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,卓尔数科认为用户画像的重要性不言而喻。

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,最终实现品牌精准化营销

一、用户画像的工作原理

当用户访问企业服务平台(官网/微信/其他自建平台),且该平台有独立的后端系统支持时,后端系统可以收集用户的浏览信息,分析用户的即时和长期消费偏好和阅读偏好,并整合其性别、年龄、婚姻状况、职业等人口统计信息,构建用户画像。

一旦用户再次来到平台,你可以通过原始用户画像实时影响他的点击行为。每次他浏览和刷新,你都可以实时分析他的即时消费偏好,推断他的购买意愿是否强烈,他在购买过程中的哪个阶段,他对什么样的产品感兴趣。结合历史购买信息,将匹配度最高的产品或服务推到最前面,再进行精准营销和一对一服务,提高交易效率。 

二、用户画像的重要原则

1、标签化

这里的标签是指企业根据用户的浏览、消费等行为,推断出用户的个人属性、社交属性、消费能力、购买需求、使用场景等信息。然后对信息进行分类,创建不同的动态客户标签。标注的目的其实是在收集大数据的基础上,电子抽象用户属性,方便数据统计,构建大数据池,然后进行数据挖掘和聚合分析。

2、低交叉率

用户画像的目的是用透明直观的标签数字化地聚合和描述目标用户。做聚合时,注意交叉率低的原则。也就是说,如果两组人像中的标签几乎相同,那么只有单个标签因素对用户需求的影响很小,才能被削弱。另一方面,用户画像也应该尽量确保其完整性和独立性。完整性是指包含尽可能多的用户组,而独立性则要求这些组中不存在重叠。这两点对于分析市场和优化产品业务是非常有用的。

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)