大数据时代，实现精准营销并非无规律可循，用户画像是核心。
对于企业来说，营销是关键的一步，也是数据驱动作用比较显性的一步，如何通过对数据的采集、处理、分析，洞察用户需求，精准找到目标用户群并提供相应的方案，从而实现企业盈利、用户体验双赢，是顺应时代大势。
在对企业自身情况和产品情况分析这个环节，重点就是，可以根据产品特征，定位出我们的目标用户。接下来，我们就要对目标用户进行分析。怎么分析?这就需要对用户进行画像。
大数据精准营销“用户画像”解决方案，可有效帮助企业解决上述难题。通过将用户标签画像分析能力标准化和产品化，使得企业可以直接使用相关能力低成本、高效率地获得所有用户的深入画像标签，大大促进相关的业务发展。大数据精准营销用户画像体系主要包括四大部分：
以内部数据、网络行为数据、第三方数据为数据基础；
以先进的ETL工具为数据处理手段，对数据进行全方位整理、清洗，保证数据结构统一；
以离线计算平台及用户画像、用户行为分析为数据分析、挖掘方式，从中寻找并体现数据价值；
最后将有价值的数据运用到各个应用。如：个性化推荐、行为数据分析、对外数据服务、营销活动管理、模型/算法管理等。以金融行业用户画像为例：
银行具有丰富的交易数据、个人属性数据、消费数据、信用数据和客户数据，用户画像的需求较大。但是缺少社交信息和兴趣爱好信息。
一般到银行网点来办业务的人年纪偏大，未来消费者主要在网上进行业务办理。银行接触不到客户，无法了解客户需求，缺少触达客户的手段。分析客户、了解客户、找到目标客户、为客户设计其需要的产品，成了银行进行用户画像的主要目的。
银行的主要业务需求集中在消费金融、财富管理、融资服务，用户画像要从这几个角度出发，寻找目标客户。
利用大数据精准营销进行客户深度分析，建立属性标签，结合业务场景需求，进行目标客户筛选或对用户进行深度分析。同时利用银行统一自助数据分析平台引入外部数据，完善数据场景设计，提高目标客户精准度。
找到触达客户的方式，对客户进行营销，并对营销效果进行反馈，衡量数据产品的商业价值，实现数据商业价值变现的闭环。
另外大数据精准营销还可以深度分析客户，依据客户的消费特征、兴趣爱好、社交需求、信用信息来开发设计产品，为金融企业的产品开发提供数据支撑，并为产品销售方式提供场景数据。
