如何对客户进行精准画像

1. 如何对客户进行精准画像

1、首先是要将客户进行标签化，这是基本工作，也是能够对客户进行精准画像的前提，简单说就是贴标签归类，这样才能够精准描述出客户的特性，比如客户被标签化为男性，40-50岁，收入20000元以上，理工科等。
2、接下来是要将所有的标签化后的客户进行分类，这里的分类方法非常多，不同的公司会有不同的方法，比较简单的是分为固定标签，比如说年龄、体重身高等能够反映客户基础信息的，另一种是变化标签，可以反映客户的动态变化。
3、分类之后的标签被放到自己的系统里进行数据分析和统计，用于进一步的处理，这里就因人而异了，大家各自有各自的系统。
4、将数据分析后的标签进行精细化加工，将这些浩如烟海的标签进行加工，加上自己的应用需求，比如说将几个标签组合的搭配都纳入到主力用户，这样无论他是男是女，都是被归入到主力用户这个分类标签中的，便于后续的使用。
5、标签并不是一成不变的，都是会更新的，即使是固定的标签，也是有更新的，比如说主力客户可能会随着消费行为的改变，不再是主力客户，这就需要周期性完成标签更新标识。
6、将所有的标签进行组合之后，就构成了客户的画像，而且是精准的客户画像，这样就可以通过这些画像，来知道自己的营销该用什么样的方法、内容，针对什么样的人等等进行下一步的工作。【摘要】
如何对客户进行精准画像【提问】
1、首先是要将客户进行标签化，这是基本工作，也是能够对客户进行精准画像的前提，简单说就是贴标签归类，这样才能够精准描述出客户的特性，比如客户被标签化为男性，40-50岁，收入20000元以上，理工科等。
2、接下来是要将所有的标签化后的客户进行分类，这里的分类方法非常多，不同的公司会有不同的方法，比较简单的是分为固定标签，比如说年龄、体重身高等能够反映客户基础信息的，另一种是变化标签，可以反映客户的动态变化。
3、分类之后的标签被放到自己的系统里进行数据分析和统计，用于进一步的处理，这里就因人而异了，大家各自有各自的系统。
4、将数据分析后的标签进行精细化加工，将这些浩如烟海的标签进行加工，加上自己的应用需求，比如说将几个标签组合的搭配都纳入到主力用户，这样无论他是男是女，都是被归入到主力用户这个分类标签中的，便于后续的使用。
5、标签并不是一成不变的，都是会更新的，即使是固定的标签，也是有更新的，比如说主力客户可能会随着消费行为的改变，不再是主力客户，这就需要周期性完成标签更新标识。
6、将所有的标签进行组合之后，就构成了客户的画像，而且是精准的客户画像，这样就可以通过这些画像，来知道自己的营销该用什么样的方法、内容，针对什么样的人等等进行下一步的工作。【回答】

2. 如何运用客群画像找到目标客群

开店一定要分析用户画像，再去找目标客群。那么我们要思考这几个问题：
  
                 第一、什么是用户画像
  
                 第二、为什么要做用户画像分析
  
                 第三、用户画像包含哪些因素
  
                 第四、如何进行用户画像分析
  
                 第五、如何找到自己的目标客群
  
         开店创业先要找到自己的目标客群，分析他们的性别、年龄、收入、教育水平、生活习惯、工作节奏、消费能力等因素，建立用户画像。
  
 1. 性别
  
        男性和女性的消费特征差别很大，女性对于奶茶、咖啡、甜点等需求大很多，男性对于数码电子产品、酒类等需求大很多。
  
 2. 年龄
  
        不同年龄段的消费特征是差别很大，90后、00后接受新事物能力强，乐于分享，和中老年客群的在消费品类、价格、观念上都有很大差别。
  
 3.收入
  
        一般来说，收入水平越高，消费能力越强，对于产品品质要求更高。收入水平低，消费水平低，对于价格敏感。
  
 4.受教育程度
  
        受教育程度越高的用户，对产品也越挑剔，对于高品质的产品需求更大
  
 5.其他方面
  
        涉及兴趣、家庭结构、职业、信仰、价值观等等。
  
        想要开店创业，就一定要找到自己的目标客群。  只有当你明白你的用户是什么群体，才能够知道在哪里可以找到他们，他们喜欢什么，什么样的产品和服务才可以满足他们的需要。
  
