尤其以用户画像报告为甚。很多时候业务提了需求：看看我们的用户画像。结果写出来报告被批：我都知道了，你写这有啥意义。到底咋弄？今天系统分享一下。...1 没用的报告长这样 一提到用户画像，很多同学的报告都长这样： 男女比例4:6 30岁以上占比40% 平均年消费500元 活跃1个月以上用户55% …… 往往这种报告写的很辛苦，跑的数据很多。...最后收获一连串连珠炮似的追问： 你说他买他就买呀！ 买啥！哪里买！ 咋让他买 咋通知他买！ 不买又咋样！ 买了又怎样！ 他要是本来就会买呢！ ……被轰的晕头转向…… 到底问题出在哪里？...有可能是因为业务部门把自己当上帝，觉得自己全知全能，就差一个跑数的小哥了，招进来的不是数据分析师而是sql编写员；也有可能是因为企业把数据分析师当上帝，觉得只要他做数据分析工作，他就全知全能，企业里其他人不张嘴...，做数据的只凭一道金光闪过就无所不知…… 总之，数据报告没用，数据与业务脱节，只能说明这个企业不行，业务和数据都有责任。
“什么样的企业是好的企业？” “什么才是企业持续的生命力？” “在企业中如何评价学术成果的好坏？” “什么样的人才是研究团队所亟需的？” ?...7月19日腾讯AI Lab迎来姚班师生共21位，其中包括三位青年千人教授。...张博士说，企业的生命力首先是对核心竞争力的持续精心耕耘，其次是企业的战略布局和业务的多样性，更重要的是优秀的人才队伍及蓬勃的创新执行能力，所以特别欢迎姚班的同学来AI Lab实习。 ?...最后大家发现原来这名姚班的高材生根本就没有参加高考，没有高考成绩、加上合适的年龄以及发布的学术相关内容，可能命中了成人高考广告的推荐条件。看来我们的用户画像还可以更加准确呀！...另外一个学生又说，“令我印象深刻的一点是，腾讯AI Lab的研究兴趣相当广泛。部分研究内容例如游戏对战，或许并不能对企业的利益产生直接的贡献，但长远上却对无人驾驶等领域的研究起到了促进作用。
如果再追问企业具体有哪些需求？不但SaaS厂商答不出来，甚至客户自己也说不清楚。 既然目标需求都不清楚，SaaS买对的可能性也非常小。 所以，我想从咨询的角度，说明一个企业的SaaS需求的产生过程。...在一维客户画像的商业领域，比如消费领域，其产品的定位和设计不会出现太大偏差。只要产品不是过于另类，总会有人买。 但如果根据这种一维客户画像，去定位和设计ToB产品，大概率会跑偏。...SaaS作为企业的信息资本，必须放到具体的企业背景下才有意义。因此，企业客户画像维度除了企业外部属性外，还需要定义企业的战略维度。...有了企业客户画像维度的概念，就会发现SaaS厂商与企业客户的需求冲突在哪里；同时也会发现，基于一维客户画像的思维，很难做出企业用户的SaaS产品。...二维企业客户画像，早已被企业软件和SaaS服务商所认知；那么它们是如何把软件或服务卖给企业的呢？
在真实企业中，往往是一组人干的人，不是某一个人干的事。...比如营销讲4P，在真实企业中，如果是传统企业，至少有一个营销总监管着营销部门，下边分为：产品管理、市场推广、品牌宣传、会员中心、促销活动、公关联盟等多个小组。...、用户促活、用户留存、用户转化、用户推荐、用户画像……你看，这就是用户运营这个部门的工作内容吗。...而且，针对留存这个问题，还有个经典困惑：如果我们把3个月内有付费定义为留存，一个月买1000产品，连续买3个月，和一次买6000，半年买一次的有什么区别？...或者业务上已经有了“好/坏”的定义，我们做分组对比，看看“好”到底在哪里好，“坏”到底在哪里坏，明确一个清晰的数量分界线，这样才好做后续深入分析。 优化策略：标准至关重要，数据+标准=判断。
