1. 請問一下大客銷系統的精準用戶畫像是什麼
應該可以理解為自定義標簽，不過我感覺大客銷的雲控系統更加的便捷，可以給每個好友自動打標簽，這功能挺好的，尤其是對於上千百個好友的營銷號，自動給每個好友標簽化，然後實現精準營銷。
2. 創略科技怎樣打造基於用戶標簽畫像的精準營銷
隨著用戶需求的多樣化和個性化發展
3. 如何構建一套完善的用戶畫像體系，實現精準化營銷
為什麼需要用戶畫像 用戶畫像的核心工作是為用戶打標簽，打標簽的重要目的之一是為了讓人能夠理解並且方便計算機處理，如，可以做分類統計：喜歡紅酒的用戶有多少？喜歡紅酒的人群中，男、女比例是多少？ 也可以做數據挖掘工作：利用關聯規則計算，喜歡紅酒的人通常喜歡什麼運動品牌？利用聚類演算法分析，喜歡紅酒的人年齡段分布情況？ 大數據處理，離不開計算機的運算，標簽提供了一種便捷的方式，使得計算機能夠程序化處理與人相關的信息，甚至通過演算法、模型能夠「理解」 人。當計算機具備這樣的能力後，無論是搜索引擎、推薦引擎、廣告投放等各種應用領域，都將能進一步提升精準度，提高信息獲取的效率。 三、如何構建用戶畫像 一個標簽通常是人為規定的高度精煉的特徵標識，如年齡段標簽：25~35歲，地域標簽：北京，標簽呈現出兩個重要特徵：語義化，人能很方便地理解每個標簽含義。這也使得用戶畫像模型具備實際意義。能夠較好的滿足業務需求。如，判斷用戶偏好。短文本，每個標簽通常只表示一種含義，標簽本身無需再做過多文本分析等預處理工作，這為利用機器提取標准化信息提供了便利。 人制定標簽規則，並能夠通過標簽快速讀出其中的信息，機器方便做標簽提取、聚合分析。所以，用戶畫像，即：用戶標簽，向我們展示了一種樸素、簡潔的方法用於描述用戶信息。 3.1 數據源分析 構建用戶畫像是為了還原用戶信息，因此數據來源於：所有用戶相關的數據。 對於用戶相關數據的分類，引入一種重要的分類思想：封閉性的分類方式。如，世界上分為兩種人，一種是學英語的人，一種是不學英語的人；客戶分三類，高價值客戶，中價值客戶，低價值客戶；產品生命周期分為，投入期、成長期、成熟期、衰退期…所有的子分類將構成了類目空間的全部集合。 這樣的分類方式，有助於後續不斷枚舉並迭代補充遺漏的信息維度。不必擔心架構上對每一層分類沒有考慮完整，造成維度遺漏留下擴展性隱患。另外，不同的分類方式根據應用場景，業務需求的不同，也許各有道理，按需劃分即可。 本文將用戶數據劃分為靜態信息數據、動態信息數據兩大類。 靜態信息數據 用戶相對穩定的信息，如圖所示，主要包括人口屬性、商業屬性等方面數據。這類信息，自成標簽，如果企業有真實信息則無需過多建模預測，更多的是數據清洗工作，因此這方面信息的數據建模不是本篇文章重點。 動態信息數據 用戶不斷變化的行為信息，如果存在上帝，每一個人的行為都在時刻被上帝那雙無形的眼睛監控著，廣義上講，一個用戶打開網頁，買了一個杯子；與該用戶傍晚溜了趟狗，白天取了一次錢，打了一個哈欠等等一樣都是上帝眼中的用戶行為。當行為集中到互聯網，乃至電商，用戶行為就會聚焦很多，如上圖所示：瀏覽凡客首頁、瀏覽休閑鞋單品頁、搜索帆布鞋、發表關於鞋品質的微博、贊「雙十一大促給力」的微博消息。等等均可看作互聯網用戶行為。 本篇文章以互聯網電商用戶，為主要分析對象，暫不考慮線下用戶行為數據（分析方法雷同，只是數據獲取途徑，用戶識別方式有些差異）。 在互聯網上，用戶行為，可以看作用戶動態信息的唯一數據來源。如何對用戶行為數據構建數據模型，分析出用戶標簽，將是本文著重介紹的內容。 3.2 目標分析 用戶畫像的目標是通過分析用戶行為，最終為每個用戶打上標簽，以及該標簽的權重。如，紅酒 0.8、李寧 0.6。 標簽，表徵了內容，用戶對該內容有興趣、偏好、需求等等。 權重，表徵了指數，用戶的興趣、偏好指數，也可能表徵用戶的需求度，可以簡單的理解為可信度，概率。 3.3 數據建模方法 下面內容將詳細介紹，如何根據用戶行為，構建模型產出標簽、權重。一個事件模型包括：時間、地點、人物三個要素。每一次用戶行為本質上是一次隨機事件，可以詳細描述為：什麼用戶，在什麼時間，什麼地點，做了什麼事。 什麼用戶：關鍵在於對用戶的標識，用戶標識的目的是為了區分用戶、單點定位。
