客户画像精准营销案例（用户画像系统设计）

一、如何做“用户画像”？

首先讲一下么是用户画像，用户画像是通过用户调研去了解用户,根据他们的社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后，完美地抽象出一个用户的商业全貌。用户画像的核心工作是为用户打标签，打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理。

构建用户画像有什么好处呢，用户画像可以让商家在产品设计的过程中能够更加关注在目标用户的洗好和行为来进行产品设计，而且用户画像作用不仅仅找到用户的主需求，很多隐形的需求都会被发掘出来。而且商家广告投放等方面，能进一步提升精准度，提高信息获取的效率，从而减少无作用的浪费。

最后是如何构建用户画像，要建立用户画像必须建立在真实数据的基础上，将构建用户画像平台所需的数据分成用户、商品、渠道三类，然后按产品需要，给不同的用户特征贴上合适的标签。标签需要精简易区分少交叉重叠，这样是为了方便数据统计，构建数据集合，后续进行数据挖掘和聚合分析。最终是用户画像的呈现，用户画像的呈现分为两个部分，一部分是显性的呈现，呈现的是用户的给俺个标签特点；另一部分是隐形的，呈现的是需要我们去分析的用户潜在需求。显性的标签就是用现在的特点需求。而这些隐形的标签所代表的需求可以为以后的产品发展起到指引的作用。
二、为什么需要用户画像
用户画像的核心工作是为用户打标签，打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理，如，可以做分类统计：喜欢红酒的用户有多少？喜欢红酒的人群中，男、女比例是多少？
也可以做数据挖掘工作：利用关联规则计算，喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌？利用聚类算法分析，喜欢红酒的人年龄段分布情况？
大数据处理，离不开计算机的运算，标签提供了一种便捷的方式，使得计算机能够程序化处理与人相关的信息，甚至通过算法、模型能够“理解” 人。当计算机具备这样的能力后，无论是搜索引擎、推荐引擎、广告投放等各种应用领域，都将能进一步提升精准度，提高信息获取的效率。
三、如何构建用户画像
一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄段标签：25~35岁，地域标签：北京，标签呈现出两个重要特征：语义化，人能很方便地理解每个标签含义。这也使得用户画像模型具备实际意义。能够较好的满足业务需求。如，判断用户偏好。短文本，每个标签通常只表示一种含义，标签本身无需再做过多文本分析等预处理工作，这为利用机器提取标准化信息提供了便利。
人制定标签规则，并能够通过标签快速读出其中的信息，机器方便做标签提取、聚合分析。所以，用户画像，即：用户标签，向我们展示了一种朴素、简洁的方法用于描述用户信息。
3.1 数据源分析
构建用户画像是为了还原用户信息，因此数据来源于：所有用户相关的数据。
对于用户相关数据的分类，引入一种重要的分类思想：封闭性的分类方式。如，世界上分为两种人，一种是学英语的人，一种是不学英语的人；客户分三类，高价值客户，中价值客户，低价值客户；产品生命周期分为，投入期、成长期、成熟期、衰退期…所有的子分类将构成了类目空间的全部集合。
这样的分类方式，有助于后续不断枚举并迭代补充遗漏的信息维度。不必担心架构上对每一层分类没有考虑完整，造成维度遗漏留下扩展性隐患。另外，不同的分类方式根据应用场景，业务需求的不同，也许各有道理，按需划分即可。
本文将用户数据划分为静态信息数据、动态信息数据两大类。

