日前，有利于客户画像的数据包括的话题受人关注，并且与之相关的有利于客户画像的数据包括哪些同样热度很高。今天，康晓百科便跟大家说一说这方面的相关话题。

有利于客户画像的数据包括(有利于客户画像的数据包括哪些)

导读目录：

银行客户经理画像有哪些维度？

客户画像的四个维度是用户标签(基本属性)、消费标签(资产属性)、行为标签(风险偏好属性)、其他属性。

交互设计之父Alan Cooper最早提出了用户画像（persona）的概念，认为“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”。同理，客户画像就是真实客户的虚拟代表，是建立在一系列真实数据之上的目标客户模型；

什么是客户画像维度？

客户画像维度包括:

1、静态维度

静态维度主要从用户的基本信息来进行划分，如性别、年龄、学历角色、收入、地域、婚姻等。依据不同的产品，记录不同信息的权重划分。

2、动态维度

动态维度指用户访问小程序的行为。未来用户出行、工作、休假、娱乐等都离不开小程序，动态属性能更好地记录用户日常的行踪和行为。

3、消费维度

消费维度指小程序用户的消费意向、消费意识、消费心理、消费嗜好等，对用户的消费能力、消费意向、消费等级进行很好的管理。

4、心理维度

心理维度指用户在环境、社会、交际过程中的心理反应，或者心理活动。进行小程序用户心理属性划分的意义在于能更好地依据用户心理进行产品设计和运营。

顾客画像包含哪些方面？

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。

构建用户画像的主要步骤包括哪些及每个部分主要完成的工作是什么？

营销实验室Convertlab为企业“连接用户多触点、用户旅程监控、数据分析与管理、增强数字利润闭环”所提供的整合解决方案。透过数据分析，细分用户画像，市场与销售相结合。营销人员在运用技术分析的同时也应制定策划执行方案，平衡好两者之间的关系，制定高效的营销策划。往往消费者的潜意识行为是很难通过人工来进行追踪的，所以大数据是辅助营销人员最清晰可见图纸。

1、360°全域画像：每一个客户都独一无二，如果仔细去看每一个客户个体，人人都有不同特征。无论是基础的客户档案、多种身份、特征标签还是消费记录、互动记录，这些信息都同等重要并合力构成一个客户的360°画像。

2、全渠道数据自动汇总：同一个客户在不同渠道留下的数据有很大不同，无论是数据内容、数据量还是数据中包含的身份信息都存在很大差异。DM Hub内建身份信息自动识别和自动化合并功能，可以有效把同一客户的全渠道数据自动汇总到客户全域档案，过程中无需人工步骤。

3、人群细分：在完成每个客户的个体画像之后，就可以进行客群的分层分群（Segmentation），人群细分是所有分析洞察和精准营销的重要基础工作之一。DM Hub的人群细分能力极其强大和灵活，可以选择任意筛选进行多级组合，刷新维度包括所有在DM Hub管理的数据，包括客户基础属性、画像数据、行为数据、交易记录、会员档案、营销数据等。

4、行为特征分析：包括由客户真实购特卖行为组成的消费行为行为分析，以及用户与企业交互过程的产生的非消费行为数据分析。通过消费行为数据，品牌可以了解客户的购买力、购买习惯、商品或服务的偏好；结合特定的数据挖掘模型，基于历史消费行为，还能够预测未来消费的可能性。非消费行为数据则可以通过分类、加工和分析，形成客户洞察，引导消费转化，或比较相同类别人群的消费和非消费特征，以形成新的洞察（例如发现高潜力的潜在高消费人群）。

5、标签管理：“标签”是客户画像最核心的部分，DM Hub具备完整的标签管理模块，包括多层次标签结构的定义、标签逻辑定义、多种标签生成方式等。DM Hub支持手工批量打标签、自动化流程标签、自动化规则标签、模型计算标签和自定义逻辑标签等不同的生成方式。此外，DM Hub还提供各个行业的标签模板库，有效缩短从头建立整体标签库的时间。

6、开放接口：DM Hub具备成熟完备的开放接口，既可以接收来自外部的原始数据，又可以把加工过的画像数据输出到外部系统，还可以灵活的将人群包和其他系统进行数据交换。通过开放的数据接口和灵活的扩展性，CDP可作为企业客户数据管理的中台，进行不断的数据汇集和交换，产生更大化的数据价值。

销售行业客户画像分为哪些？

当今的时代是属于大数据的，在这样的一个背景之下，客户画像的理念也深入人心，并在多个领域发挥着至关重要的作用。对于企业而言，如何构建一个详细、实用的客户画像，可以帮助运营人员快速了解用户真实情况，为接下来的工作添砖加瓦，提供更多的指导意义。客户画像也并非一个笼统的概念，而是包罗万象的，下文中将为大家解答客户画像所包含的几点内容。

1、客户属性。

客户属性实际上就是指客户的一些基本信息，如年龄、性别、设备型号、职业等等特征，这些信息是非常有帮助的。尤其是客户性别这一属性，其中包含了自然性别及购物性别。自然性别指的是客户的实际性别，可以通过一些注册信息、调查问卷等途径来获得；而购物属性指的是客户购买某种商品时的性别取向，例如一个实际性别为男性的客户，但却经常购买带有女性特征的商品，则其购物属性就为女性。

2、客户行为。

通过客户的行为表现，我们可以挖掘出偏好和特征。通常情况下，营销者对于客户行为的分析分为好几类：订单相关行为、下单行为、访问行为、近30天行为指标、活跃时间段、购买品类、点击偏好、敏感度等等，都属于客户行为中的具体内容。

3、客户消费。

客户在消费时会产生很多内容，例如浏览、加购、下单、收藏、搜索等等方面，通过对客户消费过程进行分析，可以将客户所喜爱的商品品类进行细分，再借助大数据技术将更加精准的商品推荐给客户，提高下一次消费的转化率。

4、风险控制。

通过对客户的征信、设备等方面的风险因子，考量其在平台消费时可能会产生的风险程度。例如目前很多互联网企业都会遇到恶意刷单、欺诈、利用漏洞薅羊毛等行为，企业为了防止造成损失，都会对于这类客户实施有效监控，构建相关的指标体系。一般可以从账号风险情况、设备风险情况等方面入手。

5、社交属性。

要想为客户提供更加个性化的服务，就不得不关注社交属性，从家庭成员、社交关系、偏好、活跃度等方面来进行观测。比如我们日常在使用一些社交软件时，经常可以结合个性化特征来推送相关的广告。结合客户对于商品的偏好，构建一系列的营销场景，以此来激发客户的潜在需求。

关于客户画像的基本内容介绍就到这里。客户画像可以将所有的信息尽可能地标签化、具体化，让营销者可以针对客户提供更加符合其期待值的服务。如果能够通过以上内容构建良好的客户画像，对于企业未来的发展而言有着十分重要的推动作用。

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