精准定位客户：在线用户画像制作的革命性作用 (精准定位客户群体)

在当今高度数字化的世界中，企业面临着找到有效提升客户参与度和转化的挑战。通过在线用户画像，这种挑战已成为历史。在线用户画像是通过分析数字足迹来创建的，它提供了一个宝贵的工具，可以帮助企业深入了解其目标受众。

什么是在线用户画像？

在线用户画像是基于来自各种在线来源的数据得出的半虚构的客户概况。这些来源包括网站和应用程序上的行为、社交媒体互动、搜索记录以及其他在线活动。通过分析这些数据，企业可以识别客户的人口统计信息、兴趣、痛点和购买行为。

在线用户画像的优势

创建在线用户画像的好处数不胜数。这些优势包括：

• 提高目标受众定位：用户画像允许企业精准定位其营销活动和信息，以达到最有可能对产品或服务感兴趣的客户群体。
• 个性化用户体验：通过了解客户的偏好和需求，企业可以定制网站、应用程序和其他数字平台，以提供个性化的体验，提高客户满意度和参与度。
• 预测行为并优化转化：用户画像可以帮助企业预测客户行为并优化转化漏斗，从而提高销售和收入。
• 识别潜在客户和交叉销售机会：通过分析用户画像，企业可以识别有价值的潜在客户并识别交叉销售机会，从而增加收入。
• 了解竞争对手的受众：企业可以使用用户画像来了解竞争对手的受众，并调整其营销策略以获得竞争优势。

如何创建在线用户画像

创建在线用户画像涉及以下步骤：

1. 收集数据：从各种在线来源收集有关客户行为和活动的数据。
2. 分析数据：使用数据分析工具和技术识别模式和趋势。
3. 创建人物：基于分析结果创建详细且相关的用户人物。
4. 细分受众：按人口统计、行为、兴趣和其他特征细分受众。
5. 持续优化：定期审查和更新用户画像，以反映客户行为和趋势的变化。

在线用户画像制作工具

有多种工具可用于创建在线用户画像。这些工具包括：

• 谷歌分析
• HubSpot
• Mixpanel
• Adobe Analytics
• Kissmetrics

案例研究：在线用户画像的成功应用

以下是一些使用在线用户画像取得成功的企业的案例研究：

• 亚马逊：亚马逊使用用户画像来个性化产品推荐并提高客户参与度。
• 耐克：耐克使用用户画像来定位其营销活动并预测客户购物行为。
• Netflix：Netflix使用用户画像来个性化内容推荐并提升用户满意度。

结论

在线用户画像是企业进行精准客户定位、个性化用户体验和提升转化的强大工具。通过分析客户的数字足迹，企业可以深入了解其目标受众，从而提升营销活动并实现业务增长。通过采用在线用户画像，企业可以获得在竞争激烈的数字市场中脱颖而出的竞争优势。

