乔布斯说过：
“你要比用户自己本身更了解他们，甚至在他们自己都没察觉前，你就已经知道，他们最需要的是什么。“
随着存量经济时代和数字化浪潮的席卷，“数字化变革”、“精细化运营”、“客户洞察”、“数据资产”……已成为当下最热的话题，企业粗放式经营的时代已经过去，以客户洞察为基础的精细化运营成为趋势。
而想要实现客户洞察，就绕不开一个词：“客户画像”。那么什么是客户画像，它又有什么作用呢？下面将一一为大家揭晓。
01：什么是客户画像？
Alan Cooper （交互设计之父）最早提出了 persona（用户画像） 的概念:“Personas are a concrete representation of target users.”Persona 是真实用户的虚拟代表,是建立在一系列真实数据(Marketing data,Usability data)之上的目标用户模型。通过用户调研去了解用户,根据他们的目标、行为和观点的差异,将他们区分为不同的类型,然后每种类型中抽取出典型特征,赋予名字、照片、一些人口统计学要素、场景等描述,就形成了一个人物原型 (personas)。
用户画像最初是在电商领域得到应用的，在大数据时代背景下，用户信息充斥在网络中，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。
简单说，客户画像就是把企业提供服务的对象的各种行为特征进行汇总，并可视化呈现。这些行为特征包括社会属性、消费行为、心理特征、身份信息等等，是根据现实反馈不断迭代的一个系统。通过这个系统，你可以了解你的用户是谁，他们有哪些特征，喜欢什么，在哪可以找到他们……
02：客户画像有什么作用？
用户画像实际上是一个工具，我认为主要有这3个作用：
1）可以帮助我们更精准地洞察用户的需求，优化产品和服务体验。
2）洞察市场和竞品情报，指导市场、销售、运营、产品等多部门精准决策。
3）提升营销转化，实现用户全生命周期的精细化运营
例如，以往，我们在广告投放时，多是凭借经验进行盲投，投放内容也多是凭借人为经验判断制定。所以经常出现：有一半广告费是被浪费掉的现象。而现在凭借客户画像，企业的市场人员可快速判断自己的目标客户在哪里，是喜欢在小红书浏览信息，还是在百度搜索，都看了哪些内容，并以此为基础优化投放渠道和内容。
03：企业如何获取客户画像？
过去企业通过订单数据、网站或APP上的浏览点击数据，以及第三方机构的市场调研数据来做客户分析和洞察。但企业与客户的“交互”主要有两种，一种是人机交互，一种是人与人交互。网站或APP上的浏览点击行为，就属于人机交互行为，这部分数据目前已被很多企业充分利用，来构建客户身份信息、浏览行为、浏览偏好等标签画像。
但线下面对面沟通场景的“人与人交互”行为中产生的对话数据的价值却尚未被充分挖掘。而这部分数据，由于来源于第一手未加工的客户真实对话信息，会比“人机交互”产品的数据在构建客户画像，实现客户需求精准洞察和精准客户营销上更具参考价值。
目前，在这一领域也出现了先驱产品DuDuTalk。它利用智能硬件将线下场景语音数据采集起来，再通过NLP技术，将对话中的客户关键信息抽出来，自动化搭建客户标签和画像。更厉害的是，它还可以通过具体的语境和客户海量的对话数据，来预测商机的走势，指导下一步的行动计划。
例如：在汽车4S店的绕车介绍环节，我们通过汽车销售顾问跟客户的沟通，就可以得到它选择的试驾车型、对车的性能关注点在哪里、价格预算、对车辆和服务提出了哪些反馈等信息。并可以通过试驾的时长和其在整个对话中的说话频次，来推断它对本次试驾车的一个满意度、本次的试驾行为是不是一次有效的试驾等。
有了这些信息，销售人员在后续的营销中就可以迅速地调整攻防话术和营销策略，并能快速判断哪些客户是高质量需要花更多时间跟的，哪些可以往后缓缓再跟的。在沟通中客户透出什么信号就代表其可能要购买/不买，快速采取反应措施。
不仅如此，通过“人机交互”和“人人交互”环节的客户互动全旅程闭环数据，我们可得到更为全面和真实的客户画像。通过画像分析，还可以指导企业进行精准的广告投放和人群定向，帮助指导服务优化和产品改进，帮助实现客户全生命周期的精细化运营。并利用智能化的营销工具，对客户做个性化的营销推荐和营销活动，提升营销转化。
