如何理解客户画像和客户标签

1. 如何理解客户画像和客户标签

亲您好，如何理解客户画像和客户标签，首先呢:1.客户标签：标签通常是一种人为规定的特征标识。它根据用户在互联网留下的种种数据，主动或被动地收集，然后尽可能全面细致地抽出一个用户的信息全貌，从而帮助解决如何把数据转化为商业价值的问题，比如全职宝妈、90后职场小白、美妆爱好者等等。标签是用户的属性，是可以叠加的。标签越多，对用户的了解就越全面。2.客户画像：用户画像是真实用户的虚拟代表，是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型。比如，张三，女，20岁，活跃平台抖音，待业大学生，美妆爱好者……，有了这个画像，就可以在投放，策划，内容创作，很多地方脑海中进行用户画像的印证，有效避免策略不匹配。同时用户画像也可以在过程中不断的完善优化。用户画像的核心工作就是给用户打标签，每个标签分别描述了该用户的一个维度，各个维度之间相互联系，共同构成对用户的一个整体描述，这些标签集合就能抽象出一个用户的信息全貌。【摘要】
如何理解客户画像和客户标签【提问】
亲您好，如何理解客户画像和客户标签，首先呢:1.客户标签：标签通常是一种人为规定的特征标识。它根据用户在互联网留下的种种数据，主动或被动地收集，然后尽可能全面细致地抽出一个用户的信息全貌，从而帮助解决如何把数据转化为商业价值的问题，比如全职宝妈、90后职场小白、美妆爱好者等等。标签是用户的属性，是可以叠加的。标签越多，对用户的了解就越全面。2.客户画像：用户画像是真实用户的虚拟代表，是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型。比如，张三，女，20岁，活跃平台抖音，待业大学生，美妆爱好者……，有了这个画像，就可以在投放，策划，内容创作，很多地方脑海中进行用户画像的印证，有效避免策略不匹配。同时用户画像也可以在过程中不断的完善优化。用户画像的核心工作就是给用户打标签，每个标签分别描述了该用户的一个维度，各个维度之间相互联系，共同构成对用户的一个整体描述，这些标签集合就能抽象出一个用户的信息全貌。【回答】
而且作为专业的用户洞察与体验管理平台，极速洞察打造了品牌体验、产品体验、服务体验、员工体验四大体验管理体系，运用大小数据和人工智能技术融合行为和态度数据，重新定义消费者洞察，为企业在用户消费升级时代提供更加智能的工具和服务呢。[微笑]【回答】

2. 如何理解客户画像和客户标签

亲亲，您好，很高兴为您服务[大红花]，对于客户画像和客户标签的理解有以下内容：客户画像也就是给客户打标签，有客户来源、年龄性别、职业、喜好等，企业可以结合这些标签特征，勾勒出相对完整的客户画像，帮助企业精准营销。客户标签则是客户画像不能缺少的部分，我们使用企业微信跟客户联系的时候，点击客户昵称即可给客户打上指定标签，十分方便。企业管理员也可以事先创建好企业标签，这样便于便签维度的统一，构建标签体系，员工也可以根据用户需求去创建标签，记录一些重要的信息。【摘要】
如何理解客户画像和客户标签【提问】
亲亲，您好，很高兴为您服务[大红花]，对于客户画像和客户标签的理解有以下内容：客户画像也就是给客户打标签，有客户来源、年龄性别、职业、喜好等，企业可以结合这些标签特征，勾勒出相对完整的客户画像，帮助企业精准营销。客户标签则是客户画像不能缺少的部分，我们使用企业微信跟客户联系的时候，点击客户昵称即可给客户打上指定标签，十分方便。企业管理员也可以事先创建好企业标签，这样便于便签维度的统一，构建标签体系，员工也可以根据用户需求去创建标签，记录一些重要的信息。【回答】

