客户画像营销案例

㈠ 精准营销，如何构建一套完善的用户画像

用户画像就是通过信息采集，在交互的过程中获取用户基础标签/行为标签/产品标签等，利用画像绘制引擎，汇总整理成360画像，还原数据背后的人。用户画像是有效交互的开端，是精准营销的基础。
营销自动化可帮助企业构建全景用户画像，精准识别销售机会线索。再前期营销自动化工作流场景搭建中，核心环节包括用户细分、培育转化、标签收集及活跃度打分等。而在构建用户画像时也囊括了四大基础细分，贯穿整个工作流本身，堪称智能化营销齿轮，推动其运行。
打造全景用户画像前必不可少的四大基础细分：
1 流量基础细分——普通入口订阅用户VS具象模块意向性用户
基于监测到的流量先做一个基础的细分，普通流量仅产生注册文章订阅行为，且是从普通注册页或者博客本身订阅弹窗而来，身份识别较为模糊，仅有一两项资料。而稍胜普通流量的意向性机会线索，特别之处在于从电子期刊落地页注册订阅或者白皮书、研讨会一类的页面入口订阅。这类流量没有表现出对产品的兴趣，但是身份比较清晰。可在初期对用户来源进行自动化标签，同时对用户价值自动加入不同分值。
2 内容培育细分——识别多项身份标签&引导产品兴趣
用户基础细分后，便各自进入专属的工作流中，虽然都定性为初期内容培育，但是内容营销目标各不相同，触发的内容也不同。普通入口了解的用户，身份识别尚未清晰，此处需要通过持续稳定的博客内容输出、具有教育意义的电子书或者是行业典型案例来培育“打探”，以此来勾勒出具象化的用户画像。
而身份较为清晰的具象性线索，内容触发的目的在于将其引导至产品上，可推送一些热门的博客文章，突出以用户为核心，或者附上免费咨询的入口，让用户参与进来做进一步培育。
3 CTA转化细分——免费资料下载VS免费产品试用
确定各个人群培育内容后，CTA的跳转也极其重要，关乎下一步工作流的分组。仅订阅文章的用户可将各内容板块中的CTA链接至免费资源的下载入口，以知识性分享为主。而表现出较强目的性的意向性线索，可
将CTA链接到产品介绍页或是产品免费试用页。
4 行为监测提醒细分——浏览品牌类信息VS浏览产品页
前期用户类型、内容、CTA跳转页都规划好后，紧跟着便要预设行为触发机制。就浏览点击行为而言，用户分别点击什么内容品牌商们希望收到提醒。
就普通订阅用户而言，基于订阅文章的行为基础上，如若浏览相关品牌信息，官网主页或是在社交平台上打开相关品牌介绍，可及时触发提醒。而就具象用户而言，其若浏览偏产品类信息如官网产品页或是打开产品体验入口，便可触发提醒。
而当出现沉睡一段时间重新回来浏览网站的情况，此可标记为大事件，无论是哪类客户皆适用，应及时提醒，重点培育。
以上，即为打造全景用户画像前的四大基础细分，贯穿自动化工作流始终。

㈡ 如何构建一套完善的用户画像体系，实现精准化营销

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。

㈢ 如何构建用户画像实现品牌营销

怎样为用户“画像”？
为用户画像的焦点工作就是为用户打“标签”，而一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄、性别、地域、用户偏好等，最后将用户的所有标签综合来看，基本就可以勾勒出该用户的立体“画像”了。
具体来讲，当为用户画像时，需要以下三个步骤：
首先，收集到用户所有的相关数据并将用户数据划分为静态信息数据、动态信息数据两大类，静态数据就是用户相对稳定的信息，如性别、地域、职业、消费等级等，动态数据就是用户不停变化的行为信息，如浏览网页、搜索商品、发表评论、接触渠道等；
其次，通过剖析数据为用户贴上相应的标签及指数，标签代表用户对该内容有兴趣、偏好、需求等，指数代表用户的兴趣程度、需求程度、购买概率等；
最后，用标签为用户建模，包括时间、地点、人物三个要素，简单来说就是什么用户在什么时间什么地点做了什么事。
如何利用用户画像进行精准营销？
消费方式的改变促使用户迫切希望尽快获取自己想要了解的信息，所以说，基于用户画像上的精准营销不管对企业还是对用户来说，都是有需求的，这会给双方交易带来极大便捷，也为双方平等沟通搭建了一个畅通平台。
何谓“用户画像”？
在互联网逐渐步入大数据时代后，不可避免的为企业及消费者行为带来一系列改变与重塑。其中最大的变化莫过于，消费者的一切行为在企业面前似乎都将是“可视化”的。随着大数据技术的深入研究与应用，企业的专注点日益聚焦于怎样利用大数据来为精准营销服务，进而深入挖掘潜在的商业价值。于是，“用户画像”的概念也就应运而生。
用户画像，即用户信息标签化，就是企业通过收集与分析消费者社会属性、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，可以看作是企业应用大数据技术的基本方式。用户画像为企业提供了足够的信息基础，能够帮助企业快速找到精准用户群体以及用户需求等更为广泛的反馈信息。

