本文摘要：前些天一位朋侪唏嘘和震惊的说道“我们做了一个推广运动，带来60000的流量，可是CTA只有6000左右，厥后通过数据发现这4000多的CTA竟然不是因为推广带来的，而是自己的自然流量。”现在许多企业在营销当中如果深究的话或多或少也有类似的情况，这也困扰着许多企业的营销人，那么这背后到底隐藏了什么问题呢？

前些天一位朋侪唏嘘和震惊的说道“我们做了一个推广运动，带来60000的流量，可是CTA只有6000左右，厥后通过数据发现这4000多的CTA竟然不是因为推广带来的，而是自己的自然流量。”现在许多企业在营销当中如果深究的话或多或少也有类似的情况，这也困扰着许多企业的营销人，那么这背后到底隐藏了什么问题呢？其实到最后我们会发现落在了精准营销上，可是今天精准营销已经有了新的变化！从前的精准营销我们都是在谈如何更好的找到用户在那里，现在天的精准营销已经不仅仅是找到在那里的问题，而是需要深条理相识用户画像。通过用户画像，我们可以凭据一小我私家的兴趣、地理位置、近期行为等举行准确的推送，到达良好的营销效果，满足用户需求的同时，也到达我们的目的。

因此可以说，要做好精准营销必须要做好用户画像。回归一下上边朋侪说到的问题，相识到他们正在推一款他们的特殊作用的新生儿照顾护士产物，也是在一家的母婴媒体上做的推广，可以说是目的用户的聚集地了，可是为什么效果那么差呢？我们通过用户画像来分析一下原因，对于一个3岁、5岁的宝妈来说，这个产物是一点吸引力没有的，对于一个已经近期购置过类似产物的宝妈来说同样的吸引力不大。这就导致通过很好的创意带来了很可观的流量，可是GTM却少的可怜的，完全是不精准导致的！那么实验改一下，我们通过用户画像相识到，哪些宝妈是在备孕、产期邻近给他们推送产物会有效果的提升，再进一步给最近在浏览类似产物，在咨询相关类似问题宝妈行产物推送，那么效果可能就越发完全纷歧样了。

一般的认知当中，用户画像是贴标签，其实用户画像是可以将其大致分两类的，一是用户属性画像，二是用户行为画像。用户属性画像，好比ID、性别、年事、收入、兴趣喜好、活跃时间，居住地，渠道泉源，运动泉源等等。

一般企业做到这一步基本就竣事了，也就是做了用户属性画像。固然，也可以运用其做许多事情了，今天的大数据许多也是基于用户属性做画像，好比新品研发，好比诸葛io这样的ToB企业，会用来做B端用户画像，会针对性的生产品功效息争决方案。可是，针对C端用户的大数据画像，这样远远不够，更多的还需要行为画像。

如果说用户属性画像是凭据画像“推测“用户行为的话，那么，用户行为画像就是凭据以前和现在的行为，预测下一次行为。行为已经发生，预测下一次行为就相对比力容易。

精准营销另有个更重要的画像是行为画像。行为画像与属性画像差别，属性画像有一定的稳定性，因为性别、年事是稳定的，兴趣喜好也有相对稳定性，行为画像却是实时变化的。今日头条和抖音就是运用的用户行为画像机制，好比在今日头条上，用户行为包罗点击内容、阅读时间、点赞、评论等，凭据这些行为举行画像，然后确定以后推送的内容。如果用户某一天想要换个差别类型的内容相识，用户行为画像就实时动态调整，用户行为画像也就随之变化。

企业如果想要真正做好数字营销（精准营销），不能简朴的依赖用户标签，或者说是属性画像，更应该加入行为画像。亚马逊是使用用户画像推荐的鼻祖，亚马逊通过用户在站点的行为，包罗浏览物品、购置物品、加入收藏夹和wish list等，以及评分等用户反馈方式，配合组成用户画像，并用户当日推荐、关联推荐等。现在许多电商平台/内容平台也已经能很好的运用用户近期行为的变化，做到猜你喜欢、关联推荐、新品推荐这些，另有现在比力常用的App Push、短信也是如此，而且这样的操作也带来了很大的增长。

未来企业都需要有自己的私域用户，这些用户必须要做好用户行为数据收罗，才气更灵活精准的使用用户画像做好营销，在选择媒体和推广渠道时，也需要将用户行为的因素加入，才气做好数字化的精准营销。现在诸葛io在服务的安利、开云团体、自然堂等不少零售客户都在自己的数据中台中引入了用户行为数据，就像最开始那位朋侪在推广自己的新生儿照顾护士产物时，选择的媒体渠道如果能够加入用户行为的推荐机制效果就完全纷歧样了。

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