一次网购体验后，下次登录该网站，会d出各种同类替代产品或补充产品的强力推荐；当你成为某知名品牌的会员后，你会经常在特殊的日子(vip会员日、生日)收到品牌商的公告(祝愿)、短信或邮件。
这些都是精准营销推广的常用战术。
互联网技术和互联网时代，得客户者得天下。借助庞大的客户数据信息，构建一整套完善的用户画像，依托其标签化、信息化管理和数据可视化的属性，是公司完成智能推荐和强大大数据营销的基本前提。
>>>>用户画像是真正客户的虚似实体模型
敲黑板标注重点，标注重点:真实，数据信息，虚拟。
如果把真实客户和虚拟实体模型比作两个平行的点，这两个点是分开的、有边界的，那么数据信息就建立在大河之上，像公路桥一样相互连接。
公司利用找到的整体目标消费群体，挖掘每个客户的数据信息，如人口数量属性、个人行为属性、社交媒体、心理特征、个人爱好等。公司经过不断的积累和升级，抽象出详细的信息内容，形成并构建了客户的三维虚拟实体模型，即用户画像。
标注客户logo是用户画像最关键的部分。说白了，“logo”就是一系列有特殊含义的浓缩、简洁的词语，用来描述真实客户的属性和特征，方便公司做数据分析。
来自不同的受众，不同的公司，不同的目的，给客户的logo通常都有一个重点，要根据实际问题来对待。
但是，有些迹象是适用于所有情况的，应该从多方面去理解和把握。我把通用标志分为两种类型:相对静态的用户标签和不断变化的用户标签。
相应的，静态数据识别生成的人像就是3D用户人像；静态数据识别和动态识别构建的是一个三维的用户画像。
1.静态数据的客户信息识别及其三维用户画像
数字属性标识是客户最基本的信息内容要素。一般是创建一个logo，不需要公司太多的模型，就形成了用户画像的基础设施。
人口的数字属性包括人的自然属性和社会发展属性特征:姓名、性别、年龄、子女、体重、职务、地域、受教育程度、婚姻生活、生肖、血形。当然，属性是与生俱来的，一旦产生，就会保持稳定不变，比如性别、地域、血型；社会发展属性是后天获得的，处于相对稳定的状态，比如工作，婚姻生活。
心理过程包括心理状态和个性两种类型，既有先天的，也有后天的。对公司来说，科学研究客户的心理过程，尤其是需求、主观因素、价值观，可以窥视会员注册、申请、商品购买的深层主观因素；掌握顾客在商品和服务需求中的作用；正确理解整体目标客户包含什么样的价值认同，他们是什么样的人。
实际心理过程属性识别包括但不限于:
来源:《心理过程》百科
3D用户肖像
2.动态客户信息识别及其三维用户画像。
网站个人行为的属性，这里重点介绍客户在网站内外进行的一系列实际的个人行为。常见的个人行为包括:搜索、访问、申请注册、评价、关注、个人收藏、评分、购物车、购物、申请折扣券。
在不同的时间和情境下，这种个人行为是不断变化的，都属于动态信息内容。根据抓取的客户个人行为数据信息(拜访频率，是否进行深度评估)，公司可以对客户进行深浅分类，区分活跃/不活跃客户。
社交媒体个人行为是指在虚拟交友软件服务平台(新浪微博、手机微信、社区论坛、社会化营销、百度贴吧、twitter、Instagram)上产生的一系列客户个人行为，包括基本的浏览个人行为(搜索、申请注册、登录等)。)、社交媒体个人行为(邀请/添加/取消关注好友、添加群、创建新群等。)，并发布信息。
这种数据信息进一步填充了客户信息，再加上静态数据的识别，形成了详细的三维用户画像，也就是通常所说的三维用户画像。
三维用户画像
>>>>用户画像的使用价值
更好的掌握你，是为了更好更强的服务你！可以说是公司对客户认知能力的渴望推动了用户画像。
用户画像是真实客户的真实写照，可以为公司产生很多效益。
1.具体指导新产品开发，提升客户体验。
过去，在传统的生产模式下，公司始终坚持“自己做什么，就给客户做什么”的标准。这种自封的产品研发方式，往往会导致“做产品的客户完全不喜欢”的局面。
现在“客户需要什么，公司就制造什么”已经流行起来，很多公司都把客户的真实要求放在最重要的位置。
2.完成精准营销推广。
精准营销推广有很强的目的性，是公司与客户点对点的互动。既能让营销越来越高效，又能为公司节约成本。
这就是不准确造成的资源消耗。
包括我前面说的，网购后的商品推荐，约定品牌时的指定节日营销推广，都是大数据营销的成功示范。
要保证大数据的营销，数据信息是最不可或缺的存在。基于数据信息，创建用户画像，使用logos，让系统软件进行智能排序，获取不同种类的整体目标消费群体，针对每个群体进行针对性营销推广的策划和推送消息。
3.能够做相关的分类统计分析。