4. 如何構建用戶畫像實現品牌營銷
怎樣為用戶「畫像」？
為用戶畫像的焦點工作就是為用戶打「標簽」，而一個標簽通常是人為規定的高度精煉的特徵標識，如年齡、性別、地域、用戶偏好等，最後將用戶的所有標簽綜合來看，基本就可以勾勒出該用戶的立體「畫像」了。
具體來講，當為用戶畫像時，需要以下三個步驟：
首先，收集到用戶所有的相關數據並將用戶數據劃分為靜態信息數據、動態信息數據兩大類，靜態數據就是用戶相對穩定的信息，如性別、地域、職業、消費等級等，動態數據就是用戶不停變化的行為信息，如瀏覽網頁、搜索商品、發表評論、接觸渠道等；
其次，通過剖析數據為用戶貼上相應的標簽及指數，標簽代表用戶對該內容有興趣、偏好、需求等，指數代表用戶的興趣程度、需求程度、購買概率等；
最後，用標簽為用戶建模，包括時間、地點、人物三個要素，簡單來說就是什麼用戶在什麼時間什麼地點做了什麼事。
如何利用用戶畫像進行精準營銷？
消費方式的改變促使用戶迫切希望盡快獲取自己想要了解的信息，所以說，基於用戶畫像上的精準營銷不管對企業還是對用戶來說，都是有需求的，這會給雙方交易帶來極大便捷，也為雙方平等溝通搭建了一個暢通平台。
何謂「用戶畫像」？
在互聯網逐漸步入大數據時代後，不可避免的為企業及消費者行為帶來一系列改變與重塑。其中最大的變化莫過於，消費者的一切行為在企業面前似乎都將是「可視化」的。隨著大數據技術的深入研究與應用，企業的專注點日益聚焦於怎樣利用大數據來為精準營銷服務，進而深入挖掘潛在的商業價值。於是，「用戶畫像」的概念也就應運而生。
用戶畫像，即用戶信息標簽化，就是企業通過收集與分析消費者社會屬性、生活習慣、消費行為等主要信息的數據之後，完美地抽象出一個用戶的商業全貌，可以看作是企業應用大數據技術的基本方式。用戶畫像為企業提供了足夠的信息基礎，能夠幫助企業快速找到精準用戶群體以及用戶需求等更為廣泛的反饋信息。
5. 客戶畫像精準營銷找哪個平台做好
推薦一個叫「中科聚信」的大數據分析平台給你，絕對的靠譜。並且在國內外都獲得不少獎項。客戶畫像精準營銷對中科聚信而言，就是一個常做的基礎項目，技術可以說是十分專業了。
6. 移動營銷如何實現精準營銷,案例,優缺點
移動營銷隨著智能手機的普及成為了一個必不可少的營銷模式。這已是不爭的事實，品牌主知道移動營銷對於他們意味著什麼，得手機用戶者得天下。於是，各大品牌開始攻城略地，紛紛開始布局移動營銷，大有逐鹿中原，誰主沉浮的陣勢。從這樣一組數據可以看出端倪：截止2018年底，我國智能手機用戶已經突破11.3億，手機APP數量已經達到415萬個左右。2018年移動營銷的關鍵詞是增長，裂變，新人類，邊界，下沉及粉絲經濟。增長方面體現在智能家居，生鮮O2O，即時應用，短視頻，生活服務等；裂變主要體現在社交媒體的裂變營銷；新人類體現在Z世代（95後及千禧一代）的崛起，已經佔到30%左右；下沉體現在手機APP下載量向三，四線城市下沉，已經佔到54.7%；粉絲經濟成為了移動營銷中一個新崛起的經濟體。
移動營銷催生出新營銷模式，場景化，IP化，社群化及裂變傳播化的特徵。O2O模式的實現；移動支付改變了購物場景，所見即所得；移動搜索APP成為了快速查詢信息的好幫手，為用戶進行購物對比提高了便利性；社交APP成為了熟人，陌生人，圈層等具有社交屬性的即時通信，溝通，互動及個性化的社群營銷。一切的營銷隨著智能手機的移動呈現出流媒體的特徵。由於移動技術融合營銷，移動營銷的SOLOMO特性，使得營銷出現了大變革：產品即營銷，營銷即服務，廣告即銷售，服務即互動。
