大數據時代用戶畫像助力企業實現精準化營銷

郝勝宇　陳靜仁

摘要：文章在對用戶畫像技術進行基本介紹的基礎上，從目標客戶識別、目標客戶描繪、消費異動準確把握和精準化推送四個方面闡明了用戶畫像技術的作用，幫助企業更好的認識大數據相關工具尤其是用戶畫像技術對助力企業實現精準化營銷的意義，使企業能夠盡快掌握相關技術，實現精準化營銷，提升企業營銷效率和市場競爭力。

關鍵詞：大數據；用戶畫像；精準化營銷

所謂“精準化營銷”，是指企業在營銷時，針對特定的目標消費者，在營銷戰略、手段、方式、價格等方面，有的放矢地采取相應的策略，以實現最好最省的營銷目標。實施精準化營銷可以幫助企業更好的滿足消費者個性化需求，贏得更多的消費者和其對品牌的忠誠，可以有效的降低營銷成本，提升營銷效果。

實現精準化營銷的關鍵是準確識別目標客戶，并清晰了解客戶的需求、購買行為特點及消費者自身特點等影響消費者購買決策的因素。在傳統的市場營銷中消費者就像飛機的黑匣子難以破解，要想準確知道消費者的偏好、個性、態度等影響消費者購買行為的個人因素是十分困難的。而和這個相比，更困難的是消費者的偏好、習慣和態度等影響其購買行為的各種因素還處于不斷的變化過程中，消費者今天的需求偏好很可能和明天的不一樣，因此，在傳統的市場營銷中，雖然企業做了很多的努力，但要想真正做到精準化營銷是非常困難的。企業每年都會有大量營銷資源的浪費。

一、大數據為企業實現精準化營銷提供了可能

隨著互聯網技術的發展，大數據時代的到來，具有大量化（Volume）、快速化（Velocity）、價值密度低（Value）特點的大數據為精準化營銷的實現提供了可能。通過海量數據和多維數據的綜合分析，企業可以準確的找到目標消費者，并能夠清晰的了解消費者，從而幫助企業實施精準化營銷。例如在電子商務領域，企業可以借助大數據了解客戶購買行為、購買意向、客戶滿意度以及購買商品預測，借助數據分析得出哪類廣告營銷策略能夠實現利潤的最大化，從而為企業節省廣告營銷成本；如在移動互聯網領域，智能手機正在為移動互聯網創造大量的用戶數據，對智能手機終端用戶行為的研究將幫助移動行業發現未來商機，如哪款游戲人們更喜歡玩？哪類套餐既能實現盈利最大化又能留住客戶等；在交通領域，隨著攝像頭和傳感器在交通領域的應用，通過大數據技術對所采集的視頻信號、圖像信號等進行實時分析，可以實現數據可視化，通過了解人們的出行規律來安排公交線路等，滿足人們的出行需求。

二、用戶畫像技術能準確識別和描繪目標客戶

在眾多的大數據工具中用戶畫像技術是幫助企業準確識別和分析目標客戶的最有效工具之一。所謂用戶畫像又稱用戶角色（Persona）是針對產品/服務目標群體真實特征的勾勒，是真實客戶的綜合原型，是一種勾畫目標客戶、聯系客戶訴求與設計方向的有效工具。用戶畫像往往能幫助企業以最為淺顯和貼近生活的話語將客戶的屬性、行為與期待聯結起來。作為實際客戶的虛擬代表，用戶畫像所形成的用戶角色是基于產品和市場構建出來的，形成的用戶角色能夠準確代表產品的主要受眾和目標群體。

通過在海量數據基礎下的多維度數據采集和數據分析，用戶畫像技術將不同客戶的需求進行群分，并形成便簽，使客戶的特征一目了然的呈現在市場人員的面前。區別于傳統的市場調查，用戶畫像技術更多的是通過行為數據進行用戶研究，市場研究，極大地避免了主觀因素的干擾，并通過大數據提高了調查的準確度。如果說傳統的客戶分析是認識了客戶，那么用戶畫像技術就是與客戶成為了朋友，通過用戶畫像技術，市場定位的精準度、對市場的反應速度都提升了一個層次。

