对于用户画像，在互联网领域基本遍地开花、耳熟能详的术语，同理，影视领域，针对影视产品本身的定位、分析时，根据产品特征，寻找、定位出目标观影用户，而对用户进行细致深入的分析，也就需要全面对目标用户画像。

精准营销的核心就是用户画像

首先，用户画像，需要先了解影视产品定位和产品卖点是什么。同时，对竞品特征、竞争对手的市场策略、目标观影用户的情况进行实时跟踪。然后，根据不同的分析维度，标识出目标用户全面、真实的行为特征及心理活动。

1、什么是用户画像?

简单来说，就是通过一系列标签去描述一个人物的行为特征和心理活动。例如下图：性别，女；职业，演员；年龄，24；婚姻状态，未婚；收入情况：中；还有很多维度，可以自行定义。

用户画像最关键的是：我们希望从哪些角度去了解我们的目标用户。

比如说：女生喜欢吃什么、喜欢买什么、喜欢什么类型的化妆品、皮肤属性(干性还是油性)，从而去给她推荐化妆品。所以重要点就是给用户打标签。

2. 用户画像三部曲

用户画像怎么做？

一般分为三步，数据采集、分析数据、综合标签。

1）数据采集：我们做用户画像的前提，就是收集用户所有的数据。

用户数据一般包括静态数据、动态数据两大类。

静态数据如性别、地区、职业、消费等级等相对不变的信息数据；

动态数据一般如网页浏览行为、购买行为等用户不停变化的行为信息；

2）分析数据：做好数据采集后，我们需要给用户打上标签和指数，标签表示用户对该内容有兴趣、偏好、需求等，指数代表用户兴趣程度、需求程度、购买概率等；

3）综合标签：整理标签，综合起来，我们就能对目标用户群体有了大概的了解。

3. 用户画像实际运用

完成用户画像，就可以开始精准营销。确定好应用场景，选择该场景需要用到的用户标签，进行精准用户营销信息推送。当然，具体的应用我们还需要考虑到公司、产品、业务等实际情况来进行决策设计。

精准营销：找准数据源是关键

大数据时代，影视产品如何正确驾驭海量繁杂数据，达到投资人、制片人、观影用户的多赢，并不是一件容易的事情。

做好用户画像的前提，是大量的用户数据，这就需要汇聚来自各个行业的合作、数据众包采集、政府合作和网络爬取等方式获取海量数据，通过数据集和的彼此关联融合，构建立体维度数据库，以数据库和API接口的服务形式满足数据建模，分析挖掘等需求。

目前，中小影视产品往往欠缺营销费用，如果还遵循模仿传统商业大片的操作方式，将营销重点放在传统的媒体渠道，进行广告媒体投放，已经很不现实了。

互联网以及移动新媒体等作为新的投放渠道，不仅投入成本小，而且通过互联网后台数据统计分析，营销花出去的每一分钱，都能看到它所带来的回报（包括曝光量或者票房转化率等），这对于营销费用不足的中小影视产品来说，能以有限的营销费用，直接有效到达目标人群。

精准营销在宣发中的实际应用

1.两个实质性用途

1）数据分析预测能够进行营销费用的灵活控制；

在构建数据模型的基础上，让观影用户参与影片营销、影片购票。而影片提前预售、影星与粉丝互动等方式先获得票房收益，有效控制了投资风险，而投资回报的也得以保障；

2）用户画像，直接影响影视产品在宣发过程中，营销数据监控与核算的信度效度，包括产品广告的曝光量、覆盖量、点击量、产生的票房转化量等，都是影视产品宣发营销过程中必要的数据类型；

通过用户画像、精准营销的模式，挖掘用户喜好特性，直接销售目标电影，完成电影项目与观影用户的沟通，再来决定影视产品在哪里播放，艺人去哪里参加活动，协助电影完成票房从0到1的质的转化。

用精准有效的营销方式， 再关联票务销售，用简单而直接的步骤就能让用户完成从了解电影到购买电影票的步骤。曝光量、点击率、转化率……每一分的营销投入都能见到所带来的营销价值所在。