客户标签和客户画像概念的差异是什么客户画像分析怎么做 _经验分享

客户画像的内容有哪些?
1、用户属性
一般来说，用户属性又包含了以下常见的指标：用户的年龄、性别、设备型号、安装/注册状态、职业等等用户静态特征。这里的用户性别既可以指自然性别，又可以指购物性别。自然性别是指用户的实际性别，一般可通过用户注册信息、填写调查问卷表单等途径获得。而购物性别是指用户购买物品时的性别取向，可能一个实际性别的女的用户，但是经常购买男性性别明显的商品，那么她的购物性别就是男性。
2、用户行为
用户行为即通过用户行为可以挖掘其偏好和特征。常见的用户行为分析包括了：用户订单相关行为、下单/访问行为、用户近30天行为类型指标、用户高频活跃时间段、用户购买品类、点击偏好、营销敏感度等相关行为。
3、用户消费
用户消费包含了用户浏览、加购、下单、收藏、搜索商品等等内容。分析用户消费就是要细分用户喜好的商品品类，这样一来给用户推荐或营销商品的准确性才能越高。
扩展资料：
客户画像价值主要体现在三点：
1.对产品的价值，帮助我们了解客户需求，迭代产品，确定产品功能设计，有助不断迭代调整产品。
2.对市场的价值，有助于调整营销内容、营销策略和渠道选择。
3.对销售的价值，有助于调整销售团队结构和销售打法，帮助销售进行客户筛选，找到有效客户，提高转化率，确定业务方向，合理配置团队，完成业绩指标。

客户标签和客户画像概念的差异是什么？
客户标签：是通过人工智能的方式，根据用户群或者说消费者的特征提炼出来的，它是用来给用户分类的。
客户画像：它是用来更深入了解某个客户的，客户画像是针对一个客户，汇总他身上的标签，然后得到标签的总和结果。
客户画像及标签体系
大数据时代，客户购买行为给企业的产品和服务来了一系列的改变和重塑。其中，最大的变化在于，客户的一切行为在企业面前是可以量化和追溯的。企业内部保存了大量的原始数据和业务数据，这些都是服务客户的真实历程。随着大数据技术的广泛应用，企业的关注点日益聚焦在如何通过精细化运营，实现精准营销。首当其冲的就是需要建立客户画像。
客户画像，即客户信息标签化，通过收集客户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，进而对客户需求或者产品特征进行刻画，并对这些特征进行分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出客户的信息全貌。
客户画像是企业大数据的根基，是业务增长的前置条件，为数据驱动运营奠定了基础。由此看来，如何从海量数据中挖掘出有价值的客户信息越来越重要。
尤其是B端产品，讲究强关系，业务人员普遍认为只有和客户搞好关系，多请客户吃吃饭，多送点礼照样能搞定客户，还要什么大数据啊。这主要是因为很多企业把大数据做的和报表没什么区别，让一线人员感受不到数据在完成绩效工作的过程中的帮助和价值。最常见的就是一线人员把客户信息以表格的形式提交给管理层以后，管理层在大会上展示的数据都是从一线人员的表格里搬运过来的。更有甚者，又把数据从表格里搬到了平台，清一色的多表合并式报表。究其原因，其实是“ 数据是静止的，没有在推进工作过程中为他们加持 ” 。
客户画像可以帮助大数据“走出”数据仓库，针对用户进行个性化推荐、精准营销、个性化服务等多样化服务，是大数据落地应用的一个重要方向。
【客户标签和客户画像概念的差异是什么客户画像分析怎么做】 对客户画像建模其实就是对客户“打标签”，一般分为3种标签类型：
统计类标签：这是最基础也最常见的标签类型，例如，对于某个客户来说，其性别、年龄、所在企业、所在项目、岗位职责、项目职位、加入项目时间、加入企业时间、原先所在企业、原负责项目、在项目中的职位、近一个月沟通次数/沟通主题/反馈问题等字段可以统计得出。该类标签构成了客户画像的基础；
规则类标签：该类标签基于客户行为及确定的规则产生。例如，对重要客户这一口径的定义为“近半年内交易次数≥3 or 机会转介绍≥2” 。而在实际开发客户画像的过程中，由于一线人员对业务更为熟悉，而数据产品经理对需求和数据的结构、分布、特征更为熟悉，因此规则类标签的规则由业务团队和数据产品经理共同协商确定；
挖掘类标签：该类标签用于对客户的某些属性或某些行为进行预测判断，通常由机器学习挖掘产生，例如，根据一个客户的服务反馈习惯判断该客户的关注点、根据一个客户在评审会上的观点判断其对竞品的偏好程度。该类标签需要通过算法挖掘产生。
在实际的工作中，统计类和规则类的标签在产品中占有较大比例。机器学习挖掘类标签多用于预测场景，如判断客户关注点、对竞争对手的偏好、大客户流失意向等。相对于统计类和规则类，机器学习标签开发周期较长，开发成本较高，但对指导业务有巨大的价值。如果能将对业务的指导作为服务于业务团队的支持，协助其高效、快速的达成绩效，那基于大数据的客户画像系统才能真正发挥其应有的价值。
其实，这三类标签是不冲突的，可以作为信息化、数据化、智能化的迭代进阶，在同一个数据仓库中实现。从不同系统中获取标签数据，经过ETL的数据处理，在Hive中按业务部门的使用需求和企业的经营指标要求进行加工，用BI报表进行展示、多维透视分析和向第三方提供数据服务，如面向营销和销售团队的目标客户推荐等。
对产品的价值：帮助我们了解客户需求，迭代产品，确定产品功能设计，有助不断迭代调整产品；
对市场的价值：有助于调整营销内容、营销策略和渠道选择；
对销售的价值：有助于调整销售团队结构和销售打法，帮助销售进行客户筛选，找到有效客户，提高转化率，确定业务方向，合理配置团队，完成业绩指标。
客户画像的内容有哪些？
客户画像的PERSONA要素如下：
P代表基本性（Primary)：指该用户角色是否基于对真实用户的情景访谈。
E代表同理性（Empathy)：指用户角色中包含姓名、照片和产品相关的描述，该用户角色是否引同理心。
R代表真实性（Realistic)：指用户角色是否看起来像真实人物。
S代表独特性（Singular)：每个用户是否是独特的，彼此很少有相似性。
客户画像简介：
客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。
我们在实际操作的过程中往往会以最为浅显和贴近生活的话语将用户的属性、行为与期待的数据转化联结起来。作为实际用户的虚拟代表，用户画像所形成的用户角色并不是脱离产品和市场之外所构建出来的，形成的用户角色需要有代表性能代表产品的主要受众和目标群体。

