（一）客户画像的构建

在数字化时代，客户的购买行为在企业面前是可以量化和追溯的，企业内部会保存大量业务数据和原始数据。借助于大数据技术，企业的关注点在于如何通过精细化运营实现精准营销。企业要想实现这个目标，首先要做的就是构建客户画像。

1.客户画像的定义

客户画像是指客户信息的标签化，即企业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，对客户的需求和特征进行刻画，并分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出客户的信息全貌。

客户画像的核心价值体现在以下3个方面。

●对产品的价值：帮助企业了解客户需求，确定产品功能和设计，有助于企业不断迭代和调整产品。

●对市场的价值：有助于企业调整和优化营销内容、营销策略和营销渠道选择。

●对销售的价值：有助于企业调整销售团队的结构和销售策略，帮助销售人员筛选客户并找到有效客户，提高转化率，完成业绩目标。

客户画像是企业实施大数据运营的根基，是业务增长的前提条件，为企业实现数据驱动运营奠定基础。因此，对于企业来说，从海量数据中挖掘出有价值的客户信息就变得越来越重要。

很多企业觉得，只要销售人员多和客户进行社交互动，拉近关系，再加上产品质量过关，就可以维护好客户，不需要大数据。这些企业不重视大数据，把大数据做得和报表没有区别，这样它们自然感受不到数据在完成目标过程中所能提供的帮助和价值。很多时候，处理数据的人员把客户信息以表格的形式提交给管理层之后，管理层在开会时直接搬运表格的数据，这种数据就是静止的，没有在推进工作过程中发挥太大价值。

构建客户画像可以让大数据走出数据库，协助企业对客户进行个性化推荐，实现精准营销，并为客户提供个性化服务。

一般来说，不同的业务内容可以产生不同的数据，不同的业务目标也需要使用不同的数据。在互联网领域，客户画像数据一般包括表1-4所示的内容。

2.客户画像的标签体系

标签是某一种客户特征的符号表示，是一种内容组织形式，也是关联性很强的关键字，可以帮助企业方便地找到合适的内容及内容分类。标签解决的是描述或命名的问题，但在实际应用中还要解决数据之间的关联问题，因此通常将标签作为一个体系来设计。

客户画像标签体系一般包含4个方面的内容。

（1）标签分类

客户画像标签可以分为人物基础属性标签和行为属性标签。人物基础属性标签主要包括客户的基本资料，如性别、年龄、所在地、兴趣、爱好、婚恋状况、学历、消费能力等，行为属性标签主要包括消费特征、设备属性、行为数据、社交数据等。

（2）标签级别

标签体系通常具有以下层级结构。

●原始输入层：主要包括客户的历史数据信息，如会员信息、消费信息、网络行为信息，这些标签经过数据清洗，从而达到客户标签体系的事实层。

●事实层：客户信息的准确描述层，可以从客户身上得到确定与肯定的验证，如客户的人口属性、性别、年龄、籍贯等。

●模型预测层：通过利用统计建模、数据挖掘、机器学习，对事实层的数据进行分析与利用，从而得到更为深刻的描述客户的信息。

●营销模型预测：利用模型预测层的结果通过打标签的方式对不同客户群体建立营销模型，从而分析客户的活跃度、忠诚度、流失率、影响力等营销数据。

●业务层：业务逻辑的直接体现，如“有车一族”“有房一族”等。

（3）标签命名与赋值

企业可以将标签分为不同层级，并在最后的层级为标签赋值，即提供符合标签类型的实际数据。例如，我们以“人物基础属性”为一级分类，“人口特征”“性格特点”等为二级分类，“人口特征”中的“个体”“国家”“信仰”“位置”“职业”等为三级分类，“个体”中的“年龄”“婚恋状况”“学历”等为四级分类，在“年龄”中会设置“生日”“生肖”等标签，然后为“生日”赋值，即具体的年、月、日，为“生肖”赋值，即从十二生肖中确定客户的具体生肖。

（4）标签属性

标签属性是指针对标签进行的再标注，以帮助人们理解标签赋值的来源，进而理解标签的含义。标签属性主要包括固有属性、推导属性、行为属性、态度属性和测试属性，如表1-5所示。