不僅如此，通過用戶畫像技術企業還可以準確的對企業客戶進行分級管理，對核心客戶、忠實客戶、普通客戶、潛在客戶等各個結構的客戶生成一個直觀的分層。比如我們的客戶金字塔頂層的客戶形象是A，中堅階層是B，底層是C可以根據不同階層的客戶進行取舍，或者利用價格歧視制定不同的定價策略，從而實現利益的最大化。解決傳統營銷中難以解決的客戶組相互重疊問題，使企業不僅知道某類客戶的存在，而且能夠清晰的知道他們在哪里，幫助企業實現精準營銷。

三、用戶畫像技術幫助企業準備把握消費者異動

傳統的營銷手段通常也會做客戶分析，但是客戶分析的結果往往只是靜態的，然而在產品生命周期的不同階段以及變動的市場需求中，客戶的年齡結構、需求層次甚至產品的內涵都必然會產生改變。產品往往就是在這些改變中錯失了擴大市場占有率或者保有市場地位的先機，導致產品失去競爭力加快衰亡。面對市場異動，用戶畫像將幫助營銷工作者從事后補救升級為事前預警和即時反饋。

由于用戶畫像技術是通過大數據來對客戶進行分析，因此具備了即時性和數據維度多樣性等特征，使得產品經理或者企業的決策者能夠時時發現客戶需求的變化，并且在產品生命周期中的各個階段因地制宜的使用營銷手段來促進產品進行升級或者調整。比如在產品生命周期的初期，也就是產品最初投放市場時，目標客戶可能會與產品設計之初的定位有所區別，在產品購買者或使用者之間可能會對產品產生不同認知，這時將不必重新進行市場調查，而是在發現數據異動的同時對產品的品牌戰略等進行改進和調整。而在產品生命周期的末端，也可以使用用戶畫像技術對客戶進行敏銳的觀察，從而決定何時進行產品迭代，或者盡早的放棄一部分產品控制投入產出比。

另外，在通過用戶畫像技術對客戶進行分類時也可以間接的發現客戶結構的變動和消費水平等其他指標的變動，從而達到異動智能分析的效果。比說如，當一個服裝品牌的主要客戶的形象從運動青年轉向到時尚人群時，就可以重新審視這個品牌下服裝的設計風格是不是出現了異動，或者時尚風向發生了改變，由此我們就可以針對性對品牌戰略重新作出調整。

四、借助用戶畫像實現精準化推送

通過對用戶畫像技術的應用，客戶群體將不再是一個整體，而是會被切分成不同的特征人群。隨著網絡的普及，每個人都有一個獨立的IP地址或者QQ號、電子郵箱等第三方賬號，當掌握了不同用戶的客戶特征，偏好和需求后，我們就可以針對這些要素進行個性化的推薦，這樣做不僅能降低營銷成本、提高轉化率，更能夠避免騷擾用戶，產生更好的客戶體驗和品牌形象。

隨著互聯網廣告技術（比如RTB、DMP等）不斷發展，從技術上已經可以實現快速精準的投放廣告，而在這些技術中，精準的用戶畫像功能是廣告投放準確度的重要依據。當用戶畫像技術、移動互聯網和新媒體廣告協同發展，個性化推薦將越來越普及。微信廣告就是一個典型的案例，雖然現在的投放效率并不太高，但是通過機器智能學習和模型優化，最終將成為社交媒體廣告中的一個重要力量。

*基金項目：中央高校基本科研業務費專項資金資助項目（supported by“the Fundamental Research Funds for the Central Universities”） 項目編號313201

5060，3132015052；大連海事大學教改立項，項目編號2015K17；遼寧省教育廳科學研究一般項目，項目編號W2013079。

（作者單位：郝勝宇，大連海事大學交通運輸管理學院；陳靜仁，北京東方國信科技股份有限公司）