品牌增长有哪些新思路？从客户需求到客户任务如何运营推广？今天，小编给大家简单介绍下客户运营这块的思路。
品牌增长有哪些新思路？从客户需求到客户任务
一款火爆的产品
我在同程旅行公司，火车票是我们的一项业务，当客户有明确的出行需求后，就会去12306或者类似我们这样的OTA平台去订票。
像我们这样的平台产品，还有携程/飞猪/12306，偏工具属性，客户订完票就走了。
但是，我们最近有一款产品，每天都有几十万人参与，而且留存率很高（次日/3日/7日），远远高于一般工具类产品的留存。
有同学说：“陈老师，有没有客户画像项目失败的例子，分享下。”
答：我做数据这么久，跟过的项目那么多，失败的客户画像项目，简直罄竹难书！一抓一大把。今天我们来分享一下。
客户画像失败的标志是什么？原因如何
01、客户画像失败的标志
大家自己是不是也经常疑惑：“客户画像有啥用？”
如果有，恭喜，你的项目做扑街了，就这么直观！
当然，更多的扑街方式，是刚开始做客户画像的时候，业务部门摇头晃脑地说：“我们要基于客户画像，详细深入地了解客户，比如客户性别，年龄，地域，喜好，消费习惯，……这样我们就能精细化决策了”。
客户画像标签是对目标客户群体进行特征归纳和抽象描述的一种方式。它们是一组经过定义的关键词或者短语，用于描绘一个理想客户的特性。本文给大家讲解下客户画像标签类型，以及客户画像技术有哪些应用场景。
客户画像标签有什么类型？有哪些应用场景
一、客户画像标签类型
客户画像标签类型多种多样，主要基于客户的多维度数据进行分类和定义。以下是一些常见的客户画像标签类型：
统计类标签：这类标签通过客观数据计算得来，例如性别、年龄、注册日期、近七天登录频率、近30天充值金额等。这些字段都可以从客户的注册数据、登录数据、充值数据中统计得出。统计类标签在实时性上还可以细分成离线标签和流式标签，具体取决于业务需求的实时性要求。
有同学问：陈老师，我领导让我做客户画像分析，可是我做了一大堆数据，却被批：也没分析什么东西啊？该咋办？今天系统解答一下。
客户画像的错误姿势是什么？如何做好客户画像分析
客户画像的错误姿势是什么
1、限于数据，动不敢动。
一提客户画像，很多人脑海里立刻蹦出了性别，年龄，地域，爱好等基础信息字段，然后大呼：我们好像没这个数据，于是放弃分析了。可实际想想，知道男性占比真的有那么大意义？知道男性占比65%还是60%真的对业务有帮助？不一定的，贴客户标签有很多方式，不要限于一些难采集的基础信息。
微信视频号客户画像指的是对微信视频号客户的基本特征、兴趣爱好、行为习惯等方面的描述和分析。客户画像可以帮助我们更好地了解微信视频号客户的需求和特点，从而为运营者提供有针对性的建议和策略。本文就详细介绍下微信视频号客户画像，告诉大家怎么去看这个数据。
微信视频号客户画像是什么？如何看
一、微信视频号客户画像
微信视频号客户画像涵盖了多个维度，这些维度共同刻画了视频号客户的整体特征。
客户画像是很多人挂在嘴边的东西，可每次遇到问题的时候，似乎除了列一个“性别、年龄”的百分比，就戛然而止了，很难真正诊断问题，发挥作用。
如何拿客户画像诊断问题？超详细真实案例
今天看一个具体例子，如何拿客户画像诊断问题，话不多说，直接上场景。
问题场景：某互联网公司采用传统电话销售推广告业务，最近新入职销售的三个月离职率极高，高到领导无法忍受，要求看看销售的客户画像，分析下问题来自哪里？
要做好公众号客户运营的前提就是需要我们充分了解客户画像。
什么是客户画像？
客户画像，即客户信息标签化，就是企业通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后，完美地抽象出一个客户的商业全貌。
一个清晰的客户画像分析可以帮助我们找到内容创作的方向，迎合客户的喜好，通过针对性的运营活动从而达到客户的拉新、留存、转化、裂变等等。
公众号客户画像分析怎么做？说起来容易做起来难！
做客户画像，你就得从挖掘数据开始，经历清洗数据、数据可视化、文字描述、分析、建议等等一系列流程，形成一个符合需求的客户画像。
公众号客户画像分析怎么做
接下来小编就来给大家具体分享一下，如果你还不知道，请接下来和我一起往下看！
1、客户属性