为什么要做精准客户画像？
一、客户画像的意义
我们所说的用户画像，就是将所有的用户运用标签的方式进行管理。其中包含客户的公开身份信息、消费习惯等数据，用来展现整个客户群体的主要特征。客户画像的意义在于为企业一些有用的客户信息基础，可以帮助企业对用户群体有一个准确的定位。
二、客户画像的作用
1、提高企业工作效率。这是客户画像比较笼统的作用，它对于企业效率的提升体现在各个方面。企业通过客户的画像可以分析出客户群体的特征，从而有针对性的寻找客户群体。就拿营销渠道来说，如果客户群体偏年长，则可以采用一些传统的营销方式。所以我们可以根据客户画像进行精准广告投放。
2、检验市场效果。企业将新的产品投入市场，一段时间后想要检验它的效果是否满足我们的预期，除了通过销售数据进行分析以外，也可以通过客户画像来进行判断。客户群体的画像决定了我们的产品是否符合市场需求，并通过这一点来调整产品的定位。因此，客户群体画像的又一个重要作用就在于用来检验当前市场下我们的产品是否受欢迎，以及是否有需要调整改善的地方。
3、寻找新的业务模式。通过客户群体的画像来判断当前市场，并对当前市场进行深度分析。这个过程中可能会有新的商机出现。敏感的决策者可以通过这一点来寻找新的商业机会，或者开发新的业务模式。当前业务模式中是否存在问题，这些问题是否严重影响了企业的发展。通过客户画像，决策者可以分析出很多有用的信息，并对业务模式进行调整。
从上述的意义和作用来看，企业要想在未来得到长远发展，构建客户画像已经成为必然。需要注意的是，不同的产品定位、服务，在用户画像上也存在着差异性。得客户者得天下，数据分析技术的发展，为客户画像提供了有利的支撑，也让企业逐步实现了个性化、精准化的营销策略。
什么是客户画像？
客户画像即客户信息标签化，完美地抽象出一个客户的信息全貌，可以看作企业应用大数据的根基
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客户标签和客户画像概念的差异是什么 客户画像分析怎么做

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