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景觀設(shè)計(jì)市場(chǎng)消費(fèi)者畫像（景觀設(shè)計(jì)市場(chǎng)消費(fèi)者畫像怎么寫）

發(fā)布時(shí)間：2023-05-04 21:35:02 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 99

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于景觀設(shè)計(jì)市場(chǎng)消費(fèi)者畫像的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

1、市場(chǎng)分析從哪些方面進(jìn)行?
2、剛剛進(jìn)入咨詢公司，有人知道用戶畫像和消費(fèi)者洞察有什么不同嗎？
3、一步一步教你分析消費(fèi)者大數(shù)據(jù)
4、智能商業(yè)時(shí)代之用戶畫像

景觀設(shè)計(jì)市場(chǎng)消費(fèi)者畫像（景觀設(shè)計(jì)市場(chǎng)消費(fèi)者畫像怎么寫）

一、市場(chǎng)分析從哪些方面進(jìn)行?

市場(chǎng)主要從以下6個(gè)方面分析：

1、宏觀經(jīng)濟(jì)分析

宏觀經(jīng)濟(jì)分析包括國(guó)內(nèi)市場(chǎng)環(huán)境分析和國(guó)際市場(chǎng)環(huán)境分析。

分析包括消費(fèi)趨勢(shì)指數(shù)、消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率等。

分析還包括稅收政策與稅率、關(guān)稅政策與進(jìn)出口限制、人工成本、通貨膨脹、政府與投資環(huán)境，供需關(guān)系，產(chǎn)業(yè)政策及發(fā)展方向等。

2、商品品類分析

主要分析品類發(fā)展趨勢(shì)，增長(zhǎng)速度，市場(chǎng)份額，競(jìng)爭(zhēng)情況，季節(jié)影響，渠道變化，消費(fèi)者行為等等。

品類是一個(gè)重要的概念，將商品分成大類再細(xì)分成小類，品類概念等同于行業(yè)概念，例如飲料行業(yè)按照商品品類應(yīng)該是“非酒精類即飲飲料”。

3、消費(fèi)者分析

消費(fèi)者分析包括消費(fèi)者畫像，包括年齡、性別、分布、購(gòu)買能力等。

消費(fèi)者分析還包括消費(fèi)者行為研究、購(gòu)買行為、消費(fèi)場(chǎng)合、消費(fèi)習(xí)慣等等。

4、指定產(chǎn)品分析

分析跟銷售相關(guān)的，包括鋪貨率、覆蓋率、滲透率、周轉(zhuǎn)率、貨齡等。

分析跟產(chǎn)品相關(guān)的，包括包裝、價(jià)格、口味等。

分析跟品牌相關(guān)的，包括消費(fèi)者偏好，品牌知名度等。

5、渠道分析

渠道包括線上和線下渠道，線上包括電商平臺(tái)發(fā)展趨勢(shì)，現(xiàn)狀等，例如淘寶、天貓、京東。

線下渠道指按照消費(fèi)者購(gòu)買行為進(jìn)行的售點(diǎn)分類，例如賣場(chǎng)、超市、便利店、餐飲、旅游、娛樂(lè)、交通等，研究渠道的發(fā)展趨勢(shì)、消費(fèi)者行為差異、客戶特點(diǎn)等。

6、城市分析

分析城市維度的品類、產(chǎn)品、消費(fèi)者、渠道等要素，對(duì)城市進(jìn)行分級(jí)，包括一線城市例如北京、上海、深圳，二線城市例如天津、重慶等，三線城市為地區(qū)、地級(jí)市、自治州等，四線城市為縣級(jí)市、縣城等。

研究不同城市的消費(fèi)者購(gòu)買力、消費(fèi)者行為、產(chǎn)品鋪貨、渠道特征。

景觀設(shè)計(jì)市場(chǎng)消費(fèi)者畫像（景觀設(shè)計(jì)市場(chǎng)消費(fèi)者畫像怎么寫）

市場(chǎng)分析的作用主要表現(xiàn)在兩個(gè)方面：

一、是企業(yè)正確制定營(yíng)銷戰(zhàn)略的基礎(chǔ)

企業(yè)的營(yíng)銷戰(zhàn)略決策只有建立在扎實(shí)的市場(chǎng)分析的基礎(chǔ)上，只有在對(duì)影響需求的外部因素和影響企業(yè)購(gòu)、產(chǎn)、銷的內(nèi)部因素充分了解和掌握以后，才能減少失誤，提高決策的科學(xué)性和正確性，從而將經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)降到最低限度。