3. 用户画像标签体系流程介绍

企业搭建用户标签体系可以选择自建或使用第三方用户标签体系。企业自建用户画像标签体系的过程可以拆解为4步：
①梳理数据
数据是用户画像的基因。我们需要提前列出画像标签列表，根据标签列表确认所需数据维度。数据可能来源于自有数据或第三方外部数据。
②标签完善
由于APP自有数据有限，在构建全面、多维的用户画像标签体系时，需要来自第三方的数据源作为补充。可以选择个推这样的第三方数据智能服务商，使用个推的用户运营产品进行标签完善，建立更加完整的用户画像，满足对用户进行全面洞察的需求。
③数据进行清洗、治理，将自有数据和第三方数据进行关联，并将原始数据进行特征化，为每个用户创建标签。
④画像创建
通过聚类分析找到用户共性特征，生成用户画像。在实际使用过程中，可随着数据的积累（比如核心用户画像发生变化）或者运营经验的发展（在运营过程中得到对用户画像的正反馈）对算法模型进行迭代调整。

以上是用户画像构建全流程，工作量非常庞大。企业可以直接选择个推·用户运营这样的第三方用户画像工具。个推·用户运营SDK支持结合APP自有数据和个推海量数据，全面洞察目标用户，助力APP构建完整立体的用户画像，同时提供标签管理平台及行业标签模板库，让用户洞察更深入、更便捷，做到毫秒级输出标签，帮助完善各领域用户画像，满足APP在不同场景下对用户画像的特定需求。个推·用户运营现在限时免费中，注册/登录个推开发者中心，即可免费开通。

用户运营

4. 用户画像的标签体系

一、为什么需要标签？ 
  
 随着互联网的兴起，每天有大量的内容以视频等形式被生产并上传到各大平台，面对海量的内容，如何提升这些内容的智能分发效率是各大平台面临的重要课题。
  
 而要实现这一目标，第一步就是更好地认识我们的用户。构建用户画像的过程的本质就是对用户信息进行标签化管理的过程。通过标签体系的建设，一方面让数据变得可阅读、易理解，方便业务使用；另一方面通过标签类目体系将标签组织排布，以一种适用性更好的组织方式来匹配未来变化的业务场景需求。如何合理规划标签体系对产品的运营影响非常大，因此，标签是产品策略中特别关键的一环。
  
  二、标签是什么？ 
  
 对于标签的定义在不同场景中往往是不同的，太纠结或执着于单一概念定义，会无法推进实际的业务和工作。我们所有的技术和业务层面的工作是为了业务目标，并且要实用和适用，并不是纯学术层面的研讨。
  
 一般来说，我们认为标签是指 “利用原始数据，通过一定的加工逻辑产出，能够为业务所直接使用的可阅读、易理解、有业务价值的数据。” 
  
 标签体系有两种组织方式：结构化标签和半结构化/非结构化标签。
  
 所谓结构化标签是按照某个分类法制定一个层次标签体系，其中上层的标签是下一层的父节点，在人群覆盖上是包含关系。一些面向品牌广告的受众定向往往采用这种结构化较强的标签体系。需要指出，这一体系中的标签是根据需求方的逻辑而制定，某些在媒体方意义很大的分类标签，如军事等，由于没有明确的需求对应，不宜出现在标签体系中。
  
 另外一种兴趣标签的组织方式，是根据具体需求设置相应的标签，所有的标签并不能为同一个分类体系中所描述，也不存在明确的父子关系。这种半结构化或非结构化的标签体系往往包含一些比较精准的标签的集合，因而主要适用于多种目标，特别是效果目标并存的对内容精准投放的诉求。
  
 选择结构化兴趣标签体系还是非结构化的兴趣标签体系更多地是基于业务场景的决策，当标签仅仅是投放系统需要的中间变量，作为CTR预测或者其他模块的变量输入时，那么结构化的标签体系其实是没有必要的，应该完全按照效果驱动的方式来规划或挖掘标签，而各个标签之间也不太需要层次关系的约束。
  
 还有一种特殊的标签形式，关键词。直接按照搜索或浏览内容的关键词划分人群和投放广告，往往可以达到比较精准的效果。关键词这种标签体系是无层级关系、完全非结构化的，它虽然很容易理解，但并不太容易操作。不过由于搜索在互联网中的重要地位，选择和优化投放关键词这样一项专门技术已经发展得相当充分，因此这种标签也是实践中常用的。
  
