个人客户画像大数据分析报告范文

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简述信息一览：

• 1、用户画像-前篇(数据采集)
• 2、大数据中的用户画像(persona)
• 3、BI销售数据分析:无处不在的用户画像
• 4、数据分析——客户分析
• 5、如何做人群画像分析
• 6、数据分析模型2-聚类分析(深入洞察你的客户-客户画像)

用户画像-前篇(数据***集)

1、安卓：一般系统有很多接口供客户端调取，机型、操作系统可直接调取，电话一般能获取联通和电信的（***样率60%左右），移动由于不在sim卡内，貌似无法拿到，但是现在三大运营商都提供号码验证的增值服务，可以通过这套服务来直接获取。设备价格的话可以通过机型，然后去爬淘宝数据来得到。

2、社交媒体平台。用户画像数据来源从社交媒体平台获取，社交媒体平台社交媒体平台是最常见的数字画像数据***集来源之一。例如，微博、微信、Facebook等社交媒体平台上有着庞大的用户群体和丰富的用户信息。这些信息包括用户的基本资料、兴趣爱好、关注内容、发布内容等等，都可以被用来进行数字画像。

3、用户画像是根据用户的行为数据、用户属性等多方面数据进行分析和挖掘，从而生成出用户的个性化画像，在数字化时代，用户画像已成为企业获取用户洞察的重要手段。用户画像生成的具体过程可以分为数据收集、数据清洗、数据建模和数据挖掘四个步骤。

4、用户画像是指通过***集、分析、归纳用户的个人信息、环境、心理等多方面的特征来定义一个用户的模型。它可以帮助企业更好地理解目标用户，从而制定更准确的产品策略、营销策略和服务策略。用户画像可以包括用户基本情况、偏好、行为、消费习惯等多方面的信息，但需要保证在严格的隐私保护下进行。

大数据中的用户画像(persona)

1、大数据中的用户画像（persona）用户画像（persona）的概念最早由交互设计之父Alan Cooper提出，是指真实用户的虚拟代表，通过一系列属性数据构建目标用户模型。随着互联网的发展，用户画像涵盖了用户人口学特征、网络浏览内容、社交活动和消费行为等信息，抽象为标签化的用户模型。

2、用户画像分两种：① user persona（用户角色）：通过用户调研去了解用户，根据他们的目标、行为和观点的差 异，将他们区分为不同的类型，然后每种类型中抽取出典型特征，赋予名字、照片、一些人口统计学要素、场景等描述，就形成了一个人物原型 （personas）。

3、精益产品开发的各个阶段中，Stage1的发现阶段是新产品开发的第一步。在这个阶段，首要任务是确定有吸引力的市场机会，即顾客的大问题、大痛点或刚需。为了确保新产品的成功，必须精准定位目标客户及其最强烈的痛点。这时候，用户画像（Persona）便成为最佳实践之一。

4、用户画像与人群画像分析是现代运营的关键工具。用户画像，即Persona，是基于真实数据和用户调研构建的虚拟代表，反映目标用户的核心特征与需求。在大数据时代，用户画像通过标签化用户行为、习惯与属性，为互联网业务提供精准定位与优化策略。

5、在产品设计的初期，理解用户需求至关重要。为此，创建用户画像（Persona）是一种有效的方法。Persona是80年代由Alan Cooper等人发明的，它通过定性和定量研究，代表了目标用户的典型特征，帮助我们“设计为谁”。

BI销售数据分析:无处不在的用户画像

1、如上图所示，这些分析看板为企业呈现了客户的销售行为：客户的成交笔数、物料数、销售额等等，这些也是用户画像的应用。通过BI分析，企业可联动钻取不同地域客户的销售情况，从而对客户有更深的了解。关于用户画像在BI分析中的应用还有许多，由于篇幅原因，这里不一一举例了。

2、例如，在用户调研阶段，产品经理经过调查问卷、客户访谈了解用户的共性与差异，汇总成不同的虚拟用户； 经典案例——《用户体验要素》中提到的用户画像 UserProfile：根据每个人在产品中的用户行为数据，产出描述用户的标签的***。例如猜测这个用户是男是女，生活工作所在地，喜欢哪个明星，要买什么东西等。

3、此外，TM数据画像BI平台不仅注重数据的分析，更强调数据的利用。它通过将数据与业务流程紧密相连，帮助企业实现数据驱动的决策。借助先进的数据分析技术，平台能够深入挖掘数据背后的价值，为企业提供精准的用户画像，从而帮助企业更好地了解目标客户群体，实现更精准的市场定位和营销策略。

4、通过数据分析实现精准营销，关键是精准定位目标人群、时间、地点、产品与营销方式。首要步骤，运用用户画像和行为数据分析，筛选出合适的人群。可通过RFM模型分析用户访问频率、贡献度和漏斗模型，借助雷达图直观展示人群分布和特征，制定个性化的营销策略。

