如何給你的客戶畫像

為客戶畫像需要利用所有自有和第三方可以收集和利用的數據信息，通過信息綜合和特征分析，形成對該客戶的整體特征的全面認識。客戶畫像包括面向企業、組織的機構客戶畫像和面向消費者的個人客戶畫像。客戶畫像面向的對象不同，需要利用的信息基礎也不同。下面我們主要討論以消費者為對象的個人客戶畫像。

個人客戶畫像的基礎信息

個人信息是可以被識別到自然人的任何相關信息。一般來說，商業應用中的個人信息主要有以下4種類型，如圖3-1所示。

• 人口屬性信息
• 行為特征信息
• 軌跡旅程信息
• 交易消費信息

以上4種個人信息類型只是一個大類的劃分，每一個大類里都包括多項不同類型的數據信息。

人口屬性信息

人口屬性信息是用來識別自然人身份和描述背景處境特征的信息，包括身份信息、聯絡信息、背景信息、地理信息、信用信息等，以及與時間相關聯的歷史記錄。

常用的人口屬性信息包括：

• 身份信息。可以識別身份唯一性的描述信息，如姓名、性別、年齡、國籍、證件號碼等與個人身份識別相關的信息。
• 聯絡信息。例如電話號碼、電子郵箱、社交賬號、郵寄地址等信息。
• 背景信息。與家庭、職業、教育、宗教信仰等相關的信息。
• 地理信息。例如工作地點、家庭住所等與區域地理位置相關的信息。
• 信用信息。例如信用評分、資信等級、收入水平、信用記錄等信息。
• 歷史信息。上述這些信息在不同時期的歷史記錄和狀態變化情況。

一般來說，多數企業只能收集到一小部分與企業業務經營相關的人口屬性信息。提供信貸類服務的金融機構出于風險控制的考慮，能夠收集到的人口屬性信息更加豐富。與人們社會生活息息相關的政府和公共服務部門往往是人口屬性信息最全面的記錄和收集者，如戶籍政務信息、社會保障信息、住房登記信息、醫療記錄信息等。

人口屬性信息多為短時間內不會改變的靜態信息，常常用來描述人們的背景或用于對處境的理解，由于易于直接應用，因此在用戶畫像中應用得最為普遍。

由于人口屬性信息涉及許多與個人身份識別、個人聯絡、家庭住所、職業收入等相關的個人隱私信息，因此人們對于這類信息的收集和使用非常敏感，這類個人隱私信息也是黑客的重要攻擊目標之一，這類信息的泄露可能帶來巨大的潛在風險和社會影響，企業和政府都在設法限制和保護這類信息的收集、儲存和使用。

行為特征信息

行為特征信息是記錄用戶行為和描述用戶行為特征相關的信息，包括使用的設備信息、聯絡信息、瀏覽點擊、內容偏好、位置記錄、興趣愛好、生活方式等與個人行為相關的信息。

傳統營銷時代稀缺的行為特征數據在數字化時代得到了極大的豐富。人們瀏覽網站內容、在線購買商品、使用移動社交工具或觀看在線視頻的行為都被系統以數據化的方式記錄了下來。此外，一些用戶的人體生物運動信息也通過可穿戴智能設備實現了數據采集。

經常用來描述行為特征的信息包括：

• 設備信息。使用的設備類型、品牌型號、使用頻率等信息。
• 聯絡信息。用戶與呼叫中心等進行的互動聯絡與服務信息記錄。
• 瀏覽點擊。在線登錄時間、瀏覽頁面、訪問深度等信息。
• 內容偏好。內容類型、點擊內容偏好、停留時間等信息。
• 位置記錄。登錄網絡IP地址、所處的地理位置等信息。
• 興趣愛好。經常關注和收藏的內容、評論互動偏好等信息。
• 生活方式。生活階段、習慣方式、態度品味等相關的信息。

營銷人員總是希望獲得盡可能全面的客戶行為特征信息，以期可以更全面地理解目標客戶，理解什么在影響他們，什么會刺激他們，什么能吸引他們，理解為什么他們比其他人更偏愛某個品類，為什么他們對某種類型的廣告響應更加強烈。