我们在跟客户的沟通中发现，客户几乎都有自己企业的公众号和小程序矩阵，但是缺乏有效的运营方法论，导致了在短期内看不到效果。 社交媒体的关键在哪里？当然在于传播。传播需要两个必要条件：内容和传播者。...如果以广告营销的方式去买粉，一个粉丝的价格取决于所处的行业和时段。假设均价10块、每天增长2000个粉丝，一天是2万块、一年就是700多万。...每个客户都与企业共同度过了三个阶段：认知阶段、理解阶段、售后阶段。 ◆ 认知阶段：他从哪里来？...同时，你需要一张客户画像，让你可以看到，哪个年龄的客户多？哪个地区的客户多？哪个尚未覆盖的地区出现了集中爆发的客户需求等等。这些画像分析都能够反过来，成为市场营销决策的重要参考指标。...当他成为你的客户后，利用好客户画像，在不断提升服务水准的同时，将数据分析反哺到营销决策，把钱花在刀刃上。
要注意：大部分企业没有一款类似微信、淘宝、抖音这样的超级应用。大部分用户和企业的互动频率低，很有可能只在大型活动的时候才会露面。只有极少数用户互动频次较高。...1、用户消费频次 2、用户互动频次 第四步：用户活动参与分析 经过前三步，已经对三个基础问题有了了解： 1、谁是高价值用户 2、用户从哪里来 3、用户到哪里去 之后可以思考：如何提升用户价值。...常见的优惠有五种形式 满减型：买XX元商品，优惠XX金额。 折扣型：XX商品，原价X折销售 买赠型：买XX件商品，得Y件赠品。...传统企业的门店渠道，常常数据缺失严重，区分线上渠道用户，能加强私域运营能力，同时弥补线下数据缺失问题。 如果是以APP/小程序为主战场的线上企业，则主要对用户接触的内容进行区分。...二、不适合优先做的内容 相比之以上五个模块，有些分析可以相对靠后做： 1、用户画像分析：好的用户画像是养出来的，不是天生的。如果一开始没有收集啥基础信息，就先不用动这个脑子，等数据多补充一些再说。
以下文章来源于接地气的陈老师 ，作者接地气的陈老师 用户标签、用户画像、用户分群、用户分层、用户细分……很多做用户分析的同学，会被这几个概念绕晕。今天系统讲解一下。...用户画像是底座 大量的用户指标与标签，形成了用户画像。用户画像是一个统称，通常一讲用户画像，大家都知道是在说用户的指标与标签问题。用户画像是数据服务业务的底座，有了用户画像才可以进一步地工作。...很多同学会纠结到底分界线定在哪里合适。...这样是有风险的，因为历史消费高不见得意味着未来消费高，特别是这种历史消费高峰是在促销期，或者买耐用品买出来的。这时候用户是很少有未来消费需求的。...而即使只有1个SKU，用户也有高中低消费的区别，也能结合用户画像，找到谁是我的高端消费者。所以用户分群和分层应用范围比推荐系统大很多，只要是个公司都可以用。
用户标签、用户画像、用户分群、用户分层、用户细分……很多做用户分析的同学，会被这几个概念绕晕。今天系统讲解一下。...用户画像是底座 大量的用户指标与标签，形成了用户画像。用户画像是一个统称，通常一讲用户画像，大家都知道是在说用户的指标与标签问题。用户画像是数据服务业务的底座，有了用户画像才可以进一步地工作。...很多同学会纠结到底分界线定在哪里合适。...这样是有风险的，因为历史消费高不见得意味着未来消费高，特别是这种历史消费高峰是在促销期，或者买耐用品买出来的。这时候用户是很少有未来消费需求的。...而即使只有1个SKU，用户也有高中低消费的区别，也能结合用户画像，找到谁是我的高端消费者。所以用户分群和分层应用范围比推荐系统大很多，只要是个公司都可以用。