        在不同的位置，不同的商业环境，就有不同的客户群体，有不同的消费特征。
  
 1.社区店
  
         客户群集中在周边的居民，日常生活服务、周末家庭休闲消费为主，人流量、整体销售额比较稳定，消费时段集中在晚上和周末，消费的品类比较丰富，销售额较高。除了个人的消费外，以家庭为单位的需求量也很大。
  
         在社区开店，可建立以附近1-3公里区域内的居民为服务对象、满足居民日常生活消费需求的属地型商业，比如生鲜、便利店、饭馆、熟食店、蛋糕店，都是很适合的项目。
  
        如果你的生意是甜品店或者是面包店，消费群体以90后、00后年轻女性为主，追求生活品质，就要重点关注年轻人相对较多的社区。
  
 2.高校市场
  
        校园餐饮市场的主要消费人群是学生和教职工人员，满足他们在校园内的就餐需求。
  
        人群数量大，客源稳定，消费频次高，主要集中在饭点和晚上。受节假日影响大，节假日和寒暑假消费会下降很多。消费能力有限，对于价格比较敏感，适合物美价廉的各种产品、服务。
  
        在学校开小吃快餐馆，主要面向群体是学生和老师，要分量大、价格便宜，还要保证午餐和晚餐饭点期间出餐快。
  
 3.购物商圈
  
        商圈已成为一种普遍的城市业态，工作日晚上、周末以及节假日人流量比较大，工作日白天人流量较少。各种店铺林立，在客流吸引力、品牌吸引力、新型业态聚集力等方面都超过传统商场。年轻人聚集多，差异化、个性化、时尚化的消费需求大，对于品质的要求高。
  
       对于这些商圈，开店可选择的消费类型更加丰富，对于甜点、茶饮、中高端餐饮等类别项目都有很大的市场。
  
 4.办公型商圈
  
       以写字楼为主，上班族的白领居多。工作日白天很多职场人上班，人流量密集，晚上下班和周末休息人流量较少。
  
        这类型的商圈适合快餐或者正餐餐厅入驻，满足工作餐及商务宴请的需求，平均消费金额较高。
  
 运用客群画像找到目标客群
  
        不管是社区商圈，还是购物中心、写字楼，都有相对应的消费人群和消费场景。我们确定了我们的产品之后，再去根据用户画像寻找自己的目标客户群体。我们的客户在哪里，我们的店面位置就要选在和目标客群匹配的地方，这样才能有更多的目标客户群体，提高开店成功率。

3. 如何对客户进行精准画像

您好，亲。第一步：用户分类

1）创建定性细分

以健身房用户为例，为健身房的20个用户做用户画像，首先要有几个关键的维度，把这20个人进行有效分类，然后再去详细地刻画每一类人的特征。

分类有很多种不同的维度，比如身材管理、生命周期和阶段、身体健康情况、自制力或者对健身的专业性要求等等。

如何做用户的定性分群，关键在于研究的主题。选取的维度可以根据用户目标、使用周期、用户的行为和观点进行划分，这个是需要大量的时间探索。

2）评估分类选项

分类可以考虑这几个选项：

·这些群体分类是否可以解释已知的关键差异：比如健身房要卖私教课，关键差异是需要被解释的，为什么 a和b这两类人不一样？首先，用户的支付能力和支付意愿可以很好的解释a和b之间的差异。其次，用户有没有时间也可以解释a和b之间的差异，所以找到分类的维度，可以很好的解释买不买的关键差异；

·这些群体分类是否已经足够不同：划分出来的人与人之间会不会有很大的交叉。

·这些群体分类是否像真实的人：要保证每一类都像真实的人；

·这些群体分类是否能快速地被描述出来：比如给健身房的人贴一些标签：他是健身达人、他可能存在身材管理的问题、他又穷又懒等等，可以很有效、很明确地把每一类人标识出来；