  三、如何构建标签体系？ 
  
  1.确定对象 
  
 进行标签建设，首先要清楚对哪类对象建设标签，也就是确定对象。对象是客观世界中研究目标的抽象，有实体的对象，也有虚拟的对象。在企业经营过程中可以抽象出非常多的对象，这些对象在不同业务场景下交叉产生联系，是企业的重要资产，需要全面刻画了解。
  
 经过对多个行业、多个标签体系建设经验的总结，可把对象分为 “人”“物”“关系”三大类 。三种对象是不一样的，“人”往往具有主动性和智慧，能主动参与社会活动，主动发挥推动作用，往往是关系的发出者。“物”往往是被动的，包括原料、设备、建筑物、简单操作的工具或功能集合等，是关系的接收者。当常规意义上的设备具有了充分的人工智能，变成了机器人，那么它就属于“人”这一类对象。“人”和“物”是实体类的对象，即看得到、摸得着的对象，而“关系”属于一种虚拟对象，是对两两实物实体间的联系的定义。因为关系很重要，企业大多数情况下反而是在对关系进行定义、反复发生、记录、分析、优化，因此需要“关系”这种对象存在，对关系进行属性描述和研究。关系按照产生的动因不同，又分为事实关系和归属关系，事实关系会产生可量化的事实度量，归属关系只是一种归属属性。
  
 明确了对象的定义和分类，就可以根据业务的需要确定要对哪些对象建立标签体系。 基于内容的对象非常多，不可能对所有对象都建立独立的标签体系，一般我们会根据业务流量的需求，稿件数量的多少，类目的相似性，类目间的关系进行排名，确定标签的优先级和必要性。 
  
  2.设计框架 
  
 一般来说，互联网产品需要使用的标签类目数量非常庞大，当标签项超过一定数量时，业务人员要使用或查找标签就开始变得麻烦，管理标签也会变得困难。因此笔者借鉴了图书管理学中的经典方法：海量图书需要有专门的图书分类体系对书本进行编号并按照编号分柜排放，阅读者在查阅图书时只需要按编号索引即可快速找到自己所需图书，图书管理员也可以方便、有效地理清所有图书状况。
  
 构建标签类目体系首先需要确定根目录。根目录就是上文提到的对象，因此有三大类根目录：人、物、关系。根目录就像树根一样直接确定这是一棵什么树。
  
 如果根目录是人，即这个标签类目体系就是人的标签类目体系，每个根目录都有一个识别列来唯一识别具体对象。人这种大类下包括自然人和企业法人两种亚根，同时自然人群体或企业法人群体也可以认为属于人的对象范畴内，也是亚根。自然人实例可以有消费者、员工、加盟商等，因此可以形成消费者的标签类目体系、员工的标签类目体系、加盟商的标签类目体系。同样法人也可以细分为实体公司、营销公司、运输公司等。从最大的“人”根目录、到“自然人/法人/自然人群体/法人群体”亚根，再到实例“用户/员工/加盟商”，都属于根目录的范畴。
  
 根据类似的方式，也可以将物细分为“物品”“物体”“物品集合”“物体集合”等亚类，各亚类下也可以细分根；关系也可以细分“关系记录”“关系集合”。
  
 标签类目体系是对业务所需标签采用类目体系的方法进行设计、归属、分类。类目体系本身是对某一类目标物进行分类、架构组织，分类通常使用一级类目、二级类目、三级类目等作为分类名。
  
 类目结构可以用树状结构来比拟，根上长出的第一级分支，称为一级类目；从第一级分支中长出的第二级分支，称为二级类目；从第二级分支中长出的第三级分支，称为三级类目。一般类目结构设为三级分层结构即可。没有下一级分类的类目叫叶类目，挂在叶类目上的具体叶子就是标签。
  