简单来说，依靠用户画像的信息内容识别，我们可以计算出“有多少人喜欢某样东西”、“25到30岁年龄段的女性客户有多少”这样的事情。
4.方便做相关的大数据挖掘。
在用户画像数据信息的基础上，根据关联规则的计算，A可以想到b。
沃尔玛超市“酒和尿布”的小故事就是用户画像关联规则分析的典型例子。
来源:关联规则百科
大家都知道用户画像有非常高的使用价值。以下是如何建立用户画像。
>>>>怎样搭建用户画像提前做好用户画像准备——数据信息发现和收集
在网址和主题活动页面进行SDK嵌入。即事先设定好你想要得到的“恶性事件”，让程在前/后台开发控制模块中使用Java/Python/PHP/Ruby语言进行开发设计，编写代码将“恶性事件”埋在对面的网页上，从而跟踪记录客户的个人行为，并将实时数据传输到后台管理数据库或手机客户端。
说白了，“恶性事件”是指顾客在商品和网页上的一系列有效的个人行为。数据收集者(产品 *** 作员和管理人员)以多种方式对它们进行叙述，使它们成为特殊的字段名称。
用编程语言描述这种个人行为，放置在网页或产品页面的相对部分生成接触点，让客户可以即时生成互联网上的个人行为数据信息(登录频率、浏览时间、唤醒率、外部接触点、社交媒体数据信息)和其服务项目中的个人行为数据信息(访问方式、网页等待时间、浏览深度、唯一网页访问频率等)。).
数据信息反馈到网络服务器，存储在后台管理或者手机客户端，这就是大家都想得到的客户数据。
众所周知，大多数情况下，利用埋点得到的数据范围较广，客户信息不够准确，无法做出更优化的分类。比如我们只知道客户是男的，却不知道他是什么年龄段。
在这种情况下，我们可以使用A/B测试来获得更详细的具有内容有效性的数据信息。
A/B测试是指向同一人群推送两种或几种不同的产品/主题活动/礼品，然后根据客户做出的选择获取进一步的信息内容数据信息。
为了更好的了解男性客户的年龄段，依托A/B测试，大家采用了抽奖的方式，在礼品网页上埋下SDK后，分别挑选出适合20-30岁和30-40岁的礼品。最终客户选择了前者，所以大家可以得出:是20-30岁的男性客户。
以上 是如何获取数据信息的。关于你掌握的客户数据信息，下一步就是做数据统计分析和解决方案——数据建模。
用户画像塑造链接-数据建模
1.判断与定量分析相结合的研究思路。
评判研究的思路是明确事物的特征，具有解释性；定量研究的思想是阐明目标总数的特征、排列组合和总数的变化，可以进行定量分析。
一般来说，判断的方式，在用户画像中，主要表现为总结商品、个人行为、客户的特征和特点，产生匹配的商品标签、个人行为标识、用户标签。
定量分析的方式是在判断的基础上给每个logo标注一个特殊的权重值，最后根据公式计算出总的logo权重值，生成详细的客户实体模型。
所以，用户画像的数据建模是判断和量化分析的融合。
2.数据建模-给标志增加权重值。
给客户的个人行为识别一个权重值。
客户的个人行为，可以用4w表示:WHO(谁)；什么时候(什么时候)；哪里(哪里)；什么(你做了什么)，深入分析以下内容:
WHO(谁):定义客户，确立每个人的研究对象。主要用于对客户进行分类，划分客户群体。互联网上的客户识别包括但不限于会员注册的ID、昵称、手机号码、电子邮件、身份z和两个微终端号码。
当:这里的时间包括两个层面:周期时间和时间的长短。“周期时间”是指企业按日计量的时间，指一个人的行为从产生到现在有多长时间；“时间长短”是为了更好的标注客户在某个页面的等待时间。
个人行为标识越早生成，权值越小，越近权值越大，这就是朴素的“时间衰减系数因子”。
其中(WHERE):指客户发生个人行为的点接触，包括内容网站的地址。内容是指客户在其中有效的目标logo，如红米手机；网站是指客户个人行为产生的实际地址，比如小米官网。权重加在网址logo上，比如你买了红米手机，在小米官网权重是1，在JD.COM商城是0.8，在淘宝是0.7。
什么(你做了什么):是指客户的个人行为，是基于个人行为的深层次加上权重值。比如客户购买的权重为1，客户个人收藏的权重为0.85，客户访问的权重为0.7。
当上述个体识别权值明确时，可以使用识别权值计算用户标签总权值的公式:
识别权重=时间衰减因子×个人行为权重×网址权重。
举个例子:某客户今天在小米官网买了一部红米手机；七天前，一名顾客在JD.COM商场购买了红米手机。
从而得到单个客户的识别权重值，并标注“是否忠诚”。
那样的话，公司和店铺可以根据基础信息进行更精准的营销和智能推荐。
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