7. 精準營銷，如何構建一套完善的用戶畫像
用戶畫像就是通過信息採集，在交互的過程中獲取用戶基礎標簽/行為標簽/產品標簽等，利用畫像繪制引擎，匯總整理成360畫像，還原數據背後的人。用戶畫像是有效交互的開端，是精準營銷的基礎。
營銷自動化可幫助企業構建全景用戶畫像，精準識別銷售機會線索。再前期營銷自動化工作流場景搭建中，核心環節包括用戶細分、培育轉化、標簽收集及活躍度打分等。而在構建用戶畫像時也囊括了四大基礎細分，貫穿整個工作流本身，堪稱智能化營銷齒輪，推動其運行。
打造全景用戶畫像前必不可少的四大基礎細分：
1 流量基礎細分——普通入口訂閱用戶VS具象模塊意向性用戶
基於監測到的流量先做一個基礎的細分，普通流量僅產生注冊文章訂閱行為，且是從普通注冊頁或者博客本身訂閱彈窗而來，身份識別較為模糊，僅有一兩項資料。而稍勝普通流量的意向性機會線索，特別之處在於從電子期刊落地頁注冊訂閱或者白皮書、研討會一類的頁面入口訂閱。這類流量沒有表現出對產品的興趣，但是身份比較清晰。可在初期對用戶來源進行自動化標簽，同時對用戶價值自動加入不同分值。
2 內容培育細分——識別多項身份標簽&引導產品興趣
用戶基礎細分後，便各自進入專屬的工作流中，雖然都定性為初期內容培育，但是內容營銷目標各不相同，觸發的內容也不同。普通入口了解的用戶，身份識別尚未清晰，此處需要通過持續穩定的博客內容輸出、具有教育意義的電子書或者是行業典型案例來培育「打探」，以此來勾勒出具象化的用戶畫像。
而身份較為清晰的具象性線索，內容觸發的目的在於將其引導至產品上，可推送一些熱門的博客文章，突出以用戶為核心，或者附上免費咨詢的入口，讓用戶參與進來做進一步培育。
3 CTA轉化細分——免費資料下載VS免費產品試用
確定各個人群培育內容後，CTA的跳轉也極其重要，關乎下一步工作流的分組。僅訂閱文章的用戶可將各內容板塊中的CTA鏈接至免費資源的下載入口，以知識性分享為主。而表現出較強目的性的意向性線索，可
將CTA鏈接到產品介紹頁或是產品免費試用頁。
4 行為監測提醒細分——瀏覽品牌類信息VS瀏覽產品頁
前期用戶類型、內容、CTA跳轉頁都規劃好後，緊跟著便要預設行為觸發機制。就瀏覽點擊行為而言，用戶分別點擊什麼內容品牌商們希望收到提醒。
就普通訂閱用戶而言，基於訂閱文章的行為基礎上，如若瀏覽相關品牌信息，官網主頁或是在社交平台上打開相關品牌介紹，可及時觸發提醒。而就具象用戶而言，其若瀏覽偏產品類信息如官網產品頁或是打開產品體驗入口，便可觸發提醒。
而當出現沉睡一段時間重新回來瀏覽網站的情況，此可標記為大事件，無論是哪類客戶皆適用，應及時提醒，重點培育。
以上，即為打造全景用戶畫像前的四大基礎細分，貫穿自動化工作流始終。
8. 如何利用好用戶畫像進行APP精準營銷
用戶畫像，即用戶信息標簽化，就是企業通過收集與分析消費者社會屬性、生活習慣、消費行為等主要信息的數據之後，完美地抽象出一個用戶的商業全貌，可以看作是企業應用大數據技術的基本方式。用戶畫像為企業提供了足夠的信息基礎，能夠幫助企業快速找到精準用戶群體以及用戶需求等更為廣泛的反饋信息。
如何利用用戶「畫像」？
1、分析原有用戶屬性，找出忠實用戶、核心用戶、目標用戶與潛在用戶；
2、利用數據管理平台進行用戶行為數據收集，搭建並完善用戶畫像模型；
3、尋找迫切需求信息的匹配人群，精準推送相應的營銷廣告或服務信息；
4、營銷信息投放一段時間後，剖析用戶反饋行為數據，使營銷更加精準；
5、不斷豐富與優化用戶畫像模型，從而最終達到個性化營銷與服務推送。