如何绘制用户画像

        台湾前首富王永庆的成功路上，用户画像起了不小的作用。

        他最开始一条街上开了一家米店，那条街上有三十家米店，他当时思考自己如何才能够脱颖而出呢？

        经过观察发现，大家卖的米中都含有石子这些杂质，而这些石子会增加顾客做饭的时间。于是他就把米里面的杂质都捡出来，让他的米与众不同，减少了顾客淘米的时间。之后，他又采用了用户画像的方法，每次顾客来买米，他都会记录下顾客的情况（家里几口人、现在还有多少米、买多少米等），这样他就能预估出下次这家顾客需要买米的时间，他会提前把米送到对方家里面，进一步赢得了顾客好感，与顾客建立了更深层次的关系。

        最终他的生意越做越好，第二年就买了一个碾米厂，进一步积累了原始资本，二十八岁便拥有了5000万资产，40岁开了公司——台塑集团，50岁时，公司做到了全台湾最大，60岁，公司成为台湾唯一的世界50强企业。

        看到这里，我们会发现，用户画像竟然具有如此魔力，让小商店变成大厂家，那用户画像究竟包括哪些要素呢？

        用户画像包括两大类信息：顾客基本信息和顾客行为信息。

        顾客基本信息包括客户个人信息（姓名、年龄、性别、职业、收入等。这些信息有助于帮助商家判断客户的基本需求）和客户家庭信息（几口人等）

        顾客行为信息包括：对企业（商品名称、价格、数量、总价、支付方式、消费时间、购买频率、购买途径等）；对服务商（服务项目、价格、数量、频率、支付方式等）。

        知道了用户画像包括的要素后，我们再来看如何绘制用户画像。用户画像的绘制过程：首先，需要知道用户的相关信息（基本信息、行为信息）；然后，对数据进行整理和清洗；然后进行定量数据分析（如：聚类分析、因子分析等）和定性分析（如：小组座谈会、用户深度访谈等）。

        由于不同的客户对企业的贡献不一样，所以对企业而言，对不同的客户采取不同的服务也很重要，这里依据的就是二八定律。下面介绍三种不同的对客户分类的方法。

         ABC分类法：根据客户对企业的贡献大小进行区分的方法，将客户分为高端客户（1%的客户群，50%的收入来源、49%的利润来源）、大客户（4%的客户群、23%的收入来源、25%的利润来源）、中端客户（15%的客户群、20%的收入来源、21%的利润来源）、小客户（80% 的客户群、7%的收入来源、5%的利润来源）。

        ABC分类法的优势：简单易操作，只需要知道客户的销售贡献，就可以进行ABC的分类操作。

        企业的常用处理办法：重点关注高端客户和大客户，会委派专门的员工来负责处理与这些客户的事宜，并及时了解他们的需求，为他们服务。关注中等客户，跟踪他们的情况，不时地拜访他们，听取他们的意见。小客户适当管理，满足他们的基本要求。

        ABC分类法的劣势：1、由于ABC分类法相对简单，带来的分析结果比较粗糙，分析维度单一。2、仅考虑了客户当前的贡献，未考虑客户未来的贡献。

        CLV（客户生命周期价值）分类法：CLV指的是客户与企业的整个生命周期内为企业创造的价值。

        CLV分为两部分：历史价值（目前为止客户为企业创造的价值）和未来价值（客户在将来可能为企业带来的价值）。

        判断客户未来价值的方法：1、以客户流失率为测算客户生命周期的基础，结合历史数据来计算客户未来的购买量和购买金额，进而测算客户未来价值。2、以“客户事件”来测算客户的未来价值：针对每一个客户，预测一系列客户相关事件（如：客户的产品购买情况、客户的产品使用、营销活动、带来的坏账），并向每一个事件分摊收益和成本，从而为每位客户建立一个详细的利润和费用预测表。

        CLV的优势：能够全面预测客户生命周期价值。

        CLV的劣势：对客户价值的预测较为繁琐，而且很大程度上依赖于历史数据进行预测。

        上面两种分类法不适用于用户数量巨大、用户消费频率非常高的公司（如电影院、百货公司、超市、加油站等）

        RFM分类法：根据客户购买间隔、购买频率和购买金额来计算客户价值的一种方法。

        R：最近一次购买的时间。两次购买间隔时间越短的客户越优质

        F：消费频率。即客户在一定的时间内所购买的次数。购买越频繁，说明顾客满意度越高。

        M：购买金额。客户在一定的时间内购买企业产品的总额。客户购买的金额越高，客户为企业创造的价值越多。

        当然，企业实际对客户分类的时候，是将多种方法结合使用的。