·这些群体分类是否覆盖了全部的用户；

·这些群体分类将如何影响决策制定。【摘要】
如何对客户进行精准画像【提问】
您好，亲。第一步：用户分类

1）创建定性细分

以健身房用户为例，为健身房的20个用户做用户画像，首先要有几个关键的维度，把这20个人进行有效分类，然后再去详细地刻画每一类人的特征。

分类有很多种不同的维度，比如身材管理、生命周期和阶段、身体健康情况、自制力或者对健身的专业性要求等等。

如何做用户的定性分群，关键在于研究的主题。选取的维度可以根据用户目标、使用周期、用户的行为和观点进行划分，这个是需要大量的时间探索。

2）评估分类选项

分类可以考虑这几个选项：

·这些群体分类是否可以解释已知的关键差异：比如健身房要卖私教课，关键差异是需要被解释的，为什么 a和b这两类人不一样？首先，用户的支付能力和支付意愿可以很好的解释a和b之间的差异。其次，用户有没有时间也可以解释a和b之间的差异，所以找到分类的维度，可以很好的解释买不买的关键差异；

·这些群体分类是否已经足够不同：划分出来的人与人之间会不会有很大的交叉。

·这些群体分类是否像真实的人：要保证每一类都像真实的人；

·这些群体分类是否能快速地被描述出来：比如给健身房的人贴一些标签：他是健身达人、他可能存在身材管理的问题、他又穷又懒等等，可以很有效、很明确地把每一类人标识出来；

·这些群体分类是否覆盖了全部的用户；

·这些群体分类将如何影响决策制定。【回答】
第二步：定量验证

这一步是对定性研究所搜集到的问卷调查结果和产品行为数据进行分析和检验，检查上一阶段形成的用户细分群体之间是否存在差异和遗漏。

【回答】
感谢您的咨询，很高兴回答您的问题。🌸【回答】

4. 为什么要做精准客户画像？

一、客户画像的意义
我们所说的用户画像，就是将所有的用户运用标签的方式进行管理。其中包含客户的公开身份信息、消费习惯等数据，用来展现整个客户群体的主要特征。客户画像的意义在于为企业一些有用的客户信息基础，可以帮助企业对用户群体有一个准确的定位。
二、客户画像的作用
1、提高企业工作效率。这是客户画像比较笼统的作用，它对于企业效率的提升体现在各个方面。企业通过客户的画像可以分析出客户群体的特征，从而有针对性的寻找客户群体。就拿营销渠道来说，如果客户群体偏年长，则可以采用一些传统的营销方式。所以我们可以根据客户画像进行精准广告投放。
2、检验市场效果。企业将新的产品投入市场，一段时间后想要检验它的效果是否满足我们的预期，除了通过销售数据进行分析以外，也可以通过客户画像来进行判断。客户群体的画像决定了我们的产品是否符合市场需求，并通过这一点来调整产品的定位。因此，客户群体画像的又一个重要作用就在于用来检验当前市场下我们的产品是否受欢迎，以及是否有需要调整改善的地方。
3、寻找新的业务模式。通过客户群体的画像来判断当前市场，并对当前市场进行深度分析。这个过程中可能会有新的商机出现。敏感的决策者可以通过这一点来寻找新的商业机会，或者开发新的业务模式。当前业务模式中是否存在问题，这些问题是否严重影响了企业的发展。通过客户画像，决策者可以分析出很多有用的信息，并对业务模式进行调整。
从上述的意义和作用来看，企业要想在未来得到长远发展，构建客户画像已经成为必然。需要注意的是，不同的产品定位、服务，在用户画像上也存在着差异性。得客户者得天下，数据分析技术的发展，为客户画像提供了有利的支撑，也让企业逐步实现了个性化、精准化的营销策略。

5. 你认为如何确定目标用户群体?用户画像应包括用户的那些信息?