静态信息数据
用户相对稳定的信息，如图所示，主要包括人口属性、商业属性等方面数据。这类信息，自成标签，如果企业有真实信息则无需过多建模预测，更多的是数据清洗工作，因此这方面信息的数据建模不是本篇文章重点。
动态信息数据
用户不断变化的行为信息，如果存在上帝，每一个人的行为都在时刻被上帝那双无形的眼睛监控着，广义上讲，一个用户打开网页，买了一个杯子；与该用户傍晚溜了趟狗，白天取了一次钱，打了一个哈欠等等一样都是上帝眼中的用户行为。当行为集中到互联网，乃至电商，用户行为就会聚焦很多，如上图所示：浏览凡客首页、浏览休闲鞋单品页、搜索帆布鞋、发表关于鞋品质的微博、赞“双十一大促给力”的微博消息。等等均可看作互联网用户行为。
本篇文章以互联网电商用户，为主要分析对象，暂不考虑线下用户行为数据（分析方法雷同，只是数据获取途径，用户识别方式有些差异）。
在互联网上，用户行为，可以看作用户动态信息的唯一数据来源。如何对用户行为数据构建数据模型，分析出用户标签，将是本文着重介绍的内容。
3.2 目标分析
用户画像的目标是通过分析用户行为，最终为每个用户打上标签，以及该标签的权重。如，红酒 0.8、李宁 0.6。
标签，表征了内容，用户对该内容有兴趣、偏好、需求等等。
权重，表征了指数，用户的兴趣、偏好指数，也可能表征用户的需求度，可以简单的理解为可信度，概率。
3.3 数据建模方法
下面内容将详细介绍，如何根据用户行为，构建模型产出标签、权重。一个事件模型包括：时间、地点、人物三个要素。每一次用户行为本质上是一次随机事件，可以详细描述为：什么用户，在什么时间，什么地点，做了什么事。
什么用户：关键在于对用户的标识，用户标识的目的是为了区分用户、单点定位。

二、如何构建用户画像实现品牌营销

顶尖学院 教你做营销广告：
如何做出走心的好营销广告？

顶尖学院 认为酒香也怕巷子深，所以广告在现代商业里变得越来越重要，那什么样的广告才能算是一条好广告呢？美国著名的文案大师休格曼说，广告想要有效果，必须要有能捕获消费者的几种心理诱因，咱们一起来听听。

第一个心理诱因是建立参与感。回忆这样一个场景，当你去商场购物的时候，卖衣服的导购员会建议你试穿，卖食品的老板也经常让你试吃，如果你一开始就拒绝， 那你肯定不会买，但一旦你试穿或者试吃后，你购买这个商品的概率就大大增加了，商家的这种行为就是为用户建立参与感。好的广告也是这样，如果你仔细观察就 会发现，越是吸引人的广告，往往就越给用户建立参与感。比如说有这么一条跑车的广告，我念给你听听，“驾驶这辆新车去逛一圈，感受下炎热的傍晚驾驶时风吹 过你头发的感觉，把油门一脚踩到底，尝一下瞬间被冲击力顶到座椅背后的滋味，看一下精美的电子显示屏，这是这款跑车带给你的速度”，怎么样，听我说完你是 不是感觉自己在夕阳下开着这款跑车？这就是用语言或者画面为用户建立参与感。

第二个心理诱因是建立权威。顶尖学院 觉得人本能的心理倾向就是相信专业和权威，比如说一个数码小白想去买一个电脑，他一定会先问问身边懂电脑的朋友该怎么买，能不能陪 他一起去，告诉他各种型号的区别，最好连买哪个都帮他决定好。再比如有时候我们去买西瓜，都要惯性的问老板这个西瓜甜不甜。所以商家给产品做广告，很重要 的一点就是塑造专业权威感，比如你可以在广告里列很多数字参数做对比，来显示自己的专业。小米手机就经常在发布会上这样做，然后得出自己行业地位领先的结 论，这也确实增加了消费者对品牌的信任感。

第三个心理诱因是建立联系，就是把客户已经知道的东西跟你的产品联系起来，这样就消费者才会更容易接受。比如说烟雾探测器刚刚面市的时候，很多人不知道这 个东西是干什么的。厂商在打广告的时候就说，这个产品是“天花板上敏锐的鼻子”，一闻到家里的烟雾就会发出警报。这个人性化的类比一出现，立刻就拉近了产 品和客户之间的距离。还有一个例子，美国曾经出过一款产品，可以远程控制汽车的启动，在你离车还有一段距离的时候，按一下钥匙扣大小的按钮，汽车就会自动 打火，你一上车马上就能开走。最爽的是夏天，你一开车门就能感受到凉爽的空气，再也不用像在蒸笼里一样，苦苦等着温度一点一点降下来。休格曼给这款遥控装 置起了个名字叫“黑手党的自动机关”，是不是一听，就联想到了黑手党遥控汽车爆炸，眨眼间干掉对手的火爆画面？是不是很酷？

