客户画像能够让产品的目标对象更加聚焦、专注

客户画像能够让产品的目标对象更加聚焦、专注。成功的产品都有明确的目标客户群体，给特定目标群体提供专注的服务比给全部的人群提供低标准的服务更容易获得成功。通过正确的使用用户画像，找准立足点和发力的重要方向，从用户角度出发，解析客户的核心诉求。客户画像能够让所有参与产品和运营的成员在一致的用户基础上进行讨论和决策，更容易保持前进方向的统一，提高决策效率。

在“用户至上，体验为王”的互联网大数据时代，不可避免的给企业及消费者行为带来一系列改变与重塑，特别是消费市场开始由卖方市场转向买方市场。用户主权，是互联网大数据下新零售的典型特征。消费者行为在供应链上的每一个环节都具有逆向传导作用，因此对消费者进行研究相当必要，特别是零售行业，正是一个亟待“转向”、构建“反向认知”的行业。

研究消费者行为有很多的方法，比如用户调研、问卷访谈、数据分析、市场调研等，但是，在互联网时代，依托大数据处理方法，构建出一整套完善的客户画像，借助其标签化、信息化、可视化的属性，赋能新零售，推动企业实现个性化推荐、精准营销、精准用户增长，从而提高消费体验。

新零售时代是“消费者的偏好决定零售商供应”的模式，零售商在营销决策过程中不得不关注两个问题“如何提供用户更喜欢的产品” “如何把产品卖给对的人”，解决这两个问题离不开对用户需求的洞察，因此总是不可避免的要考虑到两类人：

（1）现有客户：我现存的用户是谁？为什么买我的产品？他们有什么偏好？哪些用户价值最高？

（2）潜在客户：我的潜在用户在哪？他们喜欢什么？哪些渠道能找到他们？获客成本是多少？

为了回答这些问题，企业必须通过各种方式不断的收集用户信息，客户信息收集的维度主要包括人口属性、消费特征、信用状况、兴趣爱好、社交属性。

基于原始数据进行统计分析，得到事实标签，再通过建模分析，得到模型标签，再通过模型预测，得到预测标签。

客户行为建模主要是对数据进行分类和用户标签化，依据业务需求，对信息进行加工整理，需要对定量的信息进行定性，方便信息分类和筛选。从原始数据进行统计分析，得到事实标签，再进行建模分析，得到模型标签，再进行模型预测，得到预测标签。

获取客户信息后，建立数据挖掘模型分析消费者行为分析，将客户以不同的属性标签划分类别，建立客户标签管理体系，便于产品营销，并在应用中不断进行效果评估，持续优化客户管理体系。

获取客户信息的重点内容范围包括客户的基本信息、客户的信用卡获取、客户的消费内容、客户的登陆浏览、客户的信用卡申请等。数据挖掘模型要从多维度、多角度深入发掘，包括客户消费行为模型、客户价值模型、客户生命周期模型、客户生活方式模型、客户支付行为模型等。给客户标注的标签类型要保证全面、准确，主要涵盖客户消费属性标签、客户价值属性标签、客户产品关键属性、客户生命周期标签、客户统计学标签等。