你好，很高兴为你解答！如何确定目标用户群体和用户画像包括用户的那些信息：1.确定目标客户目标客户就是你的产品要针对的客户群体。一般在你刚刚开始探索产品路线的时候，确定目标客户，就是要弄清楚到底怎么划分用户群体， 然后截取哪部分用户作为目标客户。2.描绘用户画像用户画像对应的英文是 user story，或者 user profile，意思就是：生动描绘用户的特点，把这类用户抽象成一个人，然后用介绍这个人的方式来描绘这一类人。也就是说，要找到一些符合目标特点的潜在用户进行调研，然后生动描述调研用户的特点。.用户问题说明用户问题说明的常见形式为：作为 XX（什么样的用户），我想做 XX（什么事情），从而帮助我 XXXX（达到什么目的）。这句话中的“作为 XX”：是说目标用户。【摘要】
你认为如何确定目标用户群体?用户画像应包括用户的那些信息?【提问】
你好，很高兴为你解答！如何确定目标用户群体和用户画像包括用户的那些信息：1.确定目标客户目标客户就是你的产品要针对的客户群体。一般在你刚刚开始探索产品路线的时候，确定目标客户，就是要弄清楚到底怎么划分用户群体， 然后截取哪部分用户作为目标客户。2.描绘用户画像用户画像对应的英文是 user story，或者 user profile，意思就是：生动描绘用户的特点，把这类用户抽象成一个人，然后用介绍这个人的方式来描绘这一类人。也就是说，要找到一些符合目标特点的潜在用户进行调研，然后生动描述调研用户的特点。.用户问题说明用户问题说明的常见形式为：作为 XX（什么样的用户），我想做 XX（什么事情），从而帮助我 XXXX（达到什么目的）。这句话中的“作为 XX”：是说目标用户。【回答】
你好，很高兴为你解答！目标用户根据图书情报机构的定位和任务而确定的服务对象。既包括现实用户，也包括潜在用户。【回答】

6. 用户画像分析有助于了解用户需求

b端用户画像分析工具之所以应用越来越广泛，是因为这种用户画像分析软件它能够更好的把企业所需要的信息进行实时的收集。对于各大零售商来说，b端用户画像分析工具就相当于用最简单的方式，让你掌握到用户的基本信息。那么正常情况之下，用户画像分析软件主要分析哪些信息呢？
  
  
  
  
                                          
 
  
  
  
 用户画像分析软件分析的主要信息（一）基础信息
  
 b端用户画像分析工具主要会对用户的姓名，性别，年龄，是以及否结婚和常用的联系方式，乃至家庭住址进行分析和数据的收集。
  
  
  
 用户画像分析软件分析的主要信息（二）信用信息
  
 比如说，用户画像分析软件会对用户的职业，学历，收入，资产，以及社会信用度，信用评分这些内容进行具体的分析和收集。
  
  
  
 用户画像分析软件分析的主要信息（三）消费特征以及社交信息
  
 消费信息主要对客户针对的是消费习惯信息的收集，这样能够发掘客户的兴趣爱好。而社交信息也同样会直接跟客户的消费能力和消费方向挂钩。
  
 b端用户画像分析工具的使用，它能够更好的帮助零售行业去发掘客户群体的需求。这对于零售行业而言，这个软件的实用价值非常的高，这就是为什么越来越多的零售商相追逐使用该软件的主要原因。
  
  
  
 但这一切都要基于一个好用的用户画像分析软件，现在市面上流行的有Smartbi、Power BI、DataV、鼎数，但口碑好且市场占有率高的还是Smartbi。
  
  
  
 下面以 思迈特软件Smartbi 在零售业的应用来说明一下。
  
 Smartbi基于用户画像进行个性化交叉销售和向上销售以最大化顾客生命周期价值和钱包份额；基于企业战略、顾客分群和特征，设计企业专属的忠诚度计划，发现顾客的多种需求，提供多种产品或服务来满足顾客需求，提升顾客忠诚度。
  
  
  
  
                                          
 
  
  
  
 Smartbi的零售 运营分析平台 从数据、平台、应用层面，为零售企业提供一体化解决方案，驱动传统零售企业利用数据分析工具构建数字化平台。
  
 
  
