本文主要是介绍用户画像应用中的常见误区，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
前言
之前对用户画像已经有两篇博客输出，分别是一步一步认识用户画像和用户画像如何验证正确性，这两篇更多的是讲解用户画像的过程性问题，在实际业务应用中可能遇到的误区是本篇博客主要的内容。
用户画像误区
1.画像与业务场景关联度不高
在“用户画像”概念之下，很多时候为了跟风而忘了使用的本质是为了什么，因此在未明确应用场景的前提下就开始建设用户画像平台，结果大概率是缺少使用者，导致一系列无用功的产生或者无限复工。
2.重形式，轻实效
很多时候“用户画像”仅仅是数字+可视化的产物，徒有酷炫的外表却缺乏实质，在实际业务中应注重标签的应用，摒弃“形式主义”，多注重对结果输出的解读和分析，让用户画像产生应有的效果与价值。
3.临时需求难以产品化
用户画像是企业数智化转型大厦的地基，但很多时候总是各种一次性的需求形成各种用户画像产品碎片，未能很好地捕捉各部分的关联，也是不重视用户画像应用的结果，对于经常需要使用的应该努力往做成差产品的方向靠。
4.重数量，轻质量
用户标签作为用户画像的载体，很多时候大家会犯误区一的错误，眉毛胡子一把抓，各种标签随意设想随意开发，个人觉得标签库的建设应该是一个循序渐进的过程，根据业务应用场景不断地扩容，而不是一味地设想蓝图，不然就会导致无用且闲置的标签占用资源。
5.不重视标签的维护和更新
在我上一篇用户画像博客里有个用户画像的大体流程，其中最后一步就是用户画像的更新，因为在用户画像中有很多是会随时间的变化而变化的标签，同时随着业务的变化标签的定义也应该有适时的调整，标签的维护以及更新在应用中是相当重要的一个步骤。
6.评估时用准确性代替有效性
在我上一篇用户画像博客里提到用户画像的验证方法，在最后的思考里我提到了在业务应用之中有效性是应该大于准确性，在保证标签正确的情况下，能够给业务带来真正效益的标签就是好标签。
这篇关于用户画像应用中的常见误区的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
