用戶輪廓及用戶畫像營銷策略

A. 企業如何構建自己的用戶畫像

企業構建用戶畫像，需要以下階段戰略解讀：企業選擇構建用戶畫像平台版，可以實現不同的戰略權目的，如提升產品服務質量、精準營銷等。根據戰略目的的不同，用戶畫像的構建也有所區別。因此首先需要明確用戶畫像平台的戰略意義、平台建設目標和效果預期，進而有針對性的開展實施工作。建模體系：對用戶畫像進行數據建模，結合客戶實際的需求，找出相關的數據實體，以數據實體為中心規約數據維度類型和關聯關系，形成符合客戶實際情況的建模體系。維度分解：以用戶、商品、渠道三類數據實體為中心，進行數據維度分解和列舉。根據相關性原則，選取和戰略目的相關的數據維度，避免產生過多無用數據干擾分析過程。應用流程：針對不同角色人員的需求（如市場、銷售、研發等），設計各角色人員在用戶畫像工具中的使用功能和應用/操作流程。創略科技的智能客戶數據平台，可以根據企業當前遇到的數據困境（數據孤島，非統一格式）制定解決方案，打造基於企業營銷場景的客戶數據標簽集，實現精準畫像。

B. 如何做有意義的消費者人群分類和用戶畫像

通過數據分析旅遊消費數據及遊客綜合畫像，全面解讀遊客消費特徵，分析旅遊消費發展趨勢，為旅遊產業供給側改革提供策略指導，為政策效果量化提供數據支持，為遊客引流提供精準營銷服務。
我所熟知的海鰻雲就對消費者畫像有很深的產品分析。

C. 什麼是用戶畫像如何構建用戶畫像

由於每個人都受限於自己對於事物的認知，可能會導致對同一件事情的理解出現偏差。尤其是當我們把自己對產品的理解拿來當做用戶對產品的理解來定義需求時，就容易出現所謂的「彈性用戶」。每個人都說是為了用戶體驗著想，但這樣定義出來的用戶顯然不是產品真實的用戶。所以用戶畫像這個工具就出現了，它是一些真實用戶構建出來的原型，用來幫助產品設計人員有針對性的制訂產品功能，服務策略，銷售策略，從根本上來講，用戶畫像就是網路營銷人了解用戶所使用的。 問題來了：我們構建出來的用戶畫像，真的能夠幫助到我們嗎? 在用戶畫像中，我們得知用戶的年齡、性別、學歷、婚姻狀況等基本信息和工作信息，還有用戶的一些特點和目標，是不是感覺已經很完善了?

D. 如何利用LBS進行用戶畫像和產品營銷

LBS全稱-Location Based Service
所以你要採集某個定位的區域進行用戶畫像的描述：
1、構造畫像：回年齡、性別、職答業等等，構造出多個用戶畫像。
2、梳理畫像：構造畫像在根據自己的述求，挑選出合適自己的畫像。
3、營銷：根據畫像在結合自己的產品找到切合點進行營銷。
eg：某個景區的人，賣飲料解渴。飲料就是我的產品，畫像就是在爬山有解渴需求的人群。
大概你還需要進行鎖住這個區域的人群

E. 什麼是用戶畫像如何分析用戶畫像

什麼是用戶畫像？

用戶畫像是真實用戶的虛擬代表，是建立在一系列真實數據之上的目標用戶模型。

通俗來講，就是——我們產品的目標受眾是什麼，使用我們產品的核心人群是什麼樣的，他們有什麼行為特徵、消費習慣，什麼是能夠刺激他們購買的核心需求。

如何分析用戶畫像？

1.網路大數據洞察：網路指數

網路指數是以網路海量網民行為數據為基礎的數據分享平台。分別有趨勢研究、需求圖譜、人群畫像是網路指數的三個展現維度。

趨勢研究：這是網路指數最核心、最基本的功能，是以時間維度，判斷關鍵詞的關注熱度；我們可以做對比分析，從而找出規律。

以美術班為例，搜索關鍵詞後，發現了一條規律，每年的3月和9月是搜索高峰期，這也正好應對了兩個開學季。

需求圖譜：通過用戶在搜索該詞的前後的搜索行為變化中表現出來的相關檢索詞需求。

比如，通過「美術」這個大關鍵詞，檢索出的相關小關鍵詞。可以幫我們更精準地掌握用戶的需求。圓中的圈越大，說明與大關鍵詞的關聯性越強。

人群畫像：搜索關鍵詞的人群共性特徵，是從地域、年齡、性別分布以及興趣屬性這幾個特徵展開的。

2.全域數據洞察——觀星盤

觀星盤匯聚了網路域內數據、客戶數據、合作夥伴數據組成的全域數據，構建海量用戶行為標簽，提供多維度行業和品牌洞察能力，全方位感知用戶行為和意圖，幫助品牌鎖定精準目標用戶。

