深入解析客户画像客户画像分析是什么

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客户（用户）画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。
了解客户画像，可以从以下几个方面：
用户画像的起源：为了方便研究客户兴趣、习惯、消费决策，借助大数据建立的用户数据画像用户画像的现状：被广泛应用于个性化推荐、精准营销、为项目立项、决策、优化等方面用户画像的趋势：从用户画像到个人数字画像、消费实现个人级别的定制化，犀牛智造是序幕下面我们深入分享：
用户画像的起源：为了方便研究客户兴趣、习惯、消费决策，借助大数据建立的用户数据画像用户画像是勾画用户的工具，勾画用户的目的，是找到客户诉求、调整商业设计方向、辅助商业决策。
用户画像的建立，是一个庞大复杂的工程，大体可以分为以下三个步骤：
获取用户数据：
数据是基础，传统企业获取数据的方式以线下会员注册、信息登记、客户问卷调查等方式。
互联网企业在在获取用户数据方面，可谓是优势得天独厚，除了在线的用户注册、实名认证、详细资料登记等等，还包括用户定位、打开、关闭、使用APP的记录信息、浏览页面的信息等等。
可以说只要客户接通网络使用APP，互联网企业就在实时的获取用户信息。
细分用户群体：
建立用户画像的第二步，是建立不同的维度，细分用户群体，为获取的用户数据贴上各种标签。
这些标签包括（不限于）以下内容：
社会属性：年龄、性别、地域、民族、学历、职业、婚姻状况等生活习惯：兴趣、爱好、饮食、起居、休闲、娱乐、运动等消费习惯：时间、地点、产品、品类、数量、金额、频次等心理属性：兴趣、习惯、行为、偏好、血型、星座、属相等构建用户画像：
建立用户画像的第三步，是根据不同的维度、不同的标签组合，形成特定用户画像的模型。
比如，可以根据年龄35岁、女性、二胎妈妈、某个城市、月消费5000元以上的标签组合，得到一组符合的用户数据，然后在这组数据的基础上，分析得到她们在婴幼儿产品消费上的结构和数据。
用户画像的现状：被广泛应用于个性化推荐、精准营销、为项目立项、决策、优化等方面目前用户画像应景被广泛的应用在各个商业领域，如电商电商和新闻、自媒体平台等等。
用户画像的具体应用，主要包含以下三个方面：
1、个性化推荐：
有过电商平台购物经验的用户，对电商平台的个性化推荐应该不陌生。
进入电商平台，满眼都是自己感兴趣的产品，不购物，也能在不知不觉中浏览一两个小时的时间。
电商平台怎么知道客户对什么感兴趣？
一个很简单的例子，当你之前购买过一本书，从用户画像的数据上，可以看到和你年龄、学历、兴趣等标签相近的用户，有超过一半的人购买了另一本书，那么你购买这本书的几率就大于50% 。
2、精准营销：
精准营销，是指为了解决广告主产品精准推广、更高效推动销售的需求，以用户画像、用户大数据为基础，为广告商定制化用户画像的精准广告推送。
在朋友圈出现的广告、在自媒体平台出现的各种广告，其实都是用户自己标签信息被选择的结果。
3、辅助决策：
用户画像另一个应用，是在产品或项目立项、决策、优化时，提供数据上的决策辅助。
最简单的方法，是通过用户画像和大数据，展现出竞品的产品数据，如此可以预先了解此类产品在目标客户群的接受程度、消费习惯，再对比自己产品的策划、设计，从而进行更好的优化、决策。

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