客户画像的分类和分析方法

　　客户画像的分类：

　　关于客户画像，线上由于采集节点完备，结合云计算技术，在通过行业数据交互之后，很容易得出客户画像。像阿里、京东、一号店等大企业大数据部门已经成为运营标配。从管理本质上讲，线上企业的大数据，事实是线下企业营运分析技术手段和效率的升级，本身并没有什么神秘莫测之处。然而正是这些升级，才出现系统和细节要命的差异。所以线下零售业，更需要在现有数据基础上做基本的升华!

　　从数据上：来客数∪会员数∪粉丝数∪散客=工作空间

　　零售业首先要做的事是把**的消费者变成可联系的顾客，然后再完善客户画像研究强关系。

　　关于客户画像，我们必须假定企业有足够的顾客识别手段，在这样的基础上，建议可以用人体分类的方式，进行分类示例：

　　

　　老实说，说说理论容易，真正的落实具体画像和分类，确实存在很大的难度，也需要巨大的工作实践。我只能从基本属性、购买能力、行为特征、心理特征及兴趣爱好几个维度，范范举例说明。

　　客户画像分析的方法：

　　从内容上讲，明确顾客分类逻辑，即已经明确了客户画像的操作方法，这应该是公司营运分析算法部门的工作。以个人的粗浅理解，要在顾客几率购买的清单中寻找算法规律，很大程度要做的是：

　　逻辑定性： XX品类=是或否XX

　　数据分阶：最低~最高，分级，分级原因由共性属性确定

　　条件搜索：金额或数量XX条件=XX特征=X人群

　　分类定性：按自然属性分群分组

　　聚类定性：适合XX特征=xx类

　　关联定性：XX品类=XX特征=XX人群

　　我想性统计学专业人士应该有更为深入系统的勾画和理解，只是在零售层面上，哪家公司会真正自发性的开始大数据和客户画像的工作，我相信收益应该良多!我们也接触了一些外部大数据公司，他们更多的处理逻辑是你把你的数据给我，我帮你处理，通过逻辑分析、外部匹配、外部关联和数据应用，我告诉你结论，事后什么情况、实时变化会怎样，你再告诉我，我再收钱!所以很多企业在做专案的时候可能会有局部云数据分析，但与日常经营管理过程无益，与长续改善也无益!

　　零售业过去长于经验和结果式分析，长于短时分析，趋势分析、关联分析和定性分析相对欠缺一些!零售业如何通过学习互联网企业的云计算和客户画像思维，从而在小数据简单直观定性化方面有所建树，非常重要!

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