藉助觀星盤數據精細化細分人群，可以覆蓋不同側重點進行引流營銷，增強目標用戶對品牌的認知，提升影響力。

F. 如何構建一套完善的用戶畫像體系，實現精準化營銷

為什麼需要用戶畫像 用戶畫像的核心工作是為用戶打標簽，打標簽的重要目的之一是為了讓人能夠理解並且方便計算機處理，如，可以做分類統計：喜歡紅酒的用戶有多少？喜歡紅酒的人群中，男、女比例是多少？ 也可以做數據挖掘工作：利用關聯規則計算，喜歡紅酒的人通常喜歡什麼運動品牌？利用聚類演算法分析，喜歡紅酒的人年齡段分布情況？ 大數據處理，離不開計算機的運算，標簽提供了一種便捷的方式，使得計算機能夠程序化處理與人相關的信息，甚至通過演算法、模型能夠「理解」 人。當計算機具備這樣的能力後，無論是搜索引擎、推薦引擎、廣告投放等各種應用領域，都將能進一步提升精準度，提高信息獲取的效率。 三、如何構建用戶畫像 一個標簽通常是人為規定的高度精煉的特徵標識，如年齡段標簽：25~35歲，地域標簽：北京，標簽呈現出兩個重要特徵：語義化，人能很方便地理解每個標簽含義。這也使得用戶畫像模型具備實際意義。能夠較好的滿足業務需求。如，判斷用戶偏好。短文本，每個標簽通常只表示一種含義，標簽本身無需再做過多文本分析等預處理工作，這為利用機器提取標准化信息提供了便利。 人制定標簽規則，並能夠通過標簽快速讀出其中的信息，機器方便做標簽提取、聚合分析。所以，用戶畫像，即：用戶標簽，向我們展示了一種樸素、簡潔的方法用於描述用戶信息。 3.1 數據源分析 構建用戶畫像是為了還原用戶信息，因此數據來源於：所有用戶相關的數據。 對於用戶相關數據的分類，引入一種重要的分類思想：封閉性的分類方式。如，世界上分為兩種人，一種是學英語的人，一種是不學英語的人；客戶分三類，高價值客戶，中價值客戶，低價值客戶；產品生命周期分為，投入期、成長期、成熟期、衰退期…所有的子分類將構成了類目空間的全部集合。 這樣的分類方式，有助於後續不斷枚舉並迭代補充遺漏的信息維度。不必擔心架構上對每一層分類沒有考慮完整，造成維度遺漏留下擴展性隱患。另外，不同的分類方式根據應用場景，業務需求的不同，也許各有道理，按需劃分即可。 本文將用戶數據劃分為靜態信息數據、動態信息數據兩大類。 靜態信息數據 用戶相對穩定的信息，如圖所示，主要包括人口屬性、商業屬性等方面數據。這類信息，自成標簽，如果企業有真實信息則無需過多建模預測，更多的是數據清洗工作，因此這方面信息的數據建模不是本篇文章重點。 動態信息數據 用戶不斷變化的行為信息，如果存在上帝，每一個人的行為都在時刻被上帝那雙無形的眼睛監控著，廣義上講，一個用戶打開網頁，買了一個杯子；與該用戶傍晚溜了趟狗，白天取了一次錢，打了一個哈欠等等一樣都是上帝眼中的用戶行為。當行為集中到互聯網，乃至電商，用戶行為就會聚焦很多，如上圖所示：瀏覽凡客首頁、瀏覽休閑鞋單品頁、搜索帆布鞋、發表關於鞋品質的微博、贊「雙十一大促給力」的微博消息。等等均可看作互聯網用戶行為。 本篇文章以互聯網電商用戶，為主要分析對象，暫不考慮線下用戶行為數據（分析方法雷同，只是數據獲取途徑，用戶識別方式有些差異）。 在互聯網上，用戶行為，可以看作用戶動態信息的唯一數據來源。如何對用戶行為數據構建數據模型，分析出用戶標簽，將是本文著重介紹的內容。 3.2 目標分析 用戶畫像的目標是通過分析用戶行為，最終為每個用戶打上標簽，以及該標簽的權重。如，紅酒 0.8、李寧 0.6。 標簽，表徵了內容，用戶對該內容有興趣、偏好、需求等等。 權重，表徵了指數，用戶的興趣、偏好指數，也可能表徵用戶的需求度，可以簡單的理解為可信度，概率。 3.3 數據建模方法 下面內容將詳細介紹，如何根據用戶行為，構建模型產出標簽、權重。一個事件模型包括：時間、地點、人物三個要素。每一次用戶行為本質上是一次隨機事件，可以詳細描述為：什麼用戶，在什麼時間，什麼地點，做了什麼事。 什麼用戶：關鍵在於對用戶的標識，用戶標識的目的是為了區分用戶、單點定位。

G. 什麼是用戶畫像作用是什麼

用戶畫像又被稱為用戶角色，是一種勾畫選擇目標用戶、客戶訴求與具體相關設計方向的工具，目前在各領域都得到了廣泛的應用。用戶畫像勾畫形成的角色需要有代表性，這樣才能代表需求產品的主要使用群體。
用戶畫像可以使服務對象更加專注，還可以提高工作決策效率。當產品經營決策產生分歧時，決策者對一致的用戶進行討論，方向就會大致相同，進而提高決策的效率。構建和完善用戶畫像要找准確立點和努力方向，從用戶角度出發。


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