但企业经营面对数以千万的用户，就不能一个个去理解，时间和成本都烧不起。如果不加区分，把所有顾客一视同仁，就只能这么地毯式轰炸（如下图所示） ?...哪里人？ 有房吗？ 有车吗？ 公务员吗？ …… ? 你看，问的全是用户标签，人家丝毫不在乎你有多痴情，你有多努力。甭整那虚了吧唧的玩意，Show me the 房产证！...但是谁保证用户过去买的多，未来一定买的多？？完全不一定。 注意：如果我们要打的标签是个未来情况，比如未来消费多，意味着我们要做一个预测：用户未来会消费多少。...至于打了标签干什么，用在哪里，效果如何，从来没考虑过。 乱象背后深层问题，是这几年大肆吹嘘的“数据中台”、“用户画像”的概念。很多企业不是从需求出现，先思考：我们要解决什么问题。...有兴趣的话，本文超过60在看，我们分享一期如何给B2B企业客户打标签的例子，毕竟研究对象是人的时候，很多行为容易理解，遇到B2B问题，很多同学就歇菜了。
数据从哪里来？找到了源头，才好进行数据获取、整合、分析和应用。 数据从哪里来？ 首先，从数据的形态来开，数据可以来自数字、文本、图像、音频、视频、当然，还有各种形态的组合。...每一种数据形态都映射出合适的数据结构方式，比方说一个CRM（用户关系管理）的数据，一般都是结构化数据，采用常用的关系型数据库，就可以把这些数据进行很好地记录与存储。 ?...对于这些属性，既可以单方面地来看，又可以综合起来全方位地看，通过着各种属性，结合具体的业务问题，对用户进行各种画像，比方说运营画像、信用画像、健康画像等，而这些画像就是为了更好地了解和认识用户，从而更好地服务和引导用户...内部数据就是企业内部通过经营所积累的数据，外部数据就是内部数据之外的数据，可以是公开爬取的数据，可以采购的数据，可以是合作的数据等。...总结 数据从哪里来，不同的角度，有不同的出处。 针对自身的业务方向，定位到适合自己的数据源，并且不断地丰富着数据源。
客户并不难找，小明所在的网点通过附近的加马客来屏，自动识别路人的相貌衣着，形成用户画像，为路人显示千人千面的定制广告，周围不少上班族对小明所在银行的产品产生了兴趣。 ?...在几次沟通后，小明找到了一位刚好准备给家人买保险的男士。...售后客服在哪里？ 后来，小明和客户的关系越来越近，客户也在小明这里办了信用卡。有问题的时候，客户就直接打电话给银行AI客服，双方开始流利的对话答疑。 ?...全面智脑分成三个部分： 加马爱迪生大数据平台负责整合银行需要的各种数据，并生成用户画像； 加马爱因斯坦智能营销引擎负责制定包括营销策略在内的多种策略，通过用户特征提取、模型分析，形成完整的标签体系，多维度分析客群属性...加马人工智能研究院 上面说的这些产品其实都来自于平安金融壹账通旗下的加马人工智能研究院（Gamma Lab）。 该研究院创立之初衷，就是希望把AI领域的前沿技术，在金融领域深度应用。
