编辑导读：做好数据分析，有助于清晰现有用户的画像，找到各个行业用户的核心关注点，来进行精细化的运营以提升用户的复购。但实际的情况中，很多人却并不知道如何做好用户画像。本文作者从项目实践出发，结合案例对用户画像失败的原因进行了分析讨论，与大家分享。

上一篇分享算法模型失败的案例，参见《不懂数据分析的算法工程师，会有多惨》，激起了很多同学的共鸣，有同学问：“有没有用户画像项目失败的例子，也分享下。”

答：失败的用户画像项目，简直罄竹难书！一抓一大把。今天我们系统讲解一下。

一、用户画像失败的标志

大家自己是不是也经常疑惑：“用户画像有啥用？”

如果有，恭喜，你的项目做扑街了，就这么直观！

当然，更一般的扑街方式，是刚开始做用户画像的时候，业务部门摇头晃脑的说：“我们要基于用户画像，详细深入的了解用户，比如用户性别，年龄，地域，喜好，消费习惯，……这样我们就能精细化决策了”。然后数据部门夯吃夯吃搞了几个月，打了30000个用户标签，还得意洋洋的跟领导汇报：“我们的用户画像大数据建设取得长足进步”。

然后项目第一期汇报会上，数据部门得意洋洋的讲到：

• 我们的用户男女比例6:4
• 华南地区占比30%，华东25%
• 购买A产品占比50%

业务部门一个白眼抛过来：

• 我早知道了！
• 我们的用户都是这样的呀！
• 你做这有啥用？

当然还有更惨的，就是你贴个“忠诚用户”的标签，业务方说：哦，既然那么忠诚，就不做啥动作了，结果丫下个月不消费也不登录了！你贴了“A产品爱用者”的标签，业务方推了A产品，丫没有买！业务方怒气冲冲找来算账：“这用户画像一点都不精准嘛！”于是项目彻底凉凉。

吐槽归吐槽，问题到底出在哪里呢？

二、用户画像项目失败的表面原因