心，所有的功能體驗都圍繞使用者需求、使用者感知而展開，才能很好地提升使用者滿意度，那麼轉化率的提升也就顯得水到渠成。
關於我們：
除了要有好的方法，還要有工具~
不知道題主提到的使用者畫像是什麼？包含了哪些資訊。不過可以給大家一個參考，關於使用者畫像的構建和基於畫像進行精準營銷的方法（其他）
在視覺化的使用者介面，包含了使用者屬性資訊、基於時間序列記錄了使用者行為資訊以及使用者行為所發生的環境。
行為即標籤，過去我們常常透過給使用者打標籤的方式進行使用者洞察。事實上，行為資料本身已變得越來越有價值，基於使用者行為資料的使用者模型，記錄了每個使用者的每一次行為，客觀真實的還原了使用者與產品的互動過程，與單純的標記“使用者標籤”相比，記錄下來的使用者行為資料更具有多維交叉分析的價值，構建出來的單個使用者畫像更完整科學。
和傳統的使用者模型相比，我們基於UTSE提供的使用者模型準確性、可擴充套件性、開放性更高。
從業務需求（業務場景）出發，尋找同其高度相關的行為資料，是建立場景化行為資料標籤的思路之一，分析某個業務在產品中的交易路徑（交易步驟）。在接近交易路徑的前幾步，根據時間、頻次和結果來建立其場景化標籤。
基於行為資料的營銷，需要將重點放在營銷效果的衡量和營銷方案迭代最佳化上，透過多次營銷嘗試找到一個比較合適的行為標籤建立方式，確定頻次、時間段、結果等選值，並逐步建立起一個穩定的運營方案和運營計劃，其中一些固定運營方案可以固化在一週的某一天，甚至某個時段，形成固定的運營計劃。
營銷成功的關鍵在於不斷的嘗試，最佳化場景化標籤中的各個資料維度和數值，同時在效果達到預期的方案固化，形成標準的運營方案。
場景舉例：
1、促進首單轉化：不斷減少從新增到首投的時長週期
以首單轉化場景為例，給新增使用者設定一個條件：如果註冊成功後一天未完成開戶行為，即推送一條簡訊/移動端PUSH。在完成運營動作後，可自動衡量效果，統計出在執行運營動作後3天內實現“首單投資”的使用者數，分析絕對數量/轉化率/交易額。
2、促進追加投資：引導追加資產促進使用者價值層級遷越
對於新手期的活躍使用者，可透過手動設定完成運營：篩選出資產小於5萬且最近30天內沒有投資行為的使用者，為其精準推送現金券，透過自動衡量檢視效果：3天內實現使用現金券投資的使用者數，自動分析絕對數量/轉化率/交易額。
基於使用者行為資料，以使用者為中心，所有的功能體驗都圍繞使用者需求、使用者感知而展開，才能很好地提升使用者滿意度，那麼轉化率的提升也就顯得水到渠成。
關於我們：