而一旦完全实现了这一点，困扰企业多年的粗放式，盲目的运营问题将被逐渐终结，企业的生产、设计、供应链还是战略都成了有源之水，而这个源头就消费者。...这些痕迹从哪里来呢，其实就是你的每一笔消费记录，你买的每一样东西都是有迹可循的，像是时尚的白领，在商场的消费就在一些时尚品牌的专卖店，美甲美发店，有孩子的母亲就会更多的消费在儿服饰或者玩具店，男士就是烟酒店等...根据你的每一笔消费记录，会根据根据会员的消费记录来进行具体的分析和分类，对顾客的年龄，工作，薪资，消费趋向等进行分类，在根据这些进行消费者画像以及精准营销。...他们通过该顾客的浏览与消费记录来画出消费者画像，然后根据数据的分析来对顾客进行准确的产品推荐。...一分钟全身扫描，系统就能智能识别被测试者的头、肩、背、腰、臀、大腿、小腿七躯等部位23个准确的身体数据，根据这些数据和人体工程学原理，系统会快速自动匹配软硬度、高度合适的床垫和枕头，实现寝具的个性化定制
对消费者来说，哪里优惠力度大，就哪里买；而对消费品企业来说，消费者使用的渠道越多，利用价值也就越大。...那么，全渠道营销的大环境下，消费品企业更应该如何实现持续增长呢？...在此之前，就需要庞大的数据量以及大量的数据分析，通过标签化客户和用户画像，将会员进行分类分群，针对不同喜好不同消费行为的用户发送不同的内容和产品信息，总而言之，要发送他们感兴趣的内容，而不是统一的群发。...比如，A会员，她在线上各个平台以及线下实体门店都有过购买行为，在渠道数据没有打通的情况下，企业只能分析其单一的一组数据，获得的信息不够详细，分析出来的结果也就不够准确；或者各组数据都分析出来后再通过其他方式汇总再分析...，可以获得A会员全部的数据和信息，但花费的时间和人力成本就相当高了，很多企业在这方面做起来会觉得很吃力。
比如个人买牛奶，只需要考虑“这个好不好喝”就行了。 B2B业务，服务的是企业经营目标。同样是买牛奶，如果是拿牛奶当原料。...B2C是个人消费，买的东西便宜，完全不纠结。比如买牛奶，不好喝下次换个牌子就是了。对企业而言，用户今天跑了，明天我打个折可能就回来了。...具体的细化需求，有三部分： 1、客户画像 直接上图，B2B的客户画像，更多从客户企业实力、需求规模、流程长度、谈判对象这些角度进行。...和B2C不同的是，B2B的客户画像采集难度更低，往往这些企业相关的信息都可以通过客户拜访、企业年报、行业报道、相关企业介绍等渠道获得。 特别是一线销售，对此非常清楚（愿不愿意告诉公司，是另一回事）。...本篇集齐50个在看，我们分享下一个话题：客户画像的做法。
美图秀秀与Angelababy合作，推出全球首款绘画机器人Andy，为用户画插画像。 前英特尔数据中心主管加入谷歌云部门，担任首席运行官。 没看够，以下两分钟看详细新闻 1. 重磅！...，腾讯AI Lab首次参赛，斩获实体发现与链接（Entity Discovery and Linking Track，EDL）任务冠军。...根据百思买（Best Buy）提供的信息，具体日期将是2017年12月11日。目前已知，谷歌Home Max的零售价为399美元。...2019年开启自动驾驶汽车打车服务 据新浪科技报道，通用汽车公司在本周四宣布了其自动驾驶汽车计划，并对投资人称其将于2019年在一些人口密集的城市投放一系列自动驾驶出租车，以应对来自其他研发自动驾驶汽车的企业...用户只要上传一张自拍照，绘画机器人Andy就可以自主创作，为用户画出两种风格、共30多种效果的插画像。（via：腾讯科技） 12.
