搭建用户画像软件涉及多个步骤，以下是一个基本的指南：
数据收集
使用AI工具从各种数据源（如用户行为日志、社交媒体数据、市场调研数据等）中收集用户相关数据。AI工具可以自动抓取、清洗和整理大量的数据，减少了手动处理的工作量。
数据分析
利用AI工具进行数据分析和挖掘，以发现用户的行为模式、兴趣偏好和消费习惯。AI工具能够处理大规模的数据集，运用机器学习算法和数据挖掘技术，从中提取有价值的洞察和趋势。
模型构建
使用AI工具构建用户画像模型，通过对用户数据进行聚类、分类和预测分析，将用户划分为不同的群体或类型。这些模型可以帮助产品经理更好地理解用户群体的特征和需求，从而进行有针对性的产品设计和营销策略。
实时更新
AI工具能够实时监测和更新用户数据，以捕捉用户行为的变化和趋势。
系统架构
系统的整体架构通常包括数据层、管理层和展现层。
数据层负责数据采集、清洗、数据库搭建和数据合成。
管理层包括管理模块和个人中心，管理模块涉及角色管理、用户权限管理、报表增删改查管理，个人中心模块包括登录设置、浏览设置、dashboard自定义设置。
展现层包括导航模块和浏览模块，导航模块允许用户自行选择需求报表，浏览模块允许用户选择查看维度，自定义dashboard展示。拓展层可能包括收藏模块、邮件设置模块和异常预警模块。
用户分类与验证
通过定性研究对用户进行分类，如根据用户目标、使用周期、行为和观点进行划分。
评估分类选项，确保分类的准确性和全面性。
进行定量验证，分析问卷调查结果和产品行为数据，检查用户细分群体之间是否存在差异和遗漏。
建立画像
设置形象照，可以是图片或卡通形象，使画像看起来更真实。
揭示关键差异，给用户一个比较典型的名字，凸显产品最关键的特点。
工具选择
可以选择一些实用的AI工具进行用户画像分析，例如Google Analytics、百度地图画像系统等。
持续优化
根据用户反馈和行为数据，持续优化用户画像模型和系统功能，以更好地满足业务需求。
通过以上步骤，可以搭建一个较为完善的用户画像软件，帮助企业更好地理解和服务用户。