二、是實(shí)施營(yíng)銷戰(zhàn)略計(jì)劃的保證

企業(yè)在實(shí)施營(yíng)銷戰(zhàn)略計(jì)劃的過(guò)程中，可以根據(jù)市場(chǎng)分析取得的最新信息資料，檢驗(yàn)和判斷企業(yè)的營(yíng)銷戰(zhàn)略計(jì)劃是否需要修改，如何修改以適應(yīng)新出現(xiàn)的或企業(yè)事先未掌握的情況，從而保證營(yíng)銷戰(zhàn)略計(jì)劃的順利實(shí)施。

市場(chǎng)分析可以幫助企業(yè)解決重大的經(jīng)營(yíng)決策問(wèn)題，比如說(shuō)通過(guò)市場(chǎng)分析，企業(yè)可以知道自己在某個(gè)市場(chǎng)有無(wú)經(jīng)營(yíng)機(jī)會(huì)或是能否在另一個(gè)市場(chǎng)將已經(jīng)獲得的市場(chǎng)份額擴(kuò)大。

市場(chǎng)分析也可以幫助企業(yè)的銷售經(jīng)理對(duì)一些較小的問(wèn)題做出決定，例如公司是否應(yīng)該立即對(duì)價(jià)格進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整；或是公司是否應(yīng)該增加營(yíng)業(yè)推廣所發(fā)放的獎(jiǎng)品，以加強(qiáng)促銷工作的力度。

二、剛剛進(jìn)入咨詢公司，有人知道用戶畫像和消費(fèi)者洞察有什么不同嗎？

在廣義上，用戶畫像是消費(fèi)者洞察的一種統(tǒng)計(jì)學(xué)模型，用于定義和理解目標(biāo)用戶。

用戶畫像是一種勾畫目標(biāo)用戶的模型，基于大數(shù)據(jù)對(duì)不同用戶的屬性、偏好、行為等信息進(jìn)行高度概括（標(biāo)簽化），是消費(fèi)者洞察的工具之一。這類工具可以幫助相關(guān)從業(yè)人員及計(jì)算機(jī)能夠更好理解用戶“是什么樣子”，多用于精準(zhǔn)營(yíng)銷，來(lái)解決某個(gè)實(shí)際的業(yè)務(wù)問(wèn)題。

而消費(fèi)者洞察是一種連接“為什么”和“消費(fèi)者決策”之間的陳述，需要解讀其“心聲”數(shù)據(jù)，從而了解消費(fèi)者到底想要什么。尤其是消費(fèi)者的態(tài)度和意見(jiàn)數(shù)據(jù)，消費(fèi)者的需求或者是還沒(méi)被滿足的需求，也就是我們所謂的“讀心術(shù)”，光憑用戶畫像這類工具本身幾乎是無(wú)法獲取的。

如今，消費(fèi)者洞察越來(lái)越重要了，隨著社交媒體平臺(tái)的發(fā)展，每一個(gè)消費(fèi)者的聲音都可能對(duì)企業(yè)品牌產(chǎn)生巨大的影響，尤其是負(fù)面聲音。但是，現(xiàn)實(shí)也很殘酷，消費(fèi)者洞察需要研究的是文字、錄音、視頻等等非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，并且數(shù)據(jù)的量級(jí)非常大，單靠企業(yè)本身去做，無(wú)論從技術(shù)難度還是投入成本上都很重。我們熟知的頭部企業(yè)幾乎都在以與專業(yè)平臺(tái)合作的形式開(kāi)展消費(fèi)者洞察，以寶馬為例，在海外和Qualtrics、MaritzCX等CEM巨頭長(zhǎng)期合作來(lái)，在國(guó)內(nèi)也早從2011年就開(kāi)始和卓思一起做消費(fèi)者洞察和全棧的客戶體驗(yàn)管理了。

在國(guó)內(nèi)，消費(fèi)者洞察很多時(shí)候被狹義的定位于用戶畫像等效率工具，本質(zhì)上還是流量時(shí)代的粗放管理。數(shù)字化時(shí)代，真正的消費(fèi)者洞察一定是要依靠技術(shù)賦能，分析全部消費(fèi)者在全部觸點(diǎn)上的反饋，從而基于消費(fèi)者意見(jiàn)、態(tài)度數(shù)據(jù)，真正站在供求角度來(lái)進(jìn)行分析和管理的，希望能為你的問(wèn)題提供一些幫助。具體不妨百度一下。

三、一步一步教你分析消費(fèi)者大數(shù)據(jù)