第四个心理诱因是唤起归属感渴望。顶尖学院 认为人人都有对归属感的需求，这是天生的。好的广告就能做到唤起消费者的需求，让他们感觉到买这个产品，我就能属于我喜欢的 群体。举个例子，美国的万宝路香烟，它的广告成功塑造了一种颓废的雅痞之美，西方人都想要这种气质，当然就喜欢万宝路香烟；再比如，奔驰汽车一直标榜的 是，开奔驰的人就是财富的拥有者，那想做有钱人的人，想炫耀自己的财富的人就愿意买奔驰车；沃尔沃后来也采取了归属感的策略，宣传说自己的用户是学历最高 的。随后几年，沃尔沃高学历用户果然越来越多。所以说，广告只要给消费者想要的群体气氛，他们就会自动归队了。

顶尖学院 ：产品要想卖得好，营销广告还是得更走心才行。但是要注意，做任何营销都要走正道，不要做不合天道的产品和营销，更不要做欺骗大从的事情。目前网上是鱼龙混杂，小白们也要多注意防骗。如果想了解营销本质，可以点击 顶尖学院 头像，查看更多资料，里面有联系通道，你懂得，一看就知上面有什么号，复制加入为友可以联系。

三、企业如何构建自己的用户画像？

企业构建用户画像，需要以下阶段战略解读：企业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。根据战略目的的不同，用户画像的构建也有所区别。因此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，进而有针对性的开展实施工作。建模体系：对用户画像进行数据建模，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。维度分解：以用户、商品、渠道三类数据实体为中心，进行数据维度分解和列举。根据相关性原则，选取和战略目的相关的数据维度，避免产生过多无用数据干扰分析过程。应用流程：针对不同角色人员的需求（如市场、销售、研发等），设计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。创略科技的智能客户数据平台，可以根据企业当前遇到的数据困境（数据孤岛，非统一格式）制定解决方案，打造基于企业营销场景的客户数据标签集，实现精准画像。
现代化企业的用户画像与CRM 结合，从企业构建之初即可清晰用户并获得正确管理。
企业用户画像是指通过收集企业相关信息，如工商信息、企业年报、市场动态等公共数据，通过一系列算法和数据挖掘，找出一定的规律，抽象出一个有标记的用户模型。这样做的目的就是为了精准定位目标企业，进行针对性的企业营销，如果你自己对用户画像的构建不太熟悉可以试试数点营销的大数据挖掘功能，通过AI技术进行抓取，你自己构建出的更加准确
二、为什么需要用户画像
用户画像的核心工作是为用户打标签，打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理，如，可以做分类统计：喜欢红酒的用户有多少？喜欢红酒的人群中，男、女比例是多少？
也可以做数据挖掘工作：利用关联规则计算，喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌？利用聚类算法分析，喜欢红酒的人年龄段分布情况？
大数据处理，离不开计算机的运算，标签提供了一种便捷的方式，使得计算机能够程序化处理与人相关的信息，甚至通过算法、模型能够“理解” 人。当计算机具备这样的能力后，无论是搜索引擎、推荐引擎、广告投放等各种应用领域，都将能进一步提升精准度，提高信息获取的效率。
三、如何构建用户画像
一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄段标签：25~35岁，地域标签：北京，标签呈现出两个重要特征：语义化，人能很方便地理解每个标签含义。这也使得用户画像模型具备实际意义。能够较好的满足业务需求。如，判断用户偏好。短文本，每个标签通常只表示一种含义，标签本身无需再做过多文本分析等预处理工作，这为利用机器提取标准化信息提供了便利。
人制定标签规则，并能够通过标签快速读出其中的信息，机器方便做标签提取、聚合分析。所以，用户画像，即：用户标签，向我们展示了一种朴素、简洁的方法用于描述用户信息。
3.1 数据源分析
构建用户画像是为了还原用户信息，因此数据来源于：所有用户相关的数据。
对于用户相关数据的分类，引入一种重要的分类思想：封闭性的分类方式。如，世界上分为两种人，一种是学英语的人，一种是不学英语的人；客户分三类，高价值客户，中价值客户，低价值客户；产品生命周期分为，投入期、成长期、成熟期、衰退期…所有的子分类将构成了类目空间的全部集合。
这样的分类方式，有助于后续不断枚举并迭代补充遗漏的信息维度。不必担心架构上对每一层分类没有考虑完整，造成维度遗漏留下扩展性隐患。另外，不同的分类方式根据应用场景，业务需求的不同，也许各有道理，按需划分即可。
本文将用户数据划分为静态信息数据、动态信息数据两大类。