㈣ 什么是客户画像

用户画像又称用户角色，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，用户画像在各领域得到了广泛的应用。

用户画像最初是在电商领域得到应用的，在大数据时代背景下，用户信息充斥在网络中，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。

(4)客户画像营销案例扩展阅读：

用户画像的PERSONAL八要素

P代表基本性(Primary)：指该用户角色是否基于对真实用户的情景访谈；

E代表同理性(Empathy)：指用户角色中包含姓名、照片和产品相关的描述，该用户角色是否引同理心；

R代表真实性(Realistic)：指用户角色是否看起来像真实人物；

S代表独特性(Singular)：每个用户是否是独特的，彼此很少有相似性；

O代表目标性(Objectives)：该用户角色是否包含与产品相关的高层次目标，是否包含关键词来描述该目标；

N代表数量性(Number)：用户角色的数量是否足够少，以便设计团队能记住每个用户角色的姓名，以及其中的一个主要用户角色；

A代表应用性(Applicable)：设计团队是否能使用用户角色作为一种实用工具进行设计决策；

L代表长久性(Long)：用户标签的长久性。

㈤ 如何构建大数据精准客户画像，实现客户超细分，快速获取营销目标客户群

东隅的枝头，西部的田间

㈥ 客户画像的内容有哪些

1、用户属性

一般来说，用户属性又包含了以下常见的指标：用户的年龄、性别、设备型号、安装/注册状态、职业等等用户静态特征。这里的用户性别既可以指自然性别，又可以指购物性别。自然性别是指用户的实际性别，一般可通过用户注册信息、填写调查问卷表单等途径获得。而购物性别是指用户购买物品时的性别取向，可能一个实际性别的女的用户，但是经常购买男性性别明显的商品，那么她的购物性别就是男性。

2、用户行为

用户行为即通过用户行为可以挖掘其偏好和特征。常见的用户行为分析包括了：用户订单相关行为、下单/访问行为、用户近30天行为类型指标、用户高频活跃时间段、用户购买品类、点击偏好、营销敏感度等相关行为。

3、用户消费

用户消费包含了用户浏览、加购、下单、收藏、搜索商品等等内容。分析用户消费就是要细分用户喜好的商品品类，这样一来给用户推荐或营销商品的准确性才能越高。

(6)客户画像营销案例扩展阅读：

客户画像价值主要体现在三点：

1.对产品的价值，帮助我们了解客户需求，迭代产品，确定产品功能设计，有助不断迭代调整产品。

2.对市场的价值，有助于调整营销内容、营销策略和渠道选择。

3.对销售的价值，有助于调整销售团队结构和销售打法，帮助销售进行客户筛选，找到有效客户，提高转化率，确定业务方向，合理配置团队，完成业绩指标。

㈦ 如何利用LBS进行用户画像和产品营销

LBS全称-Location Based Service
所以你要采集某个定位的区域进行用户画像的描述：
1、构造画像：回年龄、性别、职答业等等，构造出多个用户画像。
2、梳理画像：构造画像在根据自己的述求，挑选出合适自己的画像。
3、营销：根据画像在结合自己的产品找到切合点进行营销。
eg：某个景区的人，卖饮料解渴。饮料就是我的产品，画像就是在爬山有解渴需求的人群。
大概你还需要进行锁住这个区域的人群

㈧ 如何利用好用户画像进行APP精准营销

用户画像，即用户信息标签化，就是企业通过收集与分析消费者社会属性、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，可以看作是企业应用大数据技术的基本方式。用户画像为企业提供了足够的信息基础，能够帮助企业快速找到精准用户群体以及用户需求等更为广泛的反馈信息。
如何利用用户“画像”？
1、分析原有用户属性，找出忠实用户、核心用户、目标用户与潜在用户；
2、利用数据管理平台进行用户行为数据收集，搭建并完善用户画像模型；
3、寻找迫切需求信息的匹配人群，精准推送相应的营销广告或服务信息；
4、营销信息投放一段时间后，剖析用户反馈行为数据，使营销更加精准；
5、不断丰富与优化用户画像模型，从而最终达到个性化营销与服务推送。