一步一步教你分析消費(fèi)者大數(shù)據(jù)

做過(guò)面向消費(fèi)者產(chǎn)品解決方案的人都知道，每個(gè)項(xiàng)目開(kāi)始前，客戶都會(huì)提一些要求或者對(duì)現(xiàn)在營(yíng)銷狀況的顧慮，比如我們想了解一下我們潛在消費(fèi)者是誰(shuí)；怎么發(fā)優(yōu)惠券效果最好；或者，我們應(yīng)該推出什么樣子的新產(chǎn)品，能夠贏得消費(fèi)者口碑和青睞。在量化決策分析法中，這一系列的前期需求，我們把他稱作為：客戶需求或未來(lái)期望。

接下來(lái)，你需要了解該問(wèn)題的現(xiàn)狀，比如現(xiàn)有產(chǎn)品或服務(wù)的消費(fèi)者是怎么樣的，以前發(fā)的優(yōu)惠券效果怎么樣，現(xiàn)在市場(chǎng)的銷量趨勢(shì)如何等等。

當(dāng)了解了客戶需求和現(xiàn)在的現(xiàn)狀后，我們需要慢慢抽絲剝繭，找出解決方案，填補(bǔ)這個(gè)空檔。

一般來(lái)說(shuō)，沒(méi)有任何方法論或者經(jīng)驗(yàn)的咨詢員或者分析師聽(tīng)到客戶的這些期望后，他們會(huì)開(kāi)始不知所措，無(wú)從下手。他們完全不知道該從哪個(gè)角度切入，收集哪些數(shù)據(jù)，做哪些假設(shè)，用什么方法分析。

其實(shí)像這類問(wèn)題是有方法論的，我們可以用四步循序漸進(jìn)的方法來(lái)搭建現(xiàn)狀與未來(lái)的橋梁。

第一步：描述性分析－What

發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。我們可以用看病的場(chǎng)景來(lái)類比下，病人去看病，說(shuō)最近不舒服。于是醫(yī)生讓病人進(jìn)一步描述一下怎么不舒服。這里也是一樣，拿優(yōu)惠促銷的案例來(lái)說(shuō)，我們會(huì)先了解客戶以往有沒(méi)有做過(guò)類似的促銷案例，什么時(shí)候做的，效果怎么樣。經(jīng)由這些的問(wèn)題產(chǎn)生一系列的KPI。

KPI產(chǎn)生的方法有以下幾種：

1）我們提問(wèn)，客戶解答

2）從客戶公司數(shù)據(jù)庫(kù)獲得信息（SQL）

3）從外部數(shù)據(jù)獲得信息（第三方數(shù)據(jù)加強(qiáng)）

4）競(jìng)爭(zhēng)伙伴信息

5）政策信息

6）語(yǔ)義分析

7）其他

獲得KPI的工具：

1）問(wèn)答（座談，電話，Email，短信，問(wèn)卷）

2）數(shù)據(jù)庫(kù)（SQL）

3）Excel

4）R，Python等軟件

5）網(wǎng)站搜索資料

6）自然語(yǔ)言學(xué)習(xí)

7）其他

分析這些KPI變量：

這些KPI可以是絕對(duì)數(shù)，百分?jǐn)?shù)，也可以是指數(shù)。可以是過(guò)去不同時(shí)期的對(duì)比數(shù)據(jù)，也可以是不同分組（如：人群分組，模式分組）的對(duì)比數(shù)據(jù)，或者和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的對(duì)比數(shù)據(jù)等。

通常 KPI分析的方法有：

1）單變量分析（univariate）

2）雙變量分析（bivariate）

3）多變量分析（multivariate）

4）假設(shè)驗(yàn)證（hypothesis）

5）簡(jiǎn)單建模（clustering分組）

經(jīng)過(guò)對(duì)這些KPI的分析，可以幫助我們形成：

1）已有消費(fèi)者人物畫像

2）潛在消費(fèi)者人物畫像

3）忠誠(chéng)客戶畫像

4）消費(fèi)者價(jià)值分組

5）其他

第二步：診斷性分析（why）

回答問(wèn)題。我們同樣用醫(yī)生看病的例子來(lái)類比一下，當(dāng)醫(yī)生問(wèn)完病人問(wèn)題，通過(guò)問(wèn)診，X光等等，醫(yī)生開(kāi)始利用自己掌握的知識(shí)來(lái)對(duì)病人的病情做出診斷。