简单来说就是，通过描绘用户的属性、行为，结合企业的产品和服务构建出一个虚拟的想想，这个形象就是用户画像。 一般来说，用户画像包含了三个要素：用户属性、用户特征、用户标签。...在会员系统中，企业可以根据自身产品或服务的内容自定义属性划分规则，从而更精细化的构建用户画像。...用户特征是基于用户属性的，通过大量的属性信息积累，企业可以从用户属性中提取出某一位用户的特性或者是某一类用户的共性，以便于日后的精准化营销。...数据收集是用户画像的开始，首先，我们要进行用户数据的采集：服务环境数据、用户行为数据、信息获取数据等环境信息；姓名、年龄、性别、居住城市、学历、职业等静态信息；以及消费习惯、喜好、常买产品、浏览页面、平台偏好...由此，可以看出不论是前期的数据还是后期的行为信息，都是非常关键的，企业通过会员运营系统，进行数据积累和分析，然后定制属于企业自身的会员画像方案，为每一位用户提供量身定制的服务。
这些流量需要花钱买的，而且越来越贵。重点是这些流量还不属于企业的用户，如果无法转化，那它只能是个数字。...也就是说，营销活动应该在合适的时间、合适的地点，满足用户特定情绪、特定认知的需求。每个营销场景，其流量的流转和整个拉新留存转化，及复购口碑推荐的过程可能都是不一样的，这个过程要进行一个合理的设计。...以Luckin coffee为例：如果下载其APP并注册了，但是一个月都没有购买行为，系统会分发一张85折的优惠券；收到优惠券之后仍然没有刺激消费，系统会继续下发4.3折券；若还是没买，又继续降价到2.8...图片来源：数商云MA （2）客户画像 客户画像是一个老生长谈的内容，但有些客户价值高，有些客户价值低，对于不同的客户价值分级，以及客户感兴趣或者需求商品的不一样，需要运用了大数据进行多维分析，不同的营销策略匹配不同的客户群体...（3）推送设置 要精细化运营场景营销，在营销活动的策划执行中除了考虑客户生命周期、客户画像，还要注重推送内容和时间。
前几天，有个搞运营的小伙伴向我吐槽，熬了几个夜做出来的用户画像被老板说垃圾。不管是市场人员、运营人员还是产品经理，都躲不开“用户画像”，但经常听到伙伴们抱怨，这个词太大了，根本不知道从哪里下手。...老李给大家归纳了一套用户画像学习方法，从理论到实践，教大家怎么做好用户画像。 ◆ 什么是用户画像？ 简单来说，用户画像=给用户打标签。...不少企业做了用户画像，可能只是实现了一些静态标签，以用户基本属性为主。...但是要注意的是这三个指标不是死板不变的，要针对自己的行业特点灵活变通，比如在金融行业，最近一次购买时间可能并不适用，此时可以考虑采用金融产品持有时间来代替R，这样更能体现用户与金融企业建立联系时间的长短...可以显示出公司各类客户的占比，显而易见一般挽留客户与一般发展客户占据多数，说明该公司的用户结构不是很合理，需要尽快采取措施进行优化； 而右侧的环形图则代表着各种类型客户的购买数量，可以看出复购率越高、愿意花大价钱的客户买的数量越多
基于大数据挖掘和分析进行精准营销，最重要的是用户建模，让每个来购物的用户都能获得最合适的体验。邢志峰向记者详细介绍了京东的个性化营销和千人千面是如何更好的提高用户体验，提升转化率的。...千人千面通过对客户进行画像分析判别用户类型，如性别、年龄等。分析用户的兴趣爱好及购物心理，是目标明确的用户还是冲动性消费的用户等。...用大数据绘制出来的用户画像真的那么可信与准确吗？邢志峰幽默地解释，大数据分析出来的结果不是那么的真实，但是又是那么的真实！...邢志峰印象很深刻，基于用户画像的邮件精准营销推出后，EDM转化率提升了40%。...比如，京东统计出购买某品牌的手机的用户，再次购买手机，有一定比例会转向其他的手机，而这部分人群中，还有一定比例可能会买iPhone，其他的可能会买三星，买iPhone的人，又有一定比例的用户还会再买。
其实就是涉及到对于不同金融实体的用户画像，即它们发生了什么，从何处获取这些信息。 交易类型连接的是金融实体和客户。...从算法的层面，我们要抽取谁在哪里、做了什么。背后的算法相对复杂，原因就在于“做了什么”，人们可以做的事情非常多，难以在基于学习或者监督学习的体系框架内把这些不同类别的事件聚类。...第一个例子，我们假设在非洲国家买国债。...第二个例子，企业的风险画像。针对中小企业提供贷款担保和偷税问题，我们有两个维度可以衡量，一个是中小企业贷款时候声称的收入，另一个是可以找到企业所交的税，通过企业交的税反推出它今年大概的收入。...从网上去找到大量的不同维度的数据，如公司法务、人员、行业的用户画像等就能够描述出来。
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