客户属性就是客户的一个基础情况：男女比例、年龄范围、地域分布、消费水平、教育水平等等。通过后台客户属性数据就可以描绘出一个大致的客户全貌，然后就能方便我们代入到客户的生活场景，从客户的角度去考虑，代入到客户的思维。
2、客户痛点
公众号客户痛点抓不准，内容就不足以吸引人，客户痛点就是客户在意的、亟待解决的问题，或者是客户恐惧害怕的事情。我们的公众号针对的就是某一类客户群体，那么这类客户群体有着大致的痛点。
我们可以根据客户画像的身份标签、职业标签等来进行思考：
就好比对于有孩子的已婚女性来说，家庭、孩子、婆媳关系、工作就是他们的痛点。
如果你自己实在想不到这类人群的痛点的话，你也可以直接到媒体平台上去搜索相关信息，来辅助你决策。
3、客户偏好
客户到底喜欢看什么内容呢？什么方向的文章会吸引到客户呢？这个我们可以看自己公众号往期的一些数据，还可以拿同领域大V账号的爆款文章作参考。
统计公众号中阅读量高、收藏量高、分享量高的内容，然后进行思考：
喜欢看但不喜欢转发的内容，一般这种内容就是干货类的，而且写得太好了，以至于客户心理上不希望让更多人看到。一般会出现收藏超多，转发超低的情况。
喜欢转发到朋友圈的内容，客户这个时候为什么又愿意转发呢？主要原因就是因为你的这个内容可以帮助她塑造个人形象和巩固社交形象地位，或者可能和客户的某个痛点有关，也可能和客户自己想要表达的感情有关。
客户画像有哪些作用？移动互联网时代，移动大数据具有较高的商业价值。如果一个客户不喜欢一个App，其不会装在手机上。客户经常使用的App可以推测客户的兴趣爱好和消费偏好。另外移动设备的位置信息可以帮助金融企业了解客户行为轨迹、兴趣爱好、品牌偏好和消费需求。
什么是客户画像？
客户画像（User Profile），作为大数据的根基，它完美地抽象出一个客户的信息全貌，为进一步精准、快速地分析客户行为习惯、消费习惯等重要信息，提供了足够的数据基础，奠定了大数据时代的基石。
客户画像，即客户信息标签化，就是企业通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后，完美地抽象出一个客户的商业全貌作是企业应用大数据技术的基本方式。客户画像为企业提供了足够的信息基础，能够帮助企业快速找到精准客户群体以及客户需求等更为广泛的反馈信息。
客户画像的作用
客户画像是在解客户需求和消费能力，以及客户信用额度的基础上，寻找潜在产品的目标客户，并利用画像信息为客户开发产品。
提到客户画像，很多品牌商都会提到全方位客户画像，其实全方位客户画像是一个广告宣传用语，根本不存数据可以全面描述客户，透彻了解客户。人是非常复杂的动物，信息纬度非常复杂，仅仅依靠外部信息来刻画客户内心需要根本不可能。
客户画像一词具有很重的场景因素，不同企业对于客户画像有着不同对理解和需求。举个例子，金融行业和汽车行业对于客户画像需求的信息完全不一样，信息纬度也不同，对画像结果要求也不同。每个行业都有一套适合自己行业的客户画像方法，但是其核心都是为客户服务，为业务场景服务。
客户画像本质就是从业务角度出发对客户进行分析，了解客户需求，寻找目标客户。
客户画像是什么？客户画像的标签类型有哪些？这些客户画像的类型有什么作用呢？今天，子午传媒小编简答和大家介绍下。
一、客户画像是什么
客户画像，即客户信息标签化，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，进而对客户或者产品特征属性进行刻画，并对这些特征进行分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出客户的信息全貌。
客户画像可看作企业应用大数据的根基，是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基础。由此看来，如何从海量数据中挖掘出有价值的信息越发重要。
大数据已经兴起多年，其对于互联网公司的应用来说已经如水、电、空气对于人们的生活一样，成为不可或缺的重要组成部分。从基础设施建设到应用层面，主要有数据平台搭建及运维管理、数据仓库开发、上层应用的统计分析、报表生成及可视化、客户画像建模、个性化推荐与精准营销等应用方向。