  
 对数据化运营进行评估、对运营和决策指标进行分解，辅助数字化转型策略，稳步推进零售行业数字化转型，并构建 零售行业 可持续化发展的能力。

7. 客户画像的方法

亲，您好很高兴为您解答:客户画像的方法一、收集数据收集数据是用户画像中十分重要的一环。用户数据来源于网络，而如何提取有效数据，比如打通平台产品信息，引流渠道用户信息，收集用户实时数据等，这也是产品经理需要思考的问题。用户数据分为静态信息数据和动态信息数据。对于一般公司而言，更多是根据系统自身的需求和用户的需要收集相关的数据。数据收集主要包括用户行为数据、用户偏好数据、用户交易数据。以某跨境电商平台为例，收集用户行为数据：比如活跃人数、页面浏览量PV、访问时长、浏览路径等；收集用户偏好数据：比如登录方式、浏览内容、评论内容、互动内容、品牌偏好等；收集用户交易数据：比如客单价、回头率、流失率、转化率和促活率等。收集这些指标性的数据，方便对用户进行有针对性、目的性的运营。我们可对收集的数据做分析，让用户信息形成标签化。比如搭建用户账户体系，可自建立数据仓库，实现平台数据共享，或打通用户数据。二、行为建模行为建模就是根据用户行为数据进行建模。通过对用户行为数据进行分析和计算，为用户打上标签，可得到用户画像的标签建模，即搭建用户画像标签体系。标签建模主要是基于原始数据进行统计、分析和预测，从而得到事实标签、模型标签与预测标签。标签建模的方法来源于阿里巴巴用户画像体系，广泛应用于搜索引擎、推荐引擎、广告投放和智能营销等各种应用领域。以今日头条的文章推荐机制为例，通过机器分析提取你的关键词，按关键词贴标签，给文章打上标签，给受众打标签。接着内容投递冷启动，通过智能算法推荐，将内容标签跟观众标签相匹配，把文章推送给对应的人，实现内容的精准分发。用户画像的核心是为用户打标签。即将用户的每个具体信息抽象成标签，利用这些标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。以李二狗的户画像为例，我们将其年龄、性别、婚否、职位、收入、资产标签化，通过场景描述，挖掘用户痛点，从而了解用户动机。其中将21~30岁最为一个年龄段，薪资20~25K作为一个收入范围，利用数据分析得到数据标签结果，最终满足业务需求，从而让构建用户画像形成一个闭环。用户画像作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，被应用在精准营销、用户分析、数据挖掘、数据分析等。总而言之，用户画像根本目的就是寻找目标客户、优化产品设计，指导运营策略，分析业务场景和完善业务形【摘要】
客户画像的方法【提问】
亲，您好很高兴为您解答:客户画像的方法一、收集数据收集数据是用户画像中十分重要的一环。用户数据来源于网络，而如何提取有效数据，比如打通平台产品信息，引流渠道用户信息，收集用户实时数据等，这也是产品经理需要思考的问题。用户数据分为静态信息数据和动态信息数据。对于一般公司而言，更多是根据系统自身的需求和用户的需要收集相关的数据。数据收集主要包括用户行为数据、用户偏好数据、用户交易数据。以某跨境电商平台为例，收集用户行为数据：比如活跃人数、页面浏览量PV、访问时长、浏览路径等；收集用户偏好数据：比如登录方式、浏览内容、评论内容、互动内容、品牌偏好等；收集用户交易数据：比如客单价、回头率、流失率、转化率和促活率等。收集这些指标性的数据，方便对用户进行有针对性、目的性的运营。我们可对收集的数据做分析，让用户信息形成标签化。比如搭建用户账户体系，可自建立数据仓库，实现平台数据共享，或打通用户数据。二、行为建模行为建模就是根据用户行为数据进行建模。通过对用户行为数据进行分析和计算，为用户打上标签，可得到用户画像的标签建模，即搭建用户画像标签体系。标签建模主要是基于原始数据进行统计、分析和预测，从而得到事实标签、模型标签与预测标签。标签建模的方法来源于阿里巴巴用户画像体系，广泛应用于搜索引擎、推荐引擎、广告投放和智能营销等各种应用领域。以今日头条的文章推荐机制为例，通过机器分析提取你的关键词，按关键词贴标签，给文章打上标签，给受众打标签。接着内容投递冷启动，通过智能算法推荐，将内容标签跟观众标签相匹配，把文章推送给对应的人，实现内容的精准分发。用户画像的核心是为用户打标签。即将用户的每个具体信息抽象成标签，利用这些标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。以李二狗的户画像为例，我们将其年龄、性别、婚否、职位、收入、资产标签化，通过场景描述，挖掘用户痛点，从而了解用户动机。其中将21~30岁最为一个年龄段，薪资20~25K作为一个收入范围，利用数据分析得到数据标签结果，最终满足业务需求，从而让构建用户画像形成一个闭环。用户画像作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，被应用在精准营销、用户分析、数据挖掘、数据分析等。总而言之，用户画像根本目的就是寻找目标客户、优化产品设计，指导运营策略，分析业务场景和完善业务形【回答】

