智能家居行业的出现和发展顺应了人工智能时代的潮流。随着人们消费的升级和需求的提高，趋于需求、生产、营销和服务的有机统一。基于“用户需求导向”的用户画像构建，可以驱动以用户需求为导向的智能家居产业创新，为智能家居这一新兴产业的发展提供助力。

智能家居行业自然具有用户数据采集和应用的优势。本文以智能家居行业用户为对象，阐述了多角度用户画像的建立过程及其在行业中的应用，从而更好地了解用户的浅层和深层需求，实现以用户为中心的精准营销。

用户画像是大数据时代的新名词。交互设计之父艾兰库伯首先提出了Per-sona的概念，指的是真实用户的虚拟表示，是基于一系列真实数据的目标用户模型。用户画像又称用户角色，是描述目标用户、连接用户需求和设计方向的有效工具。形成的用户角色以产品和市场为基础，能够代表产品的主要受众和目标群体，在企业决策过程中发挥重要作用。

自用户画像技术提出以来，已在多个行业得到应用，并取得了初步成效。例如，李瑞祥等人提出可以通过标记网格供应商数据来动态构建供应商肖像标记系统，从而简化决策过程。袁俊指出，在高校图书馆中，用户的属性数据和行为数据会相互关联，勾勒出个人用户和群体用户的画像，可以更好地为用户提供个性化、精细化的服务。

智能家居行业的用户画像流程

智能家居行业用户画像模型的构建可以分为四个过程：数据源-数据分析处理-数据标注-画像可视化。

首先，数据源过程是建立用户画像模型的基本过程。与传统家居行业不同，智能家居具有网络通讯、信息家电、设备自动化、全方位信息交互等功能，其产品具有收集用户行为信息的功能。有了这个，我们可以方便地收集用户属性和行为信息，体验线下存储、线上用户反馈、文献调查和报告，并将收集到的数据序列化并存储在原始数据库中。同时，可以根据用户的反馈信息建立反馈评估机制，对原数据库的动态数据进行修改和完善。

其次，数据分析和处理是建立用户画像模型的重要步骤。数据隐私泄露是智能家居行业的痛点。因此，在采集用户的属性数据和行为数据后，在充分保证用户数据隐私的前提下，首先对采集的数据进行清理，通过信息过滤系统去除与用户特征无关的信息。然后利用数据挖掘技术，通过计算机对清洗后的用户数据进行处理，将相关数据处理成可用于用户画像建模的数据，从而保证用户数据的真实性和有效性，最终形成有效的用户画像数据集。

第三，数据标注的过程是利用分类、聚类和关联分析等数据挖掘技术对用户的有效数据集进行短语和标注。标签可以方便决策者理解每个标签的含义，准确判断用户的偏好，使模糊的用户图像具有立体感。而且，标签播放是否准确全面，直接影响用户画像的质量和效果。

最后，在用户数据的采集、处理和标注过程之后，还要构建用户画像模型的“可视化”。了解和掌握用户的个人喜好和行为习惯，进而以可视化的方式描述用户需求，帮助智能家居行业实现个性化、精准化服务。