干货·大数据精准获客策略

在大数据时代的今天，我们似乎看到客户就在眼前若隐若现，但当我们伸手去拿时，却发现客户寥寥无几。原因是什么?我们的客户之所以变成镜像，主要是因为他们对客户的理解不够精准。

例如，你希望男性还是女性更喜欢你的产品?还是年轻人或中年人感兴趣?什么样的职业客户对你的产品路径更感兴趣

不难看出，客户画像是准确获取客户的第一步，但你真的在客户画像上取得了自己的地位吗?

用户配置文件不同于用户角色。在讨论产品、需求、场景和用户体验时，我们经常需要关注特定的人群。用户角色是一种抽象的方法和策略，是目标用户的集合;用户画像是带标签的用户信息的集合。

如果业务量和数据量都达到了一定的规模，但用户画像标签却很少，那只能说明你还没有能够了解你的客户。

用户画像的核心任务是为用户贴标签，并通过一系列标签呈现给业务人员。首先，企业知道我的客户目前是什么样的群体。

其次，还有最古老的方法——营销来吸引顾客。

然而，从广泛到细化，用户画像将用户群体切割成更细的粒度，以SMS、EDM、事件和流量终端为补充，以关心、恢复和激励等策略为驱动。由于基于大数据的用户画像，古老的营销套路变得非同寻常。

交叉销售:如何为客户进行二次营销和交叉销售?这类客户群体的特点是什么?

激活:如何根据特征激活沉睡的客户群，沉睡多久，用什么方法和手段促进激活?

招聘:产品的当前用户类型、性别、年龄和进入/退出位置是什么?如何招募新用户?使用了什么策略和营销方法?投入营销费用后，会吸引什么样的客户?成本是什么?我们如何改进营销方法来降低营销成本?业务人员可以通过现有标签或自定义标签任意筛选用户，导入用户进行二次处理。

固定标签:业务人员根据T+1固定类型化标签筛选用户。例如，选择本科+广东+福建+房产贷款+收入3000+5000，可以通过用户画像系统选择这样一个标签。选定的人群可以进行有针对性的促销活动，如二次营销、营销消费、优惠券发放等。

标签定制:业务人员可定制标签，方便灵活配置。

自助查询:业务人员可以查询这些用户，并根据标签查看他们的画像。

如何做到这一点?

数据源

由于数据源的复杂性，在标注前，数据的整理和清理是保证数据质量的关键。

业务建模

营业部了解客户标签的情况和特点;数据部门对数据处理和建模有更好的理解。因此，建模需要数据部门和业务部门共同完成。

很多公司花费了大量精力和资源构建所谓的用户画像，业务和数据部门不了解业务需求和模型，上线后基本无法使用。

标签系统用户画像平台的关键是输出标签，对数据仓库的原始数据进行统计分析，获得事实标签，再进行业务建模分析，获得模型标签。然后进行模型预测，获得预测标签。

标签系统的构建是该平台的关键。平台一期可以先搭建原创标签和事实标签，二期三期之后，项目人员可以在搭建前对业务和标签系统有深入的了解。

标签数量不要太多。事实上，300维以内业务人员常用的标签基本都被完全覆盖了。

原来的标签

用户的最基本信息，如用户的性别、注册状态等信息。

事实的标签

它是通过对原始数据库中的数据进行统计分析得到的，例如用户在一段时间内理财的次数，用户的实际理财行为等。

模型标签

模型标签基于事实标签，通过在事实标签和业务问题之间构建模型，通过模型分析获得。例如，结合用户收入和债务的用户风险评分。

预测的标签

基于模型进行预测，如预测用户的价值、用户欺诈、违约的风险或意图等。