数据分析——客户分析

分析客户，首要任务是描绘客户画像，以便精准营销，改进产品功能，提升用户满意度，增加用户停留时间。在设计用户画像标签时，要综合考虑基础属性（如性别、年龄）和行为偏好（如商品喜好、支付区间、功能偏好），同时设计合理的标签权重。确认用户价值，将用户分为高、中、低价值类别。

首要任务是收集客户数据，这些数据可能包括客户的购买习惯、消费频率、偏好以及任何可能影响他们购买决策的因素。确保数据的准确性和完整性是分析成功的关键。 接下来，对收集到的数据进行深入分析，以区分出哪些客户是潜在的高价值客户，哪些客户可能需要额外的关注或促销活动以提高其活跃度。

客户行为分析 利用CRM系统，企业可以追踪和分析客户的行为数据，包括咨询、沟通、购买和售后服务记录。通过这些动态信息，企业能够洞察客户关心的问题，并在销售前期提供更加针对性的服务，从而有效提高销售转化率。此外，分析客户的购买习惯和偏好有助于提供个性化产品推荐和定期维护。

基础资料管理：有关客户最基本的原始资料，包括客户的姓名或名称、地址、电话、所有者、经营管理者、法人代表及他们的个人性格、兴趣、爱好、家庭、学历、年龄、能力、经历背景，与本公司交往的时间、业务种类等。这些资料是客户管理的起点和基础，需要通过销售人员对客户的访问才能收集。

数据解析：随后，对收集到的数据进行分析，通常会将客户分为有效客户和无效客户两大类。有效客户包括活跃客户和不活跃客户，而不活跃客户还可以进一步细分，因为这部分客户最有可能转化为活跃客户。 客户管理：根据客户分类，您需要建立一个有效的客户管理系统。

客户数据的种类繁多，包括客户的身份信息、社交媒体数据、电子邮件记录、调查结果、客户服务数据和消费行为等。在客户关系管理领域，***定律和RFM模型是两个常用的分析工具。***定律，也就是80/20原则，指出企业应该专注于那些能够带来80%利润的20%的关键客户。

如何做人群画像分析

1、收集数据：通过调查问卷、社交媒体、电商平台等渠道收集人群相关数据。 数据整理：对收集到的数据进行清洗、去重、分类等处理，以保证数据的准确性和有效性。分析步骤 描绘人群特征：根据收集到的数据，分析人群的年龄、性别、职业、收入等基本信息，形成初步的人群画像。

2、消费行为特征分析 针对特定产品，分析消费者的购买前考虑因素和影响购买决策的各种因素，提炼出主要的购买动机和考量点。 社交触媒数据分析 通过分析用户在信息资讯和社交***平台上的日常使用频率，了解其社交习惯、兴趣喜好和互动行为。

3、人群画像分析的三大方法包括：人群社会属性分析，关注年龄、性别、地域等基本特征；消费行为特征分析，基于产品特性，洞察消费者购买决策因素；社交触媒数据分析，依据用户社交行为与兴趣偏好，确定目标群体聚集的媒体渠道。

数据分析模型2-聚类分析(深入洞察你的客户-客户画像)

数据分析模型2-聚类分析，通过分析对象的属性，形成客户画像，以指导个性化营销策略。聚类分析的核心是无需预设分类，而是根据数据的内在特性自动划分群体，要求同一群内部相似度高，不同群间差异大。例如银行业的客户聚类，通常依据年龄和收入划分，对应不同的产品推广。

总结来说，用户分析模型是企业决策的重要工具，包括用户画像、用户生命周期、RFM模型和聚类分析。灵活运用这些模型，企业可以深入理解用户，优化产品和服务，最终实现用户至上，提升业务竞争力。通过洞察用户行为，企业将能够创造更有价值的体验，迎接数字化时代的成功挑战。

所以，这个阶段的用户画像意义在于业务经营分析以及竞争分析，影响企业发展战略战略。 成长期：产品运营中 在这个阶段你公司产品已经被市场认可，各项数据处于一个上升期。这个时候用户画像所承担的责任就又变了。

用户分群方法多样，其中RFM模型是经典选择。RFM代表Recency（最近消费）、Frequency（购买频率）和Monetary（消费金额）。通过计算这三大指标并使用无监督机器学习识别不同客户群，我们能深入了解用户行为模式。首先，计算用户Recency，确定他们最近的消费时间，以此评估用户活跃度。

除了分类统计之外，客户画像还可以通过数据挖掘技术进行更深层次的分析。比如，利用关联规则计算，企业可以发现喜欢红酒的客户通常还会喜欢哪些品牌的运动鞋？又或者通过聚类算法分析，企业可以探究喜欢红酒的客户年龄分布的情况。

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