精准营销，如何构建一套完善的用户画像体系？

【数据猿导读】“精准营销”依托大数据的发展，分析用户的消费习惯，给用户的消费行为打上专属标签，根据标签内容画出用户画像，继而有针对性的进行精准推送，最终实现品牌/平台的精准化营销

作者 | 斑马传媒

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“精准营销”依托大数据的发展，分析用户的消费习惯，给用户的消费行为打上专属标签，根据标签内容画出用户画像，继而有针对性的进行精准推送，最终实现品牌/平台的精准化营销。

千万人撩你，不如一人懂你，这句话在互联网圈可以说成是，真正的了解用户，才能得到用户，因此，用户画像的重要性不言而喻。

一、用户画像的工作原理

用户访问企业服务平台（官网/微信/其他自建平台），并且该平台具有独立后台系统支撑，那么后台系统就能收集到该用户的浏览信息，分析出用户的瞬时和长期消费偏好、阅读偏好、并综合他/她的性别、年龄、婚姻状况、职业等人口统计学信息，建立用户画像。

一旦这个用户再次来到该平台，你可以通过原先的用户画像，实时影响他的点击行为。他每次浏览刷新，你都可以实时分析他的即时消费偏好，推测出他的购买意向是否强烈，处于购买中的哪个阶段，对什么样的产品有兴趣，并结合历史购买信息，将匹配度最高的产品或服务推送到面前，进而做精准营销，以及做一对一的服务，提高成交效率。

二、用户画像的重要原则

1、标签化

这里的标签化，是指企业根据用户浏览、消费等行为，推断出这个用户的个人属性、社交属性、消费能力、购买需求、使用场景等信息。然后将信息进行归类，建立多元化、动态的客户标签。

标签化的目标其实是基于大数据的采集，用电子化的方式将用户属性抽象出来，以方便数据统计，构建大数据池，后续进行数据挖掘和聚合分析。

用户标签化切忌不要以偏概全，拍脑门给用户贴标签，一定要根据实际数据对用户进行分类整理。

2、低交叉率

用户画像的目的是，用透明直观的标签对目标用户进行数字化的聚合和描述。

在进行聚合时，要注意低交叉率的原则。就是如果两组画像中的标签几乎一致，只有个别并且对用户需求影响不大的标签因素是可以被弱化。

另一方面，用户画像也要尽量保证其完整性和独立性。完整性是为了尽可能大的包含用户群体，独立性又要求这些群体里没有重叠。这两点对于分析市场，优化产品业务都有很大作用。

三、用户画像的参考信息

1、人口属性—用户是谁（性别、年龄、职业等个人基本信息）

2、消费需求——消费习惯和消费偏好

3、购买能力——收入及购买力、购买频次和渠道

4、兴趣爱好——品牌偏好、个人兴趣

5、社交属性——用户活跃场景（社交媒体等）

注：本文由斑马传媒投递并授权数据猿发布，如有转载请联系斑马传媒（banma_media）

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