放到分析法中，這一步通常我們需要：

1）了解因果關(guān)系

2）了解各因素間敏感性如何

我們需要了解是由哪個(gè)原因，或者哪些原因造成了現(xiàn)在的市場(chǎng)現(xiàn)狀。比如在前一個(gè)階段，我們得到了50個(gè)非常有用的KPI，通過(guò)因果關(guān)系分析，我們確定了，其中有10個(gè)KPI起著重要的作用。結(jié)下來(lái)，我們會(huì)問(wèn)，這10個(gè)因素中，每個(gè)因素單獨(dú)的貢獻(xiàn)是多少，有些可能非常高，有些可能相對(duì)較低。

那這個(gè)問(wèn)題，我們可以通過(guò)建模來(lái)得到每個(gè)因素的貢獻(xiàn)大小，同時(shí)模型還能起到剔除高相關(guān)變量的作用。還有一種用到模型的原因是，當(dāng)因素達(dá)到上百，上千個(gè)的時(shí)候，很難用傳統(tǒng)方法在如此多的因素中，甄別出最有用的事那些，這種情況下，也需要用到模型來(lái)幫助選變量，最后一個(gè)原因是我們可以甄別這個(gè)因素是正向促進(jìn)因素，還是反向促進(jìn)因素。

通過(guò)建模的結(jié)果，我們可以得到以下以下關(guān)于消費(fèi)者的模型：

1）忠誠(chéng)度模型

2）滿意度模型

3）價(jià)格敏感度模型

4）歸因模型

5）客戶流失模型

產(chǎn)生這些模型背后的算法有：

1）線性回歸

2）邏輯回歸

3）決策樹(shù)

4）時(shí)間序列

5）Random forest，boosting，SVM，PCA等等

第三步：預(yù)測(cè)分析

預(yù)測(cè)正確的時(shí)機(jī)，得到先發(fā)制人的營(yíng)銷效果。有了第一步和第二步的準(zhǔn)備，我們需要預(yù)測(cè)一下，如果我做一些調(diào)整，將會(huì)有什么變化和影響。

用到的模型有：

1）意向打分模型

2）品牌忠誠(chéng)度打分

3）購(gòu)買渠道偏好模型

4）觸媒使用習(xí)慣

6）銷量預(yù)測(cè)

5）生存分析模型

比如：意向打分模型。我們發(fā)現(xiàn)，如果用現(xiàn)有的因素，消費(fèi)者會(huì)轉(zhuǎn)換的傾向可能是60%，但是如果我對(duì)一些因素做了一些調(diào)整，如：我給現(xiàn)有客戶多發(fā)2個(gè)廣告，客戶會(huì)購(gòu)買的可能性上升到65%；如果，給客戶多發(fā)5個(gè)廣告，客戶會(huì)購(gòu)買的可能性上升到85%。通過(guò)這樣的調(diào)整，我能夠預(yù)估，將來(lái)的廣告成本，或者轉(zhuǎn)化帶來(lái)的收入等。

又比如：通過(guò)時(shí)間序列模型，我們可以預(yù)測(cè)到明年購(gòu)買某品牌車型的消費(fèi)者有10萬(wàn)人，這樣對(duì)明年的生產(chǎn)計(jì)劃和營(yíng)銷計(jì)劃就能有一個(gè)前期的應(yīng)對(duì)準(zhǔn)備。

第四步：決策分析應(yīng)用

1）提供戰(zhàn)略推薦

2）優(yōu)化

3）市場(chǎng)模擬

4）A／B測(cè)試

第三步的例子提到多發(fā)2個(gè)廣告，轉(zhuǎn)化率為65%；多發(fā)5個(gè)廣告轉(zhuǎn)化率為85%。那么如果多發(fā)3個(gè)？多發(fā)4個(gè)廣告，結(jié)果又會(huì)如何呢？學(xué)術(shù)界一直在尋找最優(yōu)化完美的答案來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題：我到底發(fā)幾個(gè)廣告，才能讓我的利潤(rùn)達(dá)到最大化呢？

