主题乐园客户画像分析论文

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。 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。

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：

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。

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。

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！

用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。如果有用户经常购买一些玩偶玩具，那么电商网站即可根据玩具购买的情况替你打上标签“有孩子”，甚至还可以判断出你孩子大概的年龄，贴上“有5-10岁的孩子”这样更为具体的标签，而这些所有给你贴的标签统在一次，就成了用户画像，因此，也可以说用户画像就是判断一个人是什么样的人。

1.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。具体来讲，当为用户画像时，需要以下三个步骤：第一、收集到用户所有的相关数据并将用户数据划分为静态信息数据、动态信息数据两大类，静态数据就是用户相对稳定的信息，如性别、地域、职业、消费等级等，动态数据就是用户不停变化的行为信息，如浏览网页、搜索商品、发表评论、接触渠道等；第二、通过剖析数据为用户贴上相应的标签及指数，标签代表用户对该内容有兴趣、偏好、需求等，指数代表用户的兴趣程度、需求程度、购买概率等；第三、用标签为用户建模，包括时间、地点、人物三个要素，简单来说就是什么用户在什么时间什么地点做了什么事。

用户画像是真实用户的虚拟代表，是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型。

通俗来讲，就是——我们产品的目标受众是什么，使用我们产品的核心人群是什么样的，他们有什么行为特征、消费习惯，什么是能够刺激他们购买的核心需求。

我们可以理解成，它就是一家企业的核心武器，它可以帮助我们：

为了帮助大家更好地理解用户画像，这里为大家梳理了一套用户画像建立模板，大家可以参考：

1.百度大数据洞察：百度指数

百度指数是以百度海量网民行为数据为基础的数据分享平台。分别有趋势研究、需求图谱、人群画像是百度指数的三个展现维度。

趋势研究：这是百度指数最核心、最基本的功能，是以时间维度，判断关键词的关注热度；我们可以做对比分析，从而找出规律。

以美术班为例，搜索关键词后，发现了一条规律，每年的3月和9月是搜索高峰期，这也正好应对了两个开学季。

需求图谱：通过用户在搜索该词的前后的搜索行为变化中表现出来的相关检索词需求。

比如，通过“美术”这个大关键词，检索出的相关小关键词。可以帮我们更精准地掌握用户的需求。圆中的圈越大，说明与大关键词的关联性越强。

人群画像：搜索关键词的人群共性特征，是从地域、年龄、性别分布以及兴趣属性这几个特征展开的。

2.全域数据洞察——观星盘

观星盘汇聚了百度域内数据、客户数据、合作伙伴数据组成的全域数据，构建海量用户行为标签，提供多维度行业和品牌洞察能力，全方位感知用户行为和意图，帮助品牌锁定精准目标用户。

借助观星盘数据精细化细分人群，可以覆盖不同侧重点进行引流营销，增强目标用户对品牌的认知，提升影响力。