用户画像的建立看似十分复杂，但是其实焦点工作就是为你的目标用户打上一个“标签”，这种标签往往是人为规定的高度精炼化的特征表示，比如年龄，比如性别，再比如偏好。就像关注“逻辑思维”的人大都是求知欲旺盛的人，关注“电影铺子”的人一定是观影发烧友，关注“咪蒙”的人某种程度上还是文艺小清新……将用户所有的标签综合起来来，就可以完整地勾勒出目标用户的立体“画像”了。
用户画像让这些标签形式呈现出语义化、短文本的特征，也使得它更加具备实际意义。标签本身并无实际的意义，但是加以处理，便为确定目标用户、提取有效标准化信息提供了便利。那么，究竟怎么样才能构建出一套有效且准确的用户画像呢？
找准用户画像才能够“对症下药”，了解受众的好恶才能够真正有利于软文的营销，话题的热度以及流传度才会更加广泛。实践中一般分为三步，即基础数据收集、行为建模、构建画像。
1.基础数据收集
当开始准备建立用户画像的时候，首先要确定被调查的用户类型，以确定内容设计方向和调研提纲。
调研的主要目的就是创建用户画像，所以在前期调研的过程中一定要尽可能地扩大调查范围，最大程度地寻找不同用户，通过对不同潜在目标用户的调查，做出一个条件列表或用户矩阵，并且根据条件进行特定用户的调查。
将收集到的用户数据源分为用户的静态信息数据与动态信息数据两大类。静态信息数据表示的是目标用户相对稳定的信息，这一类的信息自成标签，对于用户的这一部分真实信息无需过多地预测，更多的是需要对数据进行一个初步的筛选。动态信息数据表示的是用户不断变换的行为信息。这种数据往往是十分有用且值得分析研究的。比如，当你在进行事件营销的初期，分析到你的用户大部分都是90后年轻人，这部分人群浏览的多是特立独行或者批判式的内容，那么当你在设定软文内容的时候就要符合90后的思维特点，展示独特，张扬个性。
当在进行数据库采集的过程中要注意聚类。具体聚类所选用的算法应该根据所需要的数据类型匹配。既然叫作数据采集分析，那么整个过程都应该是围绕着数据作为基准的，了解采集到的数据中都包含着哪些信息，如果能够把用户映射到某一个空间里那么就表示成向量。如果数据可以反映用户之间的相似度，那么就是基于层次聚类的算法。在进行“标签化”的过程中要注意一切都应该以数据本身为主，不要掺杂内容设计者的过多主观看法。只有分析基础数据，才能够为构建完整的用户画像做足准备，软文一旦推出并能够精确投放进受众群体中，后续持久发力才有可能。
2.行为建模
这个阶段其实就是对上一个阶段收集到的数据进行处理，进行行为建模，也就是将抽象出的用户标签运用模型进行表现。
这个阶段应该注重的是大概率事件，所以应该在采集到的数据中尽可能地排除偶然事件。这个阶段需要用到很多种模型来给目标用户贴标签。
当一个企业想要投放软文进行营销，在设定软文内容以及风格之前就要对目标用户贴尽可能多的标签。如用户的年龄，用户都关注哪些社交平台，用户关注的公众号有哪些，用户发言的活跃度，用户是否是文艺青年……
判断用户是否存在价值对于提高用户保留率十分有作用。不仅可以增强已有粉丝的黏着性，同时还可以最大限度地挖掘潜在的目标用户，并且预判将来的用户群体特质。
3.构建画像
初步构建用户画像可以说是行为建模的一种深入，在这个阶段就要将用户的基本属性，例如年龄、性别、地域、家庭收入状况、购买力、行为特征、兴趣爱好、社交特征等方面大致地进行规划与分类。
用户画像虽然可以容纳的信息很多，但是永远无法做到百分之百地描绘一个人，能做到的只能是尽可能地不断接近一个人的全貌。因此，用户画像不应该是固定的，而应该是动态的，是基于数据、根据数据的变化而不断修正的，同时，还要根据已知的数据来抽象出新的标签，使用户画像越来越立体丰满。
给用户打上“标签”是构建用户画像的重要环节。“标签化”一般采用的是多级标签，例如第一级标签是基本信息，第二级标签是消费习惯、用户行为，第三极标签是用户的社交网络等。
在各个标签级下又可以进行更加细致的分类。例如第一级标签下分类为人口属性的基本信息、地理位置等，第二级标签又可以将地理位置进行细化分类，地理位置又可以按照工作地址与居住地址分为第三类等。
