聊一下私域中用户画像如何助推用户分层运营

用户画像即用户信息标签化。它的本质是用户需求描述，一种刻画用户需求的模型。构建用户画像的核心工作，主要是利用存储在服务器上的海量日志和数据库里的大量数据进行分析和挖掘，给用户贴“标签”，而“标签”是能表示用户某一维度特征的标识。

打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理，如，可以做分类统计：喜欢红酒的用户有多少？喜欢红酒的人群中，男、女比例是多少？也可以做数据挖掘工作：利用关联规则计算，喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌？利用聚类算法分析，喜欢红酒的人年龄段分布情况？

大数据处理，离不开计算机的运算，标签提供了一种便捷的方式，使得计算机能够程序化处理与人相关的信息，甚至通过算法、模型能够“理解” 人。当计算机具备这样的能力后，无论是搜索引擎、推荐引擎、广告投放等各种应用领域，都将能进一步提升精准度，提高信息获取的效率。

当用户能够意识到用户画像的必要性，那么比那些只会群发优惠群的品牌方强多了。

但如何在私域当中落地和使用用户画像，这就比较为难做私域的人了。

有了用户画像，得到一大串信息，私域会因此做好吗？

所以如果拥有了用户画像，我们应当如何使用它？

根据用户画像限时，对方是未下单用户，我们应该如何去运营他呢？如果对方是复购用户，我们又该怎么刺激呢？如果是沉默用户，我们该如何激活呢？

这些问题是不是比用户画像本身更重要一些。

给用户打上标签，了解用户行为和消费数据，并非勾勒用户画像，它是手段而不是目的。

相比一味的发券而言，借助行为数据和订单数据，获得精准用户画像，进而设计私域消费者体验，做到精细化、标准化推送，最终形成复购，是当前私域界的阶段性共识。

一、收集用户画像

能够反应用户画像的量类数据：

属性数据

性别、年龄、城市、账号......

2.行为数据

买过什么、看过什么、搜过什么、说过什么......

对于私域用户，想要拿到这两组数据并不难，通过读取订单数据和微信内部的用户行为检测就可以获得这两组数据。

商场来源可以提供哪些订单数据呢？

买过什么东西、花了多少钱、喜欢买什么、浏览过什么商品页、领了什么券、加了购物车、多久未复购......

对于电商、教育、零售等C端业务来说，订单数据打通是搭建私域的第一步。

所以我要上面这些数据干嘛？

我知道对方买过什么商品，是不是就可以持续推对应类型的品；

我知道对方领了什么券，是不是就可以依照对方是否核销区分对待；

我知道对方2个月没下单了，是不是就可以丢一张上面商品的券.......

我们经常说的消费者画像，不是我们给他打上标签就是用户画像，而是他自己的动作所出卖的兴趣和关注点。

掌握用户行为和行为背后所对应的兴趣，是私域构建的第一步，这一步甚至要早于引流、打标、群发、发券一系列私域动作。

当洛书SMR私域服务软件获得用户的订单数据和行为数据，可以极大反哺客户旅程和SOP。

SOP区别之一，来自于行为数据的补充、订单数据的反哺，因为这样两项指导我们做出更精准的旅程，而SOP是针对旅程发力的，并不是针对标签。

当我们覆盖了用户的对话内容以及相应关键词，拿到了其交易数据，接下来就要覆盖用户会发生互动的触点，拿到其兴趣数据。

微信大致有如下触点：

私聊、群聊、朋友圈、小程序、公众号、视频号、小商城

这些触点之上，用户的特定行为同样会暴露兴趣和意向，

如：用户在朋友圈查看某样商品，时间超过了5分钟；

用户在群里问超过2次某个产品的问题；

用户在小程序商城里，将某个产品放进了购物车，但超过12小时都没有付款......

洛书SMR私域服务软件能监测用户，捕捉用户的行为动作，并成为私域用户画像的一部分。

二、使用用户画像

我们获取用户画像的根本目的，是为了针对不同行为、不同兴趣、不同意向、不同阶段的用户，施行用户分层的私域运营计划。

用户的数据行为和订单数据，提供了构建用户旅程的依据。

我们将用户旅程还原呈现在页面上，匹配了自动跳转的算法。

如用户在为下单时，会旅行未下单用户旅程，但当用户下单并多次复购，用户就会自动跳转进入用户复购旅程，将用户分层来进行管理。

当用户分层之后，SOP就会自动进行运行。

我们给用户分层，设定SOP策略：

如什么时候推送？时间间隔多久？周期多长？什么内容？什么目的？

SOP是有效内容、有效策略、有效画像的集合，它代表了公司内最有成效的跟进策略、最优杀伤力的推送内容，而这些策略和内容原本仅由销冠们掌握，这对公司而言并不公平，我们希望所有人众生平等。

获取用户画像、精细化用户分层，无非是想用户用标准的SOP，完成对于私域用户千人千面的跟进。

用户画像提供了用户旅程，绑定了相应的用户，完成用户生命周期的标准化、自动化的管理。