发挥用户画像的价值，不仅在于要深入理解用户画像，更重要的是团队成员能够从业务层面出发，结合业务场景和实际需求，以用户画像为基础去驱动业务发展，解决实际问题。
目前看来，用户画像这个词在大数据行业变得越来越受关注。主要应用于产品典型用户的分析与研究、业务方APP精细化运营、商业化广告精准投放、数据变现等方面。
大数据时代，广告主相比以前更容易获取当前用户或者潜在用户的大数据画像，用户画像除了能够指导企业提供更符合用户需求和偏好的产品或服务，画像中的特定标签还可以指导广告主选择更加合适的广告投放渠道，实现更加精准的触达和转化。
在互联网广告出现以前，同一个地区的人在同一时间接受到的广告都是一样的，不论是户外广告牌、报纸杂志还是广播电视。广告主会选择适合自己的媒体去投放广告，也就是在媒体端会有筛选。但对于同一个媒体的所有受众来说，广告的形式和内容并不会有区分，因为传统媒体是单向的，广告主和媒体都只能知道整体受众的大致画像，而无法了解每一个个体的差异。
而到了互联网时代之后，同一根网线，既有信息的下载，也会有信息的上传，媒体对受众有了感知能力。对cookie、SDK的应用，让每一个互联网终端屏幕前面的受众都有了可辨别的“ID”，通过实际用户数据分析，广告主可以更轻松的掌握用户的行为轨迹，也就能够更加精细化的针对每个个体间的差异向他们推送更为符合个体喜好的广告。
用户画像能够帮助广告商深入洞察不同类型用户的产品偏好和行为偏好，帮助企业开展精准营销和个性化服务。用户画像通过大数据技术，既能对目标群体的年龄、性别、所处位置、收入水平等有着详细记录的了解，还能对其信息搜索、社交分享、参与的话题讨论等进行分析，从而描绘出这些用户的关注重点、社交关系以及消费习惯等。
广告效果包括广告传播效果和用户的心理和行为效果，不论是投放前、投放中还是投放后，都需要对广告效果的各项指标进行预测、观察和验证，以便更好地调整或评估广告策略。随着5G时代的到来，移动网络的高速率和低延时的特点，能够使用户在消费过程中的各个环节产生的数据都能实时被广告商捕捉到，从而重塑用户画像、调整广告策略，使广告效果实现最大化。
在大数据时代，用户每天都在产生大量数据、企业也增加了越来越多的收集数据的工具和方法，与一个人的态度、言谈相比，一个人的行为往往更能体现个体的习惯和偏好（刻意隐藏自己行为意图的人毕竟是少数）。基于用户行为大数据的分析，得出用户画像，与传统定性调研相比，往往会得出更加客观的结果。
用户画像不是一成不变的，而是根据用户行为数据的变化不断调整和重塑的。基于人工智能时代的移动计算和深度学习，不但能够实现广告对当下场景用户的精准匹配，甚至能够实现对用户下一场景与需求的预测并进行智能推送。返回搜狐，查看更多