8. 产品分析：用户画像

什么是用户画像？ 
  
 用户画像分为个人用户画像和用户群画像。个人用户画像可以理解为产品用户的所有相关数据。用户群画像可以理解为将所有个人画像通过不同标识（用户属性、用户角色、应用场景、用户行为、生命周期以及产品的特征）进行划分（分层、分组、分群）。
  
 每个产品定义的用户画像基本都不一样，即便是同类产品，对用户画像的定义也可能不一样；用户画像的呈现和定义是产品经理对产品、对用户、对场景、对生命周期以及对行业的理解等综合因素的转化和抽取。
  
 
  
  
  如何对用户进行划分？ 
  
 就是为用户贴上标签。用户的属性、用户角色、应用场景、用户行为、生命周期以及产品的特征等都可以是明显标识或者根据产品情况定义的特征标识。产品经理根据这些标识进行组合、筛选出用户，以快速对这些用户群进行统计、分析、应用和运营，并为产品经理提供决策依据。
  
 
  
  
  用户画像属性示例 
  
 以物联网智能家居用户为示例简单介绍（假设用户家庭的电子设备全部为智能设备，而使用智能设备的用户就是我们的用户）：
  
 用户属性：用户终端账号（App或其他智能设备账号）、名称、性别、年龄、用户所属家庭角色
  
 房屋属性：房屋位置、房间数量、各房间名称、各房间设备数量
  
 智能设备：设备ID、设备名称、设备分类、图片、联网方式、设备激活时间、设备活跃时间、设备明细参数、设备日志
  
 应用场景：回家（设置时间回家后自动开空调）、离家（自动关闭所有灯关、空调、部分插座）、日出（早晨窗帘自动打开）、日落（窗帘自动关闭）
  
 用户行为：什么时间通过什么方式什么原因使用智能设备（晚上睡觉前语音控制关灯、夜起后夜起灯自动亮）
  
 周期：不同设备生命周期、设备的使用周期、app的使用周期、设备的使用频率、app的使用频率
  
 …
  
 以上用户画像属性数据仅为简单示例，实际物联网智能家居用户画像的数据深度、广度、多维度非常复杂。
  
 
  
  
  用户标签示例 
  
 位置：国家、省、市、区
  
 性别：男、女
  
 年龄段：5-18、19-25、26-30、30-40、40-50、50-60、60以上
  
 家庭角色：父亲、母亲、女儿、儿子、孙子、孙女
  
 房间数量：0-1、1-2、2-3、3-5
  
 智能设备数量：0、1-2、3-5、6-10、10-20、20以上
  
 智能设备活跃度：0、1-3天、4-10天、10天以上
  
 App用户的活跃度：0、1-3天、4-10天、10天以上
  
 智能设备分类：摄像机、电源开关、照明、家居安防、路由网关、厨房电器等
  
 …
  
 以上用户标签数据仅为简单示例，实际物联网智能家居用户标签的数据深度、广度、多维度非常复杂。
  
 
  
  
  用户画像有什么作用？ 
  
 1、 精准营销：邮件、短信、App消息推送、个性化广告、个性化推荐等，通过用户标签筛选出需要的用户画像进行精准运营。
  
 2、 产品定位，用户画像可以围绕产品进行人群细分，确定产品的核心人群，从而有助于确定产品定位，优化产品的功能点
  
 3、  战略决策：好的用户画像可以帮助企业进行市场洞察、预估市场规模，从而辅助制定阶段性目标，指导重大决策。
  
 4、  数据价值：用户画像有助于建立数据资产，挖掘数据的价值，使数据分析更为精确，甚至可以进行数据交易，促进数据流通