我們都知道在做回歸模型的時(shí)候，有以下幾個(gè)假設(shè)條件：

1、隨機(jī)誤差項(xiàng)是一個(gè)期望值或平均值為0的隨機(jī)變量；

2、對(duì)于解釋變量的所有觀測(cè)值，隨機(jī)誤差項(xiàng)有相同的方差；

3、隨機(jī)誤差項(xiàng)彼此不相關(guān)；

4、解釋變量是確定性變量，不是隨機(jī)變量，與隨機(jī)誤差項(xiàng)彼此之間互相獨(dú)立

5、解釋變量之間不存在精確的線性關(guān)系，即解釋變量的樣本觀測(cè)值矩陣是滿秩矩陣

6、隨機(jī)誤差項(xiàng)服從正態(tài)分布

實(shí)際上，現(xiàn)實(shí)生活中很難達(dá)到這種理想的狀態(tài)，而且最大化這個(gè)概念，從數(shù)學(xué)角度講，會(huì)涉及到優(yōu)化求極值的問(wèn)題，很多情況下，我們實(shí)際上求到是局部?jī)?yōu)化（localoptimization）的解，而不是全局優(yōu)化（globaloptimization）的解。

所以在這種情況下，管理學(xué)中衍生出了市場(chǎng)模擬方法來(lái)決定最后方案，最有名的一個(gè)方法是沙盤模擬，但是這些模擬往往到了真正落地的時(shí)候，又會(huì)和之前的結(jié)果有差距。

所以近些年來(lái)，越來(lái)越多的公司選擇做A/B測(cè)試。當(dāng)你對(duì)幾個(gè)方案沒(méi)有很大的把握，或者對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果不是特別自信的時(shí)候，A／B測(cè)試的出現(xiàn)，解決了這些顧慮。最近的一個(gè)成功的案例是Amazon通過(guò)A/B測(cè)試的方法，把“order”從賬戶欄，放入了主頁(yè)的菜單欄，為公司帶來(lái)的非?？捎^的營(yíng)收增長(zhǎng)。

A/B測(cè)試需要注意的是：

1）樣本的數(shù)量

2）人群的選擇

3）時(shí)間的跨度

4）顯著性統(tǒng)計(jì)

整個(gè)決策分析法即是階梯又是一個(gè)閉環(huán)，根據(jù)實(shí)際的市場(chǎng)反應(yīng)，再進(jìn)行進(jìn)一步的分析與迭代優(yōu)化。

讀完整個(gè)量化決策分析法后，你應(yīng)該對(duì)以消費(fèi)者為核心的大數(shù)據(jù)解決方案有了一定的思路框架。

四、智能商業(yè)時(shí)代之用戶畫像

如果說(shuō)新商業(yè)是彈道導(dǎo)彈般的精準(zhǔn)打擊，那么準(zhǔn)確的用戶畫像，尤其是對(duì)活躍用戶的準(zhǔn)確畫像，就是實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)打擊所依賴的“GPS定位/激光制導(dǎo)”系統(tǒng)。

隨著社會(huì)的信息化程度提高，智能終端的普及，可穿戴設(shè)備、智能家居系統(tǒng)也越來(lái)越多地出現(xiàn)在現(xiàn)實(shí)生活中。無(wú)處不在的網(wǎng)絡(luò)將人和設(shè)備連接在一起，海量數(shù)據(jù)在人機(jī)交互、機(jī)機(jī)通信中產(chǎn)生，構(gòu)成了一個(gè)虛擬的大數(shù)據(jù)世界。

所謂大數(shù)據(jù)，是大量、高速、和多變的信息資產(chǎn)集合，它可以被新型的處理處理，并促成更強(qiáng)的洞察力、決策力，與優(yōu)化處理。

業(yè)界對(duì)大數(shù)據(jù)的概念定義經(jīng)歷了3V--4V--5V的發(fā)展過(guò)程。目前最新的，是阿姆斯特丹大學(xué)整合提出的 5V 理論：

大數(shù)據(jù)是信息技術(shù)的自然延伸。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，人與人之間，人與機(jī)器之間，機(jī)器與機(jī)器之間的溝通方法也在逐漸產(chǎn)生本質(zhì)性的變化。如前文所述，智能商業(yè)時(shí)代的公司要從數(shù)據(jù)中解讀用戶，進(jìn)而更精準(zhǔn)地為用戶服務(wù)。這時(shí)，構(gòu)建用戶畫像就變得尤其重要。精準(zhǔn)而提煉的用戶畫像（激光制導(dǎo)/GPS 定位），使各種衍生應(yīng)用（精準(zhǔn)打擊）變得可能。

交互設(shè)計(jì)之父Alan Cooper最早提出了用戶畫像personas的概念：

用戶畫像是真實(shí)用戶的虛擬代表，是建立在一系列Marketing Data之上的目標(biāo)用戶模型。通過(guò)社交、商品和消費(fèi)者行為的大數(shù)據(jù)，結(jié)合問(wèn)卷和調(diào)研等小數(shù)據(jù)，根據(jù)用戶在行為和觀點(diǎn)方面的差異，將用戶區(qū)分為不同的類型。每種類型在抽取典型特質(zhì)，賦予名字、照片、場(chǎng)景等描述之后構(gòu)建出的標(biāo)簽化的總結(jié)，便是用戶畫像。

