1. 请问一下大客销系统的精准用户画像是什么
应该可以理解为自定义标签，不过我感觉大客销的云控系统更加的便捷，可以给每个好友自动打标签，这功能挺好的，尤其是对于上千百个好友的营销号，自动给每个好友标签化，然后实现精准营销。
2. 创略科技怎样打造基于用户标签画像的精准营销
随着用户需求的多样化和个性化发展
3. 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。
4. 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。
5. 客户画像精准营销找哪个平台做好
推荐一个叫“中科聚信”的大数据分析平台给你，绝对的靠谱。并且在国内外都获得不少奖项。客户画像精准营销对中科聚信而言，就是一个常做的基础项目，技术可以说是十分专业了。
6. 移动营销如何实现精准营销,案例,优缺点
移动营销随着智能手机的普及成为了一个必不可少的营销模式。这已是不争的事实，品牌主知道移动营销对于他们意味着什么，得手机用户者得天下。于是，各大品牌开始攻城略地，纷纷开始布局移动营销，大有逐鹿中原，谁主沉浮的阵势。从这样一组数据可以看出端倪：截止2018年底，我国智能手机用户已经突破11.3亿，手机APP数量已经达到415万个左右。2018年移动营销的关键词是增长，裂变，新人类，边界，下沉及粉丝经济。增长方面体现在智能家居，生鲜O2O，即时应用，短视频，生活服务等；裂变主要体现在社交媒体的裂变营销；新人类体现在Z世代（95后及千禧一代）的崛起，已经占到30%左右；下沉体现在手机APP下载量向三，四线城市下沉，已经占到54.7%；粉丝经济成为了移动营销中一个新崛起的经济体。
移动营销催生出新营销模式，场景化，IP化，社群化及裂变传播化的特征。O2O模式的实现；移动支付改变了购物场景，所见即所得；移动搜索APP成为了快速查询信息的好帮手，为用户进行购物对比提高了便利性；社交APP成为了熟人，陌生人，圈层等具有社交属性的即时通信，沟通，互动及个性化的社群营销。一切的营销随着智能手机的移动呈现出流媒体的特征。由于移动技术融合营销，移动营销的SOLOMO特性，使得营销出现了大变革：产品即营销，营销即服务，广告即销售，服务即互动。
7. 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。
8. 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。