用大数据给用户“打标签”，精准营销就是这么简单！

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。 用户画像是什么 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。 探码大数据采集系统采集消费者大数据，勾画用户画像 精准营销的核心是用户画像，而用户画像的核心是标签。 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。 构建用户画像，最重要的就是用户数据采集，接下来，为大家展示探码对用户数据采集、处理、建模的过程：收集用户网上浏览的行为数据，包括用户在门户网站甚至其他电商网站上浏览的数据。 主要包括用户数据、行为数据、消费数据、商品数据、行为数据和客服数据等，任何跟用户有关系的数据都可以作为数据源。 数据源这部分可能会涉及到“数据交换”，即从其他网站等渠道通过一定方法拿到需要的数据。 然后是数据管理平台，管理平台的核心是做标签的管理，包括定义、编辑、审核、查询等等，及对应的分析工具。 在此基础上再来建立各种模型，包括用户购买力模型、群体画像模型、购买兴趣模型、促销敏感度模型等。 通过系列模型得出的结果就是用户的标签，包括用户DNA、品类偏好、品牌偏好、促销偏好、价格偏好等。 探码科技营销大数据采集系统以客户为中央，依托强大的数据库资源，通过对数据的剖析整合，对客户进行准确的剖析定位，帮助企业做到适宜的时间、适宜的所在、适宜的价钱、通过适宜的营销渠道，向精确的主顾提供需求的产物，实现企业效益的最大化。 探码大数据采集系统为行业构建数据湖 探码科技通过web（网页）数据采集、和工厂设备数据采集通过这两种数据采集的方式，从数据源中提取结构化和非结构化数据。 通过数据标注/清洗、数据转换、数据治理对提取的数据进行处理，最后快速输出数据构建数据湖。 打破数据孤岛模式，通过机器学习与人工智能技术实现商业智能加强内部数据的使用，促进协同化办公。 有一个集中式的能存储数据中心，数据信息追踪与一致性保障，可跟踪数据使用以支持敏捷数据生产过程，并且支持交互式大数据分析。 提供对最先进的大数据SQL引擎及其提供的扩展功能的访问，帮助组织或企业做出更多灵活的关于企业增长的决策。 探码数据湖构建流程数据采集明确数据需求：由于客户所处行业不同，诉求也就各不一样。 所以首先必须明确客对于数据的最终用途，确定客户需求。 根据客户所需搜集的数据信息与客户沟通之后，总结需要收集的字段。 调研数据

微信营销怎样定位精准客户群体

第一步：初步界定你的客户

营销最开始都需要分析界定目标客户，正如我们要发布征婚广告时，会写出心仪对像的各项标准，如学历、收入、工作等情况。

初步界定客户时，一般会通过以下的方法来界定：

(1)客户内在属性：

who(谁)-when(购买习惯)-why(购买理由)-age(年纪)-sex(性别)-interest(爱好)-income(收入)。

(2)外在属性：

where(地区分布)-company(公司)-place(活动场所)。

当你清晰地列出这些客户属性时，你可以基本界定了目标客户，但还不够精准，需要进一步地缩小客户范围。

第二步：购买能力区分你的客户

客户是必须具备购买得起你的产品能力的人。否则带来的客户一定是不停地在浪费时间与你砍价的人。如果你经常碰到砍价客户，只能说明你没有定位准确客户。

前文叙及，客户的购买能力一般通过客户收入或客户的平均消费水平以及是否购买过大额相关产品来界定。购买能力也体现在客户拥有哪些有价值的产品。比如，客户拥有宝马、拥有LV包，说明该客户具有较强劲的购买能力。

第三步：消费历史映射你的客户

想要知道人们接下来购买什么，就看他最近买了什么，以及正在购买什么。营销大师菲利普科特勒曾说：“推断人们将要购买什么的方法是观察人们过去购买了什么，以及正在购买什么。”找出了客户要购买什么，你才能知道把产品卖给谁。

客户的消费历史与经历代表了客户对你的产品类别的认知、以你的产品的需求，以及购买你的产品可能性。分析客户消费历史包含：客户是否购买过与你产品同类的产品，相关联的产品，互补的产品(如西装与皮鞋是互补)，以及是否购买过你的竞争对手的产品。

从客户消费历史中，你可以轻易地挑选出那些对你的产品有所了解，不需要常识教育的客户，这为营销节省了大量的时间。

记住：启蒙教育客户，特别要把一个不熟悉的产品教育给客户，是非常浪费时间，也是危险与不值得的。

第四步：购买需求决定你的客户

客户为什么会购买，只因为客户有需求。假如客户没有这一块的需求，他一定不会购买。因此，客户的需求决定了这个客户掏钱的速度与可能性。

客户的需求可以从客户的消费历史和客户关注的焦点中看出。假如客户曾经购买过你的竞争对手的产品，或相应的替代品，那么客户在这一块是有需求的。假如客户关注某一产品的性能、特点、评价，那么他一定在这一块有需求，因此可以从互联网相关的评价网上找到有需求的客户。

