客户画像是一个比较新颖的词汇,也是大数据时代下一个不得不提的时髦概念。通过从海量的用户行为数据中进行分析、匹配、概括,细致地将每一个客户的信息全貌展现出来,从而转化为一定的商业价值。我们在使用互联网产品时,经常能够发现商家推送了一些符合自己需求特征的产品,这也是一种客户画像的体现。本文将为大家展开介绍对客户进行精准画像的方法。
1、客户行为数据收集。
客户的各类行为数据综合到一起,才能构建出客户画像的基本数据。而且收集这类用户行为数据,不能仅仅只依靠官网页面上的那一点信息,还需要包括点击、外链、二维码、表单填写等等方面。营销者需要弄清楚的是,客户的行为都有着背后的原因。比如一个客户之所以会填写表单,很大可能性是由于对产品有兴趣、想要进一步了解;客户多次浏览同一篇文章,是基于对内容感兴趣的基础之上的;多次进入官网却并不注册,可能是产品对其吸引力不够;一直在回购某款产品却突然不下单了,可能是已经找到了其他更好的替代品;不参与任何营销活动,可能是认为活动的吸引力不够。
2、客户行为数据预处理。
预处理就是先把一些无效数据和繁杂数据清除干净,将留下来的有效数据进行整理和归纳,这样所得出的客户画像矩阵则更加精准。这一部分旨在为客户行为分析时奠定基础,提升数据分析的效率。
3、客户行为分析。
可根据所有客户行为的分析进行打分,将客户分为不同层级,目前最常用的就是打标签。通过对客户的需求、意向度、特征、购买能力等维度来打上标签,划分出不同的客户群体。针对不同的群体指定符合个性化特征的营销方案,打造更加精准的客户画像,从而将客户的价值发挥到最大。
4、形成客户画像。
当我们对各个层级的客户行为数据有所掌握后,就可以从中提取出基本信息。例如属性、购买能力、特征、兴趣爱好、社交等等方面,这些信息可以让我们所塑造的客户画像更加精准化、具象化,从而构建一个千人千面的营销方案。
营销人员唯有不断进行追踪和收集,才能对客户进行精准画像,以便更好地优化营销手段,提高转化率。总之,学习如何对客户进行精准画像,可以帮助企业了解用户的具体需求、体验、目标,并分析其行为。还可以帮助运营人员来识别哪些用户是潜在用户,让工作任务更加高效,也能够为客户创建良好的使用体验。
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