 需要注意的是，类目框架的建设一般是基于业务展开的，因为类目体系存在的核心意义即为帮用户快速查找、管理数据/标签。
  
 下图为某银行构建的客户标签类目体系，其中客户是根目录，会由custom_id来进行唯一识别，根目录下有“基本特征”“资产特征”“行为特征”“偏好特征”“价值特征”“风险特征”“营销特征”等一级类目。“基本特征”一级类目下又分“ID信息”“人口统计”“地址信息”“职业信息”等二级类目。“地址信息”二级类目下再细分为“账单地址”“家庭地址”“工作地址”“手机地址”等三级类目。“账单地址”三级类目下挂有“账单详细地址”“账单地址邮编”“账单地址所在省”等标签。
  
 标签类目设计完成，整个标签体系的框架就有了，接下来要做的就是往每个叶类目下填充有业务价值并且可以加工出来的标签，进而完成整个标签体系的设计。
  
  3.填充内容 
  
 通过标签类目设计，已经有了某类对象的标签体系框架，只是还没有具体的标签内容。标签设计就是设计合适的标签并将其挂载到标签类目。 在这一部分，笔者将尽量脱离技术视角，从产品视角出发，剖析如何“制作标签”。 
  
 首先，是如何拆解内容。对内容的拆解首先还是分为三个部分：“用户”“内容”“关系”，作为根目录。接下来，关于“人”这个部分，我们可以拆分为：人口属性、兴趣属性、行为偏好、发表时间等；同理，关于内容，我们可以拆分成“统计类”、“质量类”、“向量类”。接着，我们再对二级类目进行拆分，比如“统计类”中包含“点击率”“时长”“完播率”“转评赞”“跳出率”等。
  
 要特别注意的是，往常习惯给别人打标签、贴标签的动作，其实不是在设计标签，而是在设计特征值。例如对某个人的定义“女、20～30岁、白领、活泼开朗”，分别是性别、年龄段、职业、性格标签的具体特征值。
  
 这些特征会进行一定的交叉，赋予这个特征更多的含义。比如说使用用户画像和内容画像做交叉，可以得到用户的长短期的兴趣匹配、Session兴趣泛化匹配、用户年龄对于某些内容类别的偏好、用户性别对于某些内容类别的偏好等。如果拿用户特征与请求的上下文进行特征的交叉，则会得到用户常驻地在什么地方、用户的兴趣随时间的变化，比如有的用户会在早上看新闻，而在晚上看一些娱乐类的资讯；还有一些场景的刻画，如用户喜欢在地铁上看视频，而在办公的时候喜欢看图文。通过这些特征值组合，我们可以尽可能高效地对用户群进行划分，从而实现内容的精准分发。
  
  现在，我们知道了如何建设标签体系以及如何通过标签体系对用户群进行划分，但想要做好标签，我们不仅要从需要解构技术，还要立足于“好的内容”。在这一部分，笔者将通过运营&创作者的视角简单分析如何制作“好的标签”。 
  
 要想制定能够打动人心的标签，首先要了解用户，切中他们的痛点。
  
 如何才能了解用户？一种办法是角色转换，换位思考，把自己看作用户，而且是什么都不懂的“小白用户”，以这样的视角去看问题、去思考。
  
 举个例子，你作为一个UP主，接了一份宣传“降噪耳机”的营销单，你的任务是让用户下单，完成内容的价值转化。思考一下，该怎么设计这个故事？
  
 下面的一段参考文案：你在银行做经理，维护客户关系很艰难，你的职位不上不下。你有房贷和车贷，每月按揭五千元。你孩子的数学成绩不好。你老婆在市人民医院做护士，她母亲有尿毒症并透析多年，她不爱你。你年轻的时候觉得能成一番事业，但现在也就这样，朋友们混得都比你好。生活太糟了，你需要一个独立的环境抒发情绪，这时候你戴上了降噪耳机。
  
 这就是一个典型的“用户视角”，它描述的是一个场景，它让你一边看一边产生强烈的代入感，不由自主受到内容的感染，产生情绪波动，在情绪的驱使下完成下单的行为，实现价值转化。
  