第五步：消费频率筛选你的客户

消费频率越高，代表客户价值越大。锁定高消费频率的客户，更容易成交!因为经常购买这个产品的人，对这种产品已经有深入地了解，你所要做的就是把你的产品价值展现给他看。

同时，消费频率代表了客户对此类产品有偏好，你想想客户有这一块的偏好，成交他是多么顺利的事情。

了解客户的消费频率可以从相关的消费历史中看出，获取这些消费历史最好的方法就是提供一个有奖调研。同时要多关注行业内的信息与数据。

第六步：市场细分锁定你的客户

市场细分，目的是聚焦在你最容易产生效益的那一群客户身上。市场细分有助于你规避竞争，通过细分划出一片利润区域，在这个区域里你有绝对的竞争力。

前面五步帮助你基本上确认了精准的客户，但是这些客户是否认可你的产品风格与价值呢因此在这里你必须通过市场细分来锁定客户。通过市场细分，形成独特的竞争力。你能够选择到那些对你的产品性能或服务特点认可并支持的人。

什么是用户画像？作用是什么

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。

目前市场是分为 To C 和 To B 两类用户画像需求，网上传播的用户画像一般以 C 端为主，它们模版多，方法全，RFM 模型成熟，并逐渐衍生出一些用户洞察公司，帮助企业完善用户画像。但这些 C 端模版对于 To B 端的企业来说无法直接套用，并且两者用户画像研究群体不同，导致在洞察方法上也略有差异。

此处我以制作 To B 用户画像为例进行阐述，希望可以解决你的疑问，它的的主要内容包括：

1、用户基本信息

用户基本信息很好理解，B 端客户一般为企业，它的基本信息就包括企业信息，组织架构，公司特征等，这些信息对我们建构用户基本框架提供了很大的帮助。根据用户基本信息，可以将用户团队规模大致分为 10 人以下、20 人～50 人、50 人以上等类型。或者可以根据所在行业的核心关注指标来进行不同团队的划分。

此处，我们以 20 人～50 人的公司为例，模版中可以依次填入公司名称、公司特征、组织架构的信息。

完成基本信息的输入，20～50 人创业公司的基本面貌就可以清晰地展现在我们面前，这种信息类似于 C 端用户画像的信息，很好地解决了“用户是谁”这个问题，将一行行数据和文字具象化，让产研人员可以感受到活生生的用户，而不是陷入自我想象的循环圈。

2、购买决策链。

建立用户基本轮廓后，我们可以继续从用户决策链下手。如果我们能充分了解决策链上各个角色的影响力，以及他们对产品的需求，那么才能提高获得订单的成功率，进而完成我们对用户核心诉求的探索。

以蓝湖一个 PM 画像为例，Kevin 是产品负责人，在社区领域经验非常丰富。他们的产品节奏从来不以快为标准，而是以好为标准。目前，很注重流程的管理以及文档沉淀，深知这些是保证高品质输出产品的关键。希望能有一个 All-in-one 工具能更便捷的使用。

人数不同的公司，决策链的长短也有区别，小公司 PM 的影响力可以占到 70%，而中大型团队 PM 还有总监、VP、CEO 等关键角色。所以你可以根据不同的公司情况，有针对性地进行补充其他关键用户画像，完善决策链。

3、用户核心诉求。

在了解各个关键角色的用户画像之后，我们可以对决策者的核心诉求进行归纳总结；一方面，从使用者、决策者的双维度出发，帮助产品不断优化和迭代；另一方面，为客户精细化运营提供抓手和依据，实现产品增长目标，从而提高企业的市场占有率。

如果调研足够深入，甚至还可以得到一些用户的关键数据，例如 DAU、WAU 等，这部分数据对于你填充用户画像的最后一块空白非常有帮助。

在搜集以上信息结束之后，你可以根据在调研中发现的差异点进行个性化补充，比如重新进行用户分类，更改用户的公司规模，增加关键人物画像等。

洞察用户进而输出完整的用户画像报告这是我们每个人都必须了解的事情，无论你是产品、设计还是运营、销售，了解用户可以让我们更有针对性地帮助他们达成目标。

这个模版我已经上传至蓝湖的「超级文档」，大家可以在创建文档时直接选择，希望你能喜欢！

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