关于零售业客户画像的几个问题

　　关于零售业客户画像的几个问题：

　　1、消费者、顾客与用户

　　我们过去一直谈零售业以顾客为中心，事实上没做好!阿里巴巴副总裁高红冰先生曾经与某百货公司高管有过争论，他认为线下企业没有数据所以不懂消费者，而线下企业认为线上企业在天上飞不接触消费者。所以，我们可能需要先理清顾客、用户和消费者的概念。

　　举个简单的例子：小王去超市帮他的儿子买了一包尿不湿，帮他的母亲买了一双雪地靴!就这单生意来说：小王的儿子和母亲是用户、小王是顾客，小王一家人都是消费者!

　　清楚了这样的定义，我们才能明晰零售业的数据画像到底为谁画!在以会员卡为信息集成支点的情况下，如果你要描述“顾客”的特征，很可能很多信息要做延伸;如果你要描述 “用户”，分析小王的购物篮，就会有小王、小王的儿子和小王的母亲三个“用户”，然后才能通过商品的特征分析他们的特征。可能会出现小王给自己用的东西很一般，但给儿子买的东西是最高质量的情况。如果要说消费者，很可能顾客购买心理和用户使用心得要一起总结。

　　此外是不同的业态内涵交织不同，超市、便利店的会员卡可能就是代表顾客，百货可能有些门类顾客就是用户，购物中心可能是一群消费者!C端购买主题与消费主体错位是我们会员分析的难点!过去是“消费者行为学”、“顾客心理学”到现在的“用户思维”，商业知识的演进过程体现了商业发展的轨迹!

　　2、会员、粉丝与散客

　　近年，随着微信公号和iBecon技术的应用，零售业开始优化顾客统计及识别技术，但会员、粉丝与散客在统计主体、统计渠道、统计方法及分析应用方面出现很多的数据错位，由于断点式数据采集，我们很多分析很难实现逻辑自洽，这也是未来大数据分析的空间!那么我们先要分清这三者的分析领域：

　　所以，从大数据知晓顾客的角度，零售业应该从时空上做好人货场数据的互联互通!

　　从商业营运趋势上看，“用户思维”下讲“粉丝经济”多些，现今更是深入到“社群经济”，但两者的基础应该是会员思维的深化及升级，走 “关注者→粉丝→铁粉→脑残粉”的强度阶梯。过去解决办会员卡和完善会员资料的麻烦，今天研究让客关注或安装APP的问题。我们知道许多企业会员和粉丝两条腿还都在走，可能两者需要整合，会员完整电子化和粉丝全息数据化的SCRM要真正统筹起顾客数据化工作!

　　以下我们全部以客户画像在进行内容描述!

　　3、顾客识别技术及数据统计逻辑

　　由于不是技术流，我们只是从数据逻辑上谈一些观点：

　　(1)极简登记及全息识别是客户画像的基础，但全程识别可以逐步推进

　　以手机号码为唯一ID的顾客识别，要让所有的部门用一切手段，让每一个顾客的每种关键行为与手机号关联!

　　(2)依照顾客关键画像内容要求，先重点后次要，需铺设数据关联通道

　　如超市重点是建立手机号码与品类的关联、百货建立手机号码与品牌的管理，那么数据采集通道，则主要侧重于疏通所有手机ID号下的品牌及品类，必须确保登记环节，然后必须打通手机号与支付环节。比如购物中心最想知道顾客动线与商户，那么重点就应该是在卖场动线内铺设热点，建立身份与热点的通道，支付就是次要的。

　　(3)确定单维分析的颗粒度，需有利于定性化及多维应用

　　客户画像是由各个维度的素材组合而成的，首先单维度的分析涉及颗粒度的问题，颗粒度的分类逻辑涉及数据采集及汇总逻辑，其次才是汇总成多维应用。比如顾客的年龄关键可能考虑价格敏感度，人生阶段及支付特性两维交织影响，可以分为可他人支付(学生及老年父母阶段)、自主支付(职业初期)、自由支付(负担较轻阶段)和为他人支付(为父母子女购买)阶段。

　　多维的应用需要两两或两三组合一起，比如定义顾客为年轻时尚族：需要年龄、时尚品类品牌、购买频率、反馈等等方面。当然，这些同样需要依照业态来进行分述。

　　(4)客户画像清晰度需要数据积累

　　由于仅仅以手机号码为唯一ID，其他属性很多时候是通过定义购买行为、频率及品类得出的，所以零售业也需要有这样的积累画像的耐性。

　　事实上，由于太细太烦，加上手段缺失，很多线下企业从来没有完善的数据库，字段缺失，登记不全，更新不及时情况普遍，在数据库中寻找出单维及多维分析往往也是浅尝辄止。

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