 除了上面这种基于内容体验的打标方法，还有另一种方式，也就是我们之前提过的“特征值”，基于算法生成的高精度内容标签，一般是基于视频帧、标题、作者、内容属性、地理属性、时间等。这些由算法生成的内容标签可以替换人工标注，从而节省人力成本，提高内容标签生产效率。目前的内容标签技术，其精度已经达到了90%以上，通过算法对内容的分析自动生成一些标签值。
  
 比如上面这个视频，所生成的标签值就可能是“中华田园犬”“农村”“百万播放”“狗”“华农兄弟”“萌宠”“动物”等。
  
 经过对象确定、框架设计、类目设计、标签设计、打标这几个步骤，我们就完成了整个标签体系的建设，文章写得比较简单，全当抛砖引玉。
  
  四、一些问题 
  
 在标签体系落地的过程中我们还会遇到很多问题，以下几个问题也是笔者一直在思考的。如果有任何好的建议可以加笔者微信一起交流：shmusk
  
  内容的时效性： 任何一个内容，包括视频或者图文，是有生命周期在里面的，内容有长有短，其中预测一个内容的生命周期是一个挺难的事情，不论通过算法也好或者其它技术也好；假设我们已经知道内容的生命周期，如何在有效的周期内给予内容有效的曝光量，也是个很难的问题。如何Balance这两个问题，时效性是非常重要的，因为过了内容的生命周期，再给用户推荐，是没有意义的，用户体验会非常差。
  
  内容质量的判定： 怎样判定一个内容质量到底是好还是坏，好的标准到底是什么，以及我们如何去建模，如果可以建模，特征是什么，以及我们的模型如何有效的利用特征去判别？
  
  冷启动问题： 分为内容冷启动与用户冷启动。内容冷启动就是一个新内容进入平台，没有被分发出来；而用户冷启动就是一个新的用户，交互数据和行为非常的稀疏，如何做比较好的推荐、能够引导进行后续更加稠密的交互，增加粘性，以此来提升用户体验，更好的满足用户的需求？

5. B2B企业如何构建标签体系解析用户画像？

B2B企业构建标签体系，通常需要整合用户端内行为、端外触达结果、线上支付行为、线下合同签订、销售跟进等多渠道数据，还需要一套可以融合多端多源数据，支持自助打标的标签管理系统，整合起来生成用户画像标签，以达到差异化营销的目的。

个推近期推出的用户运营平台，支持企业/开发者通过代码埋点、全埋点、可视化全埋点等多种埋点方式及API\CSV等多种数据导入方式，将APP、Web、H5、小程序等线上多端埋点数据与业务经营管理数据、广告投放数据、线下渠道数据等结合，进行集中治理和分析，并输出统一的数据标准和ID体系，以此构建完整的用户数据平台，为构建用户画像提供数据支撑。同时，用户运营平台支持企业将自有数据与个推庞大的标签体系进行融合，完善企业的数据标签体系，涵盖用户基本属性、兴趣偏好、媒体偏好、线下活动场景等丰富维度，让用户画像更加全面立体。
个推·用户运营现在限时免费中，注册/登录个推开发者中心，即可免费开通。

