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惟客数据:一文搞懂什么是用户画像
发表时间:2022年4月8日 10:51 来源:新科技网 责任编 辑:麒麟

此前海底捞被曝给顾客打标签一事在网上引起关注,如何正确应用数据优化客户服务体验,也一度成为热议话题。WakeData惟客数据认为,海底捞的“标签行为”本质上涉及到了用户画像的构造。其中将顾客的一些体貌特征和服务员主观描述进一步标签化的行为,其实对提升服务能力作用不大,而且在人们对信息安全的不断重视下,也容易让客户感觉到自身个人信息的泄露以及隐私的侵犯。

像海底捞这样的线下企业,在数字化转型的路上,用户行为给企业的产品和服务带来了许多的改变和重塑。其中最大的变化是在于,用户行为是可被“追溯”的。通过给用户打标签的方式逐渐搭建起用户的信息全貌,并从中挖掘出用户需求,从而提升线下以及线上业务的服务和客户满意度,这是常见的数据赋能企业的方式,不过保护用户隐私和个人信息是前提。

当然,要想数据赋能做到有用、有效,企业就必须全面认识用户画像。接下来惟客数据会从3个纬度剖析用户画像:

1、用户画像是什么?

2、用户画像的三种标签类型

3、用户画像的应用

首先第一个,用户画像是什么?

用户画像,就是用户信息标签化。进一步解释,就是企业通过收集与分析消费者社会属性、消费行为等信息的数据之后,描绘出一个虚拟的“用户”。而在这过程中,其实用户画像的焦点工作就是为用户打“标签”,例如年龄、性别、地域、用户偏好等等,最后再以综合标签来看,就可以勾勒出单个“用户”的立体画像。

现在很多企业都将用户画像看作是企业应用大数据的根基,而且能够作为定向广告投放与个性化推荐的前置条件,为数据驱动运营奠定了一个基础。从基础设施的建设到应用层面,主要有数据平台搭建及运维管理、数据仓库开发、上层应用的数据统计分析、可视化、用户画像建模以及自动化营销等应用方向。

虽然大数据在逐步发展,但在很多线下企业的实际应用场景中,还是觉得数据对于企业来说仅仅是“报表”的线上化,对于企业来说是“死”的,对业务的提升没有什么实际的帮助和可以量化的价值。

而用户画像的出现可以很好地帮助大数据走出“死路”,摆脱大部分线下企业的固有思想,用户画像经过各种营销工具的使用,对用户进行个性化的服务,也是线下企业“盘活”大数据的一个重要方向。

(图片来源:惟客数据)

用户画像的三种标签类型

针对不同的分类,其实有不同的标签,接下来说说三种不同分类之下的标签类型。

1)按照变化频率,可以分为静态标签和动态标签。

静态标签可以是与生俱来的属性,例如出生年月、性别、学历、职业等等,一些变动比较低频的标签。而动态就相反,可以理解为是经常产生变动的,例如“一段时间经常去游泳”可以是季度的,也可以是以每小时计算的。

2)按照评估指标,可以分为定性标签和定量标签。

定性指的是需要通过其他的途径来实现量化的内容,例如有些内容需要文字来标识的,用户的职业状态“在职”;用户的爱好为“踢足球”等等。而定量标签就是可以直接进行量化的内容,例如去了50家门店购买蛋糕,单次消费达250元。

3)根据来源和生成渠道的不同,可以分为基础、业务、智能标签。

基础标签可以是一些简单描述,如:性别、年龄、身高、体重等等。业务标签可以是根据业务经验生成的标签,简单来说就是:用户忠诚度、购买力等等。这些标签的生成也需要依据于用户的登录频次、活跃时间、购买次数、单次购买金额、总购买金额等指标所计算而出。

用户画像的应用

1)为用户设置标签后,用户的个人特征更为明显,有利于用户展示以及表达个性。基于这些用户标签,线下以及线上企业可以有针对性地更新产品,对产品做出更适合顾客的设计。从企业角度出发,也是为了提供更好的服务。当然在用户的角度上,会存在很多辩证性的观点。

2)设置用户标签可以让用户的特征更加明显,如果想搜索某一特征的用户,直接通过标签就可以找到符合的用户。例如企业即将开展一个大型的helloKitty展会,针对于以往所有被打过标签的用户,即可针对性地输出一些相关内容进行推送,同时也不会过多的打扰到其他不感兴趣的用户。

3)接上第二条的阐述,其实用户标签也有助于企业实现精准化营销,提升宣传广告投放效果,线上的APP产品也可以基于用户标签向用户精准推送消息,提高活跃度和转化率。

大数据的快速发展,为线下企业的业务增长带来了不少的帮助,但惟客数据认为,保证用户个人信息安全、不侵犯隐私,应该成为企业运用用户画像去实现业务增长的底线。

关于惟客数据:

WakeData惟客数据是一家以大数据和AI人工智能为核心的数字化客户经营服务商,率先提出数字连接、数据智能、数字运营的数字化升级实践路径。面向不动产、家居、汽车和泛零售等线下行业提供「惟客云」数字化客户经营系统,以客户为中心、以数据驱动,助力企业提升客户服务体验和经营效率。截至目前,中国超过510万C端消费者使用惟客云,覆盖近万家线下门店。

关键词 : 大数据

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