如何利用大数据技术构建用户画像?

1、认识用户画像

用户画像简单来讲，就是用户信息标签化。即收集这个用户的各种数据和行为，从而得出这个用户的一些基本信息和典型特征，最后形成一个人物原型。一般用户画像会分析三个信息维度，分别是基本属性、消费购物以及社交圈。其中基本属性就是指用户的一些基本信息，比如年纪、性别、生日、学校、所在地等等。

2、利用大数据构建用户画像的好处

(1)精准营销：当企业和商家掌握了用户的一定信息后，就可以构建出清晰的用户画像，这样一来就可以根据用户的偏好、收入等标签，推荐给他们会感兴趣的商品和服务。

(2)用户统计：通过大数据我们可以对一些数据进行统计，比如我们经常会看到有一些APP的排行榜，甚至是渗透率、日活率这些具体数据都可以清晰统计出来。

(3)数据挖掘：构建智能推荐系统，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。

(4)进行效果评估：其实相当于市场调研、用户调研，迅速下定位服务群体，提供高水平的服务。比如你是一个买车的想要投放广告，但是不知道哪个渠道投放更好，就可以先尝试一下，看看数据反馈如何。

(5)私人订制：对服务或产品进行私人订制，然而不法商家也会利用用户画像来杀熟。

(6)业务经营分析：业务经营分析以及竞争分析，影响企业的商业决策，甚至发展战略。

3、构建用户画像的流程

(1)数据源端：一般来讲构建用户画像的数据来自于网站交易数据、用户行为数据、网络日志数据。当然也不仅限于这些数据，一些平台上还有个人征信数据。

(2)数据预处理：第一步是清洗，把一些杂乱无序的数据清洗一下，然后归纳为结构化的数据，最后是把信息标准化。我们可以把数据的预处理简单理解为把数据分类在一个表格中，这一步就是奠定数据分析的基石。

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客户画像及标签体系

大数据时代，客户购买行为给企业的产品和服务来了一系列的改变和重塑。其中，最大的变化在于，客户的一切行为在企业面前是可以量化和追溯的。企业内部保存了大量的原始数据和业务数据，这些都是服务客户的真实历程。随着大数据技术的广泛应用，企业的关注点日益聚焦在如何通过精细化运营，实现精准营销。首当其冲的就是需要建立客户画像。

客户画像，即客户信息标签化，通过收集客户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，进而对客户需求或者产品特征进行刻画，并对这些特征进行分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出客户的信息全貌。

客户画像是企业大数据的根基，是业务增长的前置条件，为数据驱动运营奠定了基础 。由此看来， 如何从海量数据中挖掘出有价值的客户信息越来越重要 。

尤其是B端产品，讲究强关系，业务人员普遍认为只有和客户搞好关系，多请客户吃吃饭，多送点礼照样能搞定客户，还要什么大数据啊。这主要是因为很多企业把大数据做的和报表没什么区别，让一线人员 感受不到数据在完成绩效工作的过程中的帮助和价值 。最常见的就是一线人员把客户信息以表格的形式提交给管理层以后，管理层在大会上展示的数据都是从一线人员的表格里搬运过来的。更有甚者，又把数据从表格里搬到了平台，清一色的多表合并式报表。究其原因，其实是“ 数据是静止的，没有在推进工作过程中为他们加持 ”。

客户画像可以帮助大数据“走出”数据仓库，针对用户进行个性化推荐、精准营销、个性化服务等多样化服务，是大数据落地应用的一个重要方向。

对客户画像建模其实就是对客户“打标签”，一般分为3种标签类型：

统计类标签 ：这是最基础也最常见的标签类型，例如，对于某个客户来说，其性别、年龄、所在企业、所在项目、岗位职责、项目职位、加入项目时间、加入企业时间、原先所在企业、原负责项目、在项目中的职位、近一个月沟通次数/沟通主题/反馈问题等字段可以统计得出。该类标签构成了客户画像的基础；

规则类标签 ：该类标签基于客户行为及确定的规则产生。例如，对重要客户这一口径的定义为“近半年内交易次数≥3 or 机会转介绍≥2”。而在实际开发客户画像的过程中，由于一线人员对业务更为熟悉，而数据产品经理对需求和数据的结构、分布、特征更为熟悉，因此规则类标签的规则由业务团队和数据产品经理共同协商确定；

挖掘类标签 ：该类标签用于对客户的某些属性或某些行为进行预测判断，通常由机器学习挖掘产生，例如，根据一个客户的服务反馈习惯判断该客户的关注点、根据一个客户在评审会上的观点判断其对竞品的偏好程度。该类标签需要通过算法挖掘产生。