数据治理

6. 客户画像的方法

亲，您好很高兴为您解答:客户画像的方法一、收集数据收集数据是用户画像中十分重要的一环。用户数据来源于网络，而如何提取有效数据，比如打通平台产品信息，引流渠道用户信息，收集用户实时数据等，这也是产品经理需要思考的问题。用户数据分为静态信息数据和动态信息数据。对于一般公司而言，更多是根据系统自身的需求和用户的需要收集相关的数据。数据收集主要包括用户行为数据、用户偏好数据、用户交易数据。以某跨境电商平台为例，收集用户行为数据：比如活跃人数、页面浏览量PV、访问时长、浏览路径等；收集用户偏好数据：比如登录方式、浏览内容、评论内容、互动内容、品牌偏好等；收集用户交易数据：比如客单价、回头率、流失率、转化率和促活率等。收集这些指标性的数据，方便对用户进行有针对性、目的性的运营。我们可对收集的数据做分析，让用户信息形成标签化。比如搭建用户账户体系，可自建立数据仓库，实现平台数据共享，或打通用户数据。二、行为建模行为建模就是根据用户行为数据进行建模。通过对用户行为数据进行分析和计算，为用户打上标签，可得到用户画像的标签建模，即搭建用户画像标签体系。标签建模主要是基于原始数据进行统计、分析和预测，从而得到事实标签、模型标签与预测标签。标签建模的方法来源于阿里巴巴用户画像体系，广泛应用于搜索引擎、推荐引擎、广告投放和智能营销等各种应用领域。以今日头条的文章推荐机制为例，通过机器分析提取你的关键词，按关键词贴标签，给文章打上标签，给受众打标签。接着内容投递冷启动，通过智能算法推荐，将内容标签跟观众标签相匹配，把文章推送给对应的人，实现内容的精准分发。用户画像的核心是为用户打标签。即将用户的每个具体信息抽象成标签，利用这些标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。以李二狗的户画像为例，我们将其年龄、性别、婚否、职位、收入、资产标签化，通过场景描述，挖掘用户痛点，从而了解用户动机。其中将21~30岁最为一个年龄段，薪资20~25K作为一个收入范围，利用数据分析得到数据标签结果，最终满足业务需求，从而让构建用户画像形成一个闭环。用户画像作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，被应用在精准营销、用户分析、数据挖掘、数据分析等。总而言之，用户画像根本目的就是寻找目标客户、优化产品设计，指导运营策略，分析业务场景和完善业务形【摘要】
客户画像的方法【提问】
亲，您好很高兴为您解答:客户画像的方法一、收集数据收集数据是用户画像中十分重要的一环。用户数据来源于网络，而如何提取有效数据，比如打通平台产品信息，引流渠道用户信息，收集用户实时数据等，这也是产品经理需要思考的问题。用户数据分为静态信息数据和动态信息数据。对于一般公司而言，更多是根据系统自身的需求和用户的需要收集相关的数据。数据收集主要包括用户行为数据、用户偏好数据、用户交易数据。以某跨境电商平台为例，收集用户行为数据：比如活跃人数、页面浏览量PV、访问时长、浏览路径等；收集用户偏好数据：比如登录方式、浏览内容、评论内容、互动内容、品牌偏好等；收集用户交易数据：比如客单价、回头率、流失率、转化率和促活率等。收集这些指标性的数据，方便对用户进行有针对性、目的性的运营。我们可对收集的数据做分析，让用户信息形成标签化。比如搭建用户账户体系，可自建立数据仓库，实现平台数据共享，或打通用户数据。二、行为建模行为建模就是根据用户行为数据进行建模。通过对用户行为数据进行分析和计算，为用户打上标签，可得到用户画像的标签建模，即搭建用户画像标签体系。标签建模主要是基于原始数据进行统计、分析和预测，从而得到事实标签、模型标签与预测标签。标签建模的方法来源于阿里巴巴用户画像体系，广泛应用于搜索引擎、推荐引擎、广告投放和智能营销等各种应用领域。以今日头条的文章推荐机制为例，通过机器分析提取你的关键词，按关键词贴标签，给文章打上标签，给受众打标签。接着内容投递冷启动，通过智能算法推荐，将内容标签跟观众标签相匹配，把文章推送给对应的人，实现内容的精准分发。用户画像的核心是为用户打标签。即将用户的每个具体信息抽象成标签，利用这些标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。以李二狗的户画像为例，我们将其年龄、性别、婚否、职位、收入、资产标签化，通过场景描述，挖掘用户痛点，从而了解用户动机。其中将21~30岁最为一个年龄段，薪资20~25K作为一个收入范围，利用数据分析得到数据标签结果，最终满足业务需求，从而让构建用户画像形成一个闭环。用户画像作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，被应用在精准营销、用户分析、数据挖掘、数据分析等。总而言之，用户画像根本目的就是寻找目标客户、优化产品设计，指导运营策略，分析业务场景和完善业务形【回答】