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    AI人工智能名片研發(fā)人員帶你了解用戶畫像

    對銷售人員來說,會與形形色色的客戶打交道,更要拓展自己的客戶資源,而在拓客的時候,對用戶進行一個預先的分析歸類是很重要的,這樣能幫助銷售人員找到更有可能成交的客戶,用戶畫像就是一個很好的手段。

    對銷售人員來說,會與形形色色的客戶打交道,更要拓展自己的客戶資源,而在拓客的時候,對用戶進行一個預先的分析歸類是很重要的,這樣能幫助銷售人員找到更有可能成交的客戶,用戶畫像就是一個很好的手段。接下來,AI人工智能名片研發(fā)人員就帶大家了解用戶畫像。

    隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展,積累的用戶信息、行為記錄越來越豐富,同時大數(shù)據(jù)處理和分析技術也已成熟,可以計算出每一個用戶的特征。用戶畫像作為大數(shù)據(jù)的根基,它完美地抽象出一個用戶的信息全貌,為進一步精準、快速地分析用戶行為習慣、消費習慣等重要信息,為營銷提供了足夠多的數(shù)據(jù)基礎。因此,互聯(lián)網(wǎng)的廣告投放可以直接針對每一個具體的人,廣告的內容和創(chuàng)意也可以通過你在互聯(lián)網(wǎng)上表現(xiàn)出來的行為進行安排。

    AI人工智能名片研發(fā)人員帶你了解用戶畫像

    用戶畫像的標簽有以下幾個維度:

    1、自然特征 / 基本屬性:如性別、年齡、體形、地域、職業(yè)、教育程度等。

    2、消費特征 / 購買能力:如婚否、收入、車、房、孩子、購物類型、品牌偏好、信用水平、購買周期等。

    3、社會特征 / 行為特征:如婚姻狀況、家庭構成、社交偏好、信息渠道等。

    4、興趣特征 / 心理特征:如興趣愛好、使用APP行為、瀏覽收藏內容、互動內容等。

    在實際操作中,對什么人群進行畫像是根據(jù)廣告營銷的目標受眾來決定的。比如,耐克的人群畫像是運動時尚類人群,而保時捷則希望對愛好跑車的人群進行畫像。因此,我們需要根據(jù)產(chǎn)品特性定義標簽維度。

    相信通過AI人工智能名片研發(fā)人員的上述分析介紹,大家應該對用戶畫像有更進一步的了解了。

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