在实际的工作中，统计类和规则类的标签在产品中占有较大比例。机器学习挖掘类标签多用于预测场景，如判断客户关注点、对竞争对手的偏好、大客户流失意向等。相对于统计类和规则类，机器学习标签开发周期较长，开发成本较高，但对指导业务有巨大的价值。如果能将对业务的指导作为服务于业务团队的支持，协助其高效、快速的达成绩效，那基于大数据的客户画像系统才能真正发挥其应有的价值。

其实，这三类标签是不冲突的，可以作为信息化、数据化、智能化的迭代进阶，在同一个数据仓库中实现。从不同系统中获取标签数据，经过ETL的数据处理，在Hive中按业务部门的使用需求和企业的经营指标要求进行加工，用BI报表进行展示、多维透视分析和向第三方提供数据服务，如面向营销和销售团队的目标客户推荐等。

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；

对市场的价值：有助于调整营销内容、营销策略和渠道选择；

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。

客户画像的内容有哪些？

“客户画像”即用户画像。

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。

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。

在实际操作的过程中往往会以最为浅显和贴近生活的话语将用户的属性、行为与期待的数据转化联结起来。作为实际用户的虚拟代表，用户画像所形成的用户角色并不是脱离产品和市场之外所构建出来的，形成的用户角色需要有代表性，能代表产品的主要受众和目标群体。

刻画用户画像的优点：

（1）用户画像可以使产品的服务对象更加聚焦，更加专注。

客户画像的基本流程和方法(客户画像的7个要素)

（2）纵览成功的产品案例，他们服务的目标用户通常都非常清晰，特征明显，在产品上就是专注、极致，能解决核心问题。

（3）最后，用户画像还可以提高决策效率。

在产品设计流程中，各个环节的参与者非常多，分歧总是不可避免，决策效率无疑影响着项目的进度。而用户画像是来自于对目标用户的研究，当所有参与产品的人都基于一致的用户进行讨论和决策，就很容易约束各方能保持在同一个大方向上，提高决策的效率。

以上内容参考：百度百科-用户画像

三个步骤教你充分了解客户

通常情况下，在决定要研发产品前，首先要考虑的就是对目标客群有一定程度的了解；只有充分了解客户，知道产品满足了客户什么需求，才能卖出产品，获得利润。

客户画像的基本流程和方法(客户画像的7个要素)

那么充分了解客户的第一步，就是制定客户画像。

完整的客户画像可以帮助我们更了解目标客户群体，只有从他们的角度去思考，才能真正了解和解决他们的问题和需求。

如何充分理解客户呢？可以从以下3个方面入手。

1.制定完整的客户画像。

1）人口统计信息

了解客户的性别、年龄、居住地、收入情况、所从事的行业、家庭结构、交通情况、教育背景等。

例：辉哥，男性，80后，已婚，现居广州，营销行业深耕16年，营销航班社群机长

2）客户的心理特征

客户群体的个性、偏好，生活方式，性格特征等

例：深入思考，终身学习者，经常加班，喜欢吃夜宵，热情奔放

3）客户的行为特征

购买动机，购买习惯，消费能力等

例：为家人选礼物，只买对的不选贵的，代表心意，以往买礼物1000元以内

客户画像的基本流程和方法(客户画像的7个要素)

2.了解客户的痛点

客户想解决什么问题，客户为什么想解决这个问题，你能提供什么样的解决方案

例：现在礼物很多，但却太同质化，想选择有特色不雷同；特别的日子需要仪式感，客户在追求一份爱，或是在挽留一份感情；量身定做的礼物方案。

3.和客户产生信任

客户愿意与你连接并交流，保有真诚的态度和耐心，运用同理心了解客户的情绪，与客户缔结伙伴关系

这些内容需要透过市场调查、研究以及与客户实际接触后，再来总结才会有最好的效果；销售产品最好的就是销售自己。

网络营销与策划的用户画像实操怎么做

网络营销与策划的用户画像实操如下：

第一步：建模，获取原始数据得到用户行为信息，数据预处理，分析用户行为，通过模型进行预测，完善用户画像，预测用户的操作行为；

第二步：思考多维度刻画用户画像：自然属性、兴趣属性、地理位置信息、IP、隐含属性。

第三步：标签，用户需求和用户场景不断更新，所以标签体系在不断的完善。

第四步：映射用户画像。

第五步：评估用户画像；第六步：数据可视化。