很多公司在大数据基础建设上投入很多，也做了不少报表，但业务部门觉得大数据和传统报表没什么区别，也没能体会大数据对业务有什么帮助和价值，究其原因，其实是“数据静止在数据仓库，是死的”。
而客户画像可以帮助大数据“走出”数据仓库，针对客户进行个性化推荐、精准营销、个性化服务等多样化服务，是大数据落地应用的一个重要方向。
二、客户画像的3种标签类型
客户画像建模其实就是对客户“打标签”，从对客户打标签的方式来看，一般分为3种类型：①统计类标签；②规则类标签；③机器学习挖掘类标签。
下面我们介绍这3种类型的标签的区别：
1.统计类标签
这类标签是最为基础也最为常见的标签类型，例如，对于某个客户来说，其性别、年龄、城市、星座、近7日活跃时长、近7日活跃天数、近7日活跃次数等字段可以从客户注册数据、客户访问、消费数据中统计得出。该类标签构成了客户画像的基础。
2.规则类标签
该类标签基于客户行为及确定的规则产生。例如，对平台上“消费活跃”客户这一口径的定义为“近30天交易次数≥2”。在实际开发画像的过程中，由于运营人员对业务更为熟悉，而数据人员对数据的结构、分布、特征更为熟悉，因此规则类标签的规则由运营人员和数据人员共同协商确定；
3.机器学习挖掘类标签
该类标签通过机器学习挖掘产生，用于对客户的某些属性或某些行为进行预测判断。例如，根据一个客户的行为习惯判断该客户是男性还是女性、根据一个客户的消费习惯判断其对某商品的偏好程度。该类标签需要通过算法挖掘产生。
在项目工程实践中，一般统计类和规则类的标签即可以满足应用需求，在开发中占有较大比例。机器学习挖掘类标签多用于预测场景，如判断客户性别、客户增涨商品偏好、客户流失意向等。一般地，机器学习标签开发周期较长，开发成本较高，因此其开发所占比例较小。
三、客户画像8大系统模块及解决方案
搭建一套客户画像方案整体来说需要考虑8个模块的建设。
1、客户画像基础：需要了解、明确客户画像是什么，包含哪些模块，数据仓库架构是什么样子，开发流程，表结构设计，ETL设计等。这些都是框架，大方向的规划，只有明确了方向后续才能做好项目的排期和人员投入预算。这对于评估每个开发阶段重要指标和关键产出非常重要。
2、数据指标体系：根据业务线梳理，包括客户属性、客户行为、客户消费、风险控制等维度的指标体系。
3、标签数据存储：标签相关数据可存储在Hive、MySQL、HBase、Elasticsearch等数据库中，不同存储方式适用于不同的应用场景。
4、标签数据开发：客户画像工程化的重点模块，包含统计类、规则类、挖掘类、流式计算类标签的开发，以及人群计算功能的开发，打通画像数据和各业务系统之间的通路，提供接口服务等开发内容。
5、开发性能调优：标签加工、人群计算等脚本上线调度后，为了缩短调度时间、保障数据的稳定性等，需要对开发的脚本进行迭代重构、调优。
6、作业流程调度：标签加工、人群计算、同步数据到业务系统、数据监控预警等脚本开发完成后，需要调度工具把整套流程调度起来。
7、客户画像产品化：为了能让客户数据更好地服务于业务方，需要以产品化的形态应用在业务上。产品化的模块主要包括标签视图、客户标签查询、客户分群、透视分析等。
8、客户画像应用：画像的应用场景包括客户特征分析、短信、邮件、站内信、Push消息的精准推送、客服针对客户的不同话术、针对高价值客户的极速退货退款等VIP服务应用。
四、一款客户画像产品是什么样的？
开发画像后的标签数据，如果只是“躺在”数据仓库中，并不能发挥更大的业务价值。只有将画像数据产品化后才能更方便业务方的使用。这里简要介绍客户画像产品化后，主要可能涵盖到的功能模块，以及这些功能模块的应用场景。
画像产品按常见的功能来看，主要包括标签视图与即时查询，客户分群，客户人群透视分析，对客户从事件、留存、漏斗、分布等多维度展开的深入交互式分析等模块。下面详细介绍画像的产品形态。
1.标签视图与查询
标签视图与查询功能主要面向业务人员使用，在标签查询模块中，通过输入客户对应的userid或cookieid，可以查看该客户的属性信息、行为信息、风控属性等多维度的信息，从多方位了解一个客户的特征。
2.客户人群功能
客户人群功能主要面向业务人员使用。产品经理、运营、客服等业务人员在应用标签时，可能不仅仅只查看某一个标签对应的人群情况，更多地可能需要组合多个标签来满足其在业务上对人群的定义。
