体系建立站在企业角度来说，选择构建用户画像平台，可以实现不同的战略目的（如提升产品服务质量、精准营销等），而根据战略目的的不同，用户画像的构建也有所区别。因此，我们首先需要明确用户画像平台的战略意义、平台建设目标和效果预期，进而有针对性地开展实施工作。
而对用户画像进行数据建模，应该结合客户实际的需求，找出相关的数据实体，以数据实体为中心规约数据维度类型和关联关系，形成符合客户实际情况的建模体系；对于维度分解，必须要以用户、行为、交易三类数据实体为中心，进行数据维度的分解和列举，根据相关性原则，选取和战略目的相关的数据维度，以此来避免产生过多无用数据干扰分析过程；针对不同角色人员的需求(如市场、销售、研发等)，也要去设计适合各角色人员在用户画像工具中的使用功能和应用/操作流程。
企业应该改变以往闭门造车的生产模式，通过事先调研用户需求，以设计制造更适合用户的产品，提升用户体验为目标来建立用户画像体系；根据产品特点，找到目标用户，在用户偏好的渠道上与其交互，促成购买以实现精准营销与运营，达到对外服务提升盈利的目的。
至于用户画像有什么作用，可以看我们之前的回答。
标签构建对于标签建模，首先需要从各个渠道、触点收集 用户行为的原始数据，从原始数据进行统计分析，得到事实标签，再进行建模分析，得到模型标签，再进行模型预测，得到预测标签。
不同于To C重标签及标签使用场景化的特点，To B的标签构建 更主要重来源、属性、标签及活跃度，其内容构架及说明我们有如下建议：
◆来源（对来源组应进行罗列，梳理来源及来源内容，通常来说还会有活动名称、邀请渠道等，若需不同维度则可依照需求调研时的内容来确认）；
◆客户标签（主要会按照产品类别、市场类别、职位类别分三类，若客户内容很多，则可建立具备可能性的标签再视情况增加）：事实属性标签（人口、家庭人数、公司规模等）、渠道标签（渠道偏好，接触时间）、品牌关联（用户活跃度、与品牌方的关系）、营销创意相关（解决方案偏好、