静态信息数据
用户相对稳定的信息，如图所示，主要包括人口属性、商业属性等方面数据。这类信息，自成标签，如果企业有真实信息则无需过多建模预测，更多的是数据清洗工作，因此这方面信息的数据建模不是本篇文章重点。
动态信息数据
用户不断变化的行为信息，如果存在上帝，每一个人的行为都在时刻被上帝那双无形的眼睛监控着，广义上讲，一个用户打开网页，买了一个杯子；与该用户傍晚溜了趟狗，白天取了一次钱，打了一个哈欠等等一样都是上帝眼中的用户行为。当行为集中到互联网，乃至电商，用户行为就会聚焦很多，如上图所示：浏览凡客首页、浏览休闲鞋单品页、搜索帆布鞋、发表关于鞋品质的微博、赞“双十一大促给力”的微博消息。等等均可看作互联网用户行为。
本篇文章以互联网电商用户，为主要分析对象，暂不考虑线下用户行为数据（分析方法雷同，只是数据获取途径，用户识别方式有些差异）。
在互联网上，用户行为，可以看作用户动态信息的唯一数据来源。如何对用户行为数据构建数据模型，分析出用户标签，将是本文着重介绍的内容。
3.2 目标分析
用户画像的目标是通过分析用户行为，最终为每个用户打上标签，以及该标签的权重。如，红酒 0.8、李宁 0.6。
标签，表征了内容，用户对该内容有兴趣、偏好、需求等等。
权重，表征了指数，用户的兴趣、偏好指数，也可能表征用户的需求度，可以简单的理解为可信度，概率。
3.3 数据建模方法
下面内容将详细介绍，如何根据用户行为，构建模型产出标签、权重。一个事件模型包括：时间、地点、人物三个要素。每一次用户行为本质上是一次随机事件，可以详细描述为：什么用户，在什么时间，什么地点，做了什么事。
什么用户：关键在于对用户的标识，用户标识的目的是为了区分用户、单点定位。
用户画像（英文名称User Profile），它是根据用户人口学特征、网络浏览内容、网络社交活动和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。大家往往把User Profile和User Persona混淆，后者更恰当的名字是用户角色，是产品设计和用户调研的一种方式方法。当我们讨论产品、需求、场景、用户体验的时候，往往需要将焦点聚集在某类人群上，用户角色便是一种抽象的方法，是目标用户的集合。

四、用户体验设计中用户画像应该怎么做？

楼上关于设计步骤说的很详细了，正好提到了数据图表美化问题需要注意，我就来扔个现成的模板给大家参考着用吧。这套模板来自图表秀网站，图表秀（www.tubiaoxiu.com)是一个在线做图表的数据可视化工具，操作简单，效果很不错，除了提供大量图表外还提供各种特色主题模板，其中就有关

五、如何借助CRM解读对企业影响至深的用户画像？

企业在使用CRM系统一段时间后，系统就会积累很大的用户数据，那这些数据有什么用呢？当然有，我们可以对数据进行分析，做用户画像，从而更了解我们的客户，帮助企业做决策。今天智云通CRM系统小编跟大家一起聊聊如何利用CRM系统数据做用户画像 。一步步来。当我们谈到了解我们的客户（und

六、如何设计一个完善的用户标签体系？

用户画像是一个挺新颖的词，最初它是大数据行业言必及之的时髦概念。现在我们谈及用户画像，它也是和精准营销、精细化运营直接钩挂的。这篇文章主要讲产品运营角度的用户画像。希望看完后，解决你一切关于用户画像的疑问。什么是用户画像用户画像一点也不神秘，它是根据用户在互联网留下的种种数据，主

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