专题看点

“用户画像”即用户信息的标签化，是指企业基于对用户社会属性、生活习惯、消费行为等多维信息数据的深度分析，提炼出能完美概括用户商业全貌的关键词。构建“用户画像”是企业利用大数据分析技术的基本方式，能帮助企业快速对接目标用户，精准定位和挖掘用户需求与痛点，大幅提高销售转化率。

【资料图】

消费升级的大背景下，人们的消费诉求更加多元复杂，这导致每一个单独触点的用户信息都是片面的，不能刻画出消费者的全貌，自然也就无法让零售企业真正了解消费者。因此， 企业要充分利用移动互联网时代“连接一切”的优势，打破数据孤岛，基于大数据技术对全触点数据进行深度整合分析，构建准确、全面、立体化的“用户画像”， 实现对每一个消费者线上线下消费习惯、行为偏好等的全面认知。

从这一角度来看，传统零售中的用户定位侧重寻找个体间的共性，实现规模化销售；而全渠道零售中的“用户画像”则是寻找差异，通过对每个目标用户不断变化的消费偏好和行为习惯的精准把握，为用户提供最佳的产品或服务解决方案。

如何为用户“画像”？

随着越来越多的用户青睐个性化、多元化消费，为用户画像、精准定位目标用户和消费需求，就成为零售企业获取和留存用户的关键。 刻画“用户画像”其实就是给用户“贴标签”，是基于对用户全触点消费大数据的整合分析， 人为或自动为每个用户贴上能够代表其特征的符号，如年龄、性别、地域、爱好等，然后将所有标签综合起来，便可获得该用户的一个立体“画像”。

具体来看，构建“用户画像”大致包括三步：

（1）收集各个触点数据并从静态和动态两大维度对这些用户数据进行划分。 静态数据指性别、地域、职业、消费偏好等比较稳定的用户信息；动态数据则是浏览网页、搜索商品、发表评论、个人情况（如单身、结婚、生育）等不断变化的行为信息。

（2）根据大数据分析结果给用户贴上对应的标签和指数，标签表示用户对相应的内容有兴趣、偏好或需求，指数则表明用户对这一内容的偏好程度、需求程度、购买概率等。

（3）综合所有标签，以时间、地点、任务为维度进行用户建模，即明确什么用户在什么时间什么地方做了什么事情。

“用户画像”助力零售企业开展精准营销

从用户角度来看，在消费升级的大背景下，用户希望能够方便快捷地获得需要的信息、商品或服务，实现个性化消费； 对零售企业来说，在获客成本不断攀升的情况下，也希望能对用户进行精准定位，提供最适宜的产品或服务，吸引和留存更多消费者。 因此，基于大数据技术的“用户画像”对交易双方都有吸引力，能为消费者和零售商搭建一个有效沟通的平台，实现精准营销。

简单来说，通过构建“用户画像”，零售企业可以全面、准确地了解用户的各种消费需求和痛点，制定更有针对性的营销策略，即在最佳的时间、通过最佳的渠道、以最佳的方式将营销信息推送给需要的用户，实现精准营销。

比如，某红酒广告主根据原有数据判断爱喝红酒的用户多为时尚类人士，因此将广告投放到了时尚网站，但效果并不理想；构建用户画像后，该广告主发现这些目标用户其实更喜欢浏览军事类新闻。把广告投放到军事网站后，用户转化率提高了17倍。

传统营销是从产品出发，零售商根据自身的经验预测目标用户会出现在哪里，然后将产品投放到该处等待用户到来；与此不同， 基于大数据技术构建的“用户画像”，实现了对目标用户的全面、精准、立体化定位， 甚至能够挖掘出用户自身尚未意识到的潜在需求，从而在恰当的时间、地点和渠道，以恰当的方式将最合适的信息、产品或服务推送给目标用户，充分满足了用户的多元化、多层次消费诉求，实现了价值创造与收益获取目标。

本文摘自王庆先、彭雷清、曹富生编著《全渠道零售：新零售时代的渠道跨界与融合》一书，如有侵权请联系删除