以生活方式信息為例，營銷人員可以將用戶的購買行為與標準的消費者畫像結合起來，形成不同層級的生活階段、生活態度和行為特征。基于這些客戶知識，營銷人員能夠更好地理解客戶對不同類型的信息如何響應，針對具有相同行為分類但有差異化服務需求的客戶進一步細分，改進針對每類客戶提供產品的相關性和服務的個性化。

旅程軌跡信息

旅程軌跡信息是用戶在線上或線下發生的跨平臺、跨渠道的交互行動路徑與行為軌跡信息。在數字化時代，用戶的每一個行為都能在系統上留下信息記錄，這些信息整合起來就構成了用戶的軌跡。

一位線下購物者可能在決定到店面購買之前已經在線上進行了多次比較，然后選擇了最方便的店鋪，最終在線下實體店面完成購買。這些信息可能發生和記錄在不同的系統里，在數字化時代可以被全面記錄下來，并通過技術手段整合起來。

用來描述旅程軌跡的數據信息包括：

• 瀏覽路徑。跨平臺、跨渠道、跨應用的用戶軌跡信息。
• 社交偏好。社交范圍、朋友類型、分享內容類型等。
• 互動內容。在線評論、討論話題、分享內容、收藏信息等。
• 社交表現。粉絲數量、登錄記錄、點贊行動、轉發記錄等。
• 觸發原因。引發用戶行為的觸發原因，如促銷獎勵、新品登錄等。
• 位置軌跡。基于用戶位置和位置變化軌跡的地理圍欄信息等。

交易消費信息

交易消費信息用于記錄客戶購買產品和使用服務的交易、消費或使用記錄。客戶畫像中應用的交易消費信息主要是指靜態的交易信息和行為記錄，深度的預測分析需要更加完備和連續的記錄。

交易數據的內容

• 消費記錄。用戶購買產品或使用服務的記錄信息。
• 支付信息。用戶使用的支付方式、支付條款等。
• 消費特征。基于用戶消費記錄的消費特征信息。
• 忠誠獎勵。用戶積累積分或兌換獎勵的記錄信息。
• 服務記錄。用戶對產品或服務的故障報修或申訴的記錄。
• 服務交互。用戶聯絡客戶服務中心或在線服務的記錄。

交易數據的作用

• 建立對客戶消費行為的理解。
• 評估客戶在整體客戶群中的價值。
• 預測客戶后續的消費行為。
• 改進對客戶需求的理解。
• 預測客戶未來可能購買的產品。

交易數據通常是由企業的業務系統記錄的信息，是企業最重要和最有價值的信息資產。

從上述內容中可以發現，用戶畫像所需的人口屬性信息、行為特征信息、軌跡旅程信息和交易消費信息非常豐富，一些信息收集和應用的難度較高，企業通常不太可能收集到所有所需的信息。與此同時，即使你能夠收集到看似豐富的信息，在客戶畫像應用中仍然可能面臨以下3個挑戰：

• 信息聚合的挑戰。用戶行為按時間的維度是連續的，但相應的信息往往分別記錄在不同的系統中，要將同一用戶的行為記錄按照目的、接觸方式和時間分布等匯總在一起并進行聚合分析不僅有一定的技術難度，還經常面臨著管理挑戰。
• 信息關聯的挑戰。將用戶的行為信息、軌跡旅程與人口屬性信息關聯起來也不是一件容易的事情，這是因為用戶雖然在互聯網上發生了大量的行為，但是并非每次行為都是可以識別的，實現與人口屬性信息的關聯有非常大的挑戰。
• 個性化描述的挑戰。盡管用戶生活方式畫像提供了包含行為偏好在內的各種信息，不過實際情況下，企業受可提供產品和服務有限性的限制，多是消費者群體的共性屬性的再現，在描述他們作為一個品牌特定分類的態度、動機和行為方面的作用仍然十分有限。