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B端产品客户画像建设指南(1): 了解客户画像及标签体系

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B端产品客户画像建设指南(1): 了解客户画像及标签体系
发布日期:2024-11-29 22:02:25 浏览次数: 201 来源:数据与知识之美

大数据时代,客户购买行为给企业的产品和服务来了一系列的改变和重塑。其中,最大的变化在于,客户的一切行为在企业面前是可以量化和追溯的。企业内部保存了大量的原始数据和业务数据,这些都是服务客户的真实历程。随着大数据技术的广泛应用,企业的关注点日益聚焦在如何通过精细化运营,实现精准营销。首当其冲的就是需要建立客户画像。



01
什么是客户画像


客户画像,即客户信息标签化,通过收集客户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据,进而对客户需求或者产品特征进行刻画,并对这些特征进行分析、统计,挖掘潜在价值信息,从而抽象出客户的信息全貌。


客户画像是企业大数据的根基,是业务增长的前置条件,为数据驱动运营奠定了基础。由此看来,如何从海量数据中挖掘出有价值的客户信息越来越重要


尤其是B端产品,讲究强关系,业务人员普遍认为只有和客户搞好关系,多请客户吃吃饭,多送点礼照样能搞定客户,还要什么大数据啊。这主要是因为很多企业把大数据做的和报表没什么区别,让一线人员感受不到数据在完成绩效工作的过程中的帮助和价值。最常见的就是一线人员把客户信息以表格的形式提交给管理层以后,管理层在大会上展示的数据都是从一线人员的表格里搬运过来的。更有甚者,又把数据从表格里搬到了平台,清一色的多表合并式报表。究其原因,其实是“数据是静止的,没有在推进工作过程中为他们加持”。


客户画像可以帮助大数据“走出”数据仓库,针对用户进行个性化推荐、精准营销、个性化服务等多样化服务,是大数据落地应用的一个重要方向。




02
客户画像的核心是打标签


对客户画像建模其实就是对客户“打标签”,一般分为3种标签类型:


统计类标签这是最基础也最常见的标签类型,例如,对于某个客户来说,其性别、年龄、所在企业、所在项目、岗位职责、项目职位、加入项目时间、加入企业时间、原先所在企业、原负责项目、在项目中的职位、近一个月沟通次数/沟通主题/反馈问题等字段可以统计得出。该类标签构成了客户画像的基础;


规则类标签:该类标签基于客户行为及确定的规则产生。例如,对重要客户这一口径的定义为“近半年内交易次数≥3 or 机会转介绍≥2”。而在实际开发客户画像的过程中,由于一线人员对业务更为熟悉,而数据产品经理对需求和数据的结构、分布、特征更为熟悉,因此规则类标签的规则由业务团队和数据产品经理共同协商确定;


挖掘类标签:该类标签用于对客户的某些属性或某些行为进行预测判断,通常由机器学习挖掘产生,例如,根据一个客户的服务反馈习惯判断该客户的关注点、根据一个客户在评审会上的观点判断其对竞品的偏好程度。该类标签需要通过算法挖掘产生。


在实际的工作中,统计类和规则类的标签在产品中占有较大比例。机器学习挖掘类标签多用于预测场景,如判断客户关注点、 对竞争对手的偏好、大客户流失意向等。相对于统计类和规则类,机器学习标签开发周期较长,开发成本较高,但对指导业务有巨大的价值。如果能将对业务的指导作为服务于业务团队的支持,协助其高效、快速的达成绩效,那基于大数据的客户画像系统才能真正发挥其应有的价值。


其实,这三类标签是不冲突的,可以作为信息化、数据化、智能化的迭代进阶,在同一个数据仓库中实现。从不同系统中获取标签数据,经过ETL的数据处理,在Hive中按业务部门的使用需求和企业的经营指标要求进行加工,用BI报表进行展示、多维透视分析和向第三方提供数据服务,如面向营销和销售团队的目标客户推荐等。


客户画像的核心价值体现在:

  • 对产品的价值:帮助我们了解客户需求,迭代产品,确定产品功能设计,有助不断迭代调整产品;

  • 对市场的价值:有助于调整营销内容、营销策略和渠道选择;

  • 对销售的价值:有助于调整销售团队结构和销售打法,帮助销售进行客户筛选,找到有效客户,提高转化率,确定业务方向,合理配置团队,完成业绩指标。



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