構(gòu)建用戶畫像的核心工作是給用戶貼標(biāo)簽。在用戶畫像里，標(biāo)簽的建模通常分為多層，其中有些是根據(jù)用戶的行為數(shù)據(jù)直接得到，有些則是通過(guò)算法或規(guī)則挖掘得到。

底層是事實(shí)類標(biāo)簽，是用戶的具體行為描述，比方說(shuō)客戶的行為模式，當(dāng)下需求等等。

第二層是預(yù)測(cè)標(biāo)簽，這類由Machine Learning可以獲得，比方說(shuō)基于某類用戶的當(dāng)下需求而推斷出的潛在需求。

第三層是營(yíng)銷模型標(biāo)簽，這一層是用戶價(jià)值和忠誠(chéng)度的抽象。

最上層是業(yè)務(wù)類的標(biāo)簽，由底下各層標(biāo)簽組合生成，通常由業(yè)務(wù)人員來(lái)定義。

用戶畫像，是對(duì)現(xiàn)實(shí)世界中用戶的數(shù)學(xué)建模。它從業(yè)務(wù)中抽象而出，是在符合特定業(yè)務(wù)需求的前提下對(duì)用戶的形式化描述，源于現(xiàn)實(shí)，又高于現(xiàn)實(shí)。用戶畫像又是通過(guò)分析挖掘盡可能多的用戶數(shù)據(jù)所得到的，它源于數(shù)據(jù)，又高于數(shù)據(jù)。

起始：助力設(shè)計(jì)

成功的產(chǎn)品往往專注、極致，能解決核心問(wèn)題。一方面，用戶畫像為設(shè)計(jì)人員鎖定了特定群體，可以讓團(tuán)隊(duì)成員在設(shè)計(jì)產(chǎn)品和服務(wù)的過(guò)程中拋開(kāi)個(gè)人的喜好，聚焦用戶的動(dòng)機(jī)和行為，透過(guò)用戶行為的表象去分析和了解用戶的深層動(dòng)機(jī)與心理。另一方面，設(shè)計(jì)人員經(jīng)常不自覺(jué)地認(rèn)為用戶的期望和他們一致，引入用戶畫像避免了設(shè)計(jì)人員代替客戶發(fā)聲。

售前：精準(zhǔn)營(yíng)銷

傳統(tǒng)營(yíng)銷采用一對(duì)多，單向式的信息溝通方式。沒(méi)有針對(duì)性的市場(chǎng)營(yíng)銷，攤子大，成本高。而精準(zhǔn)營(yíng)銷則是在充分了解用戶信息的基礎(chǔ)上細(xì)分市場(chǎng)，針對(duì)特定用戶的喜好，依托現(xiàn)代信息手段建立個(gè)性化的溝通服務(wù)體系，預(yù)測(cè)Next Best Action或Key Event，從而進(jìn)行有針對(duì)性的智慧型營(yíng)銷，實(shí)現(xiàn)低成本、高回報(bào)的市場(chǎng)擴(kuò)張。精準(zhǔn)營(yíng)銷的基礎(chǔ)，便是建設(shè)用戶大數(shù)據(jù)平臺(tái)，收集和拉通企業(yè)內(nèi)外的消費(fèi)者用戶數(shù)據(jù)，建立消費(fèi)者用戶畫像。

售中：個(gè)性推薦

根據(jù)用戶在本網(wǎng)站或其它網(wǎng)站的歷史行為，利用全網(wǎng)的用戶畫像進(jìn)行推薦，從而實(shí)現(xiàn)流量變現(xiàn)，增加銷售量。Amazon、淘寶網(wǎng)的個(gè)性化推薦，Google頁(yè)面的動(dòng)態(tài)調(diào)整，都屬于經(jīng)典案例。而大數(shù)據(jù)和用戶真實(shí)需求的推測(cè)，則是個(gè)性化推薦的基礎(chǔ)。

售后：增值服務(wù)

通過(guò)數(shù)據(jù)接口實(shí)時(shí)反饋用戶的相關(guān)信息，如歷史咨詢、歷史維修等，進(jìn)行知識(shí)推薦，支撐服務(wù)效率，收集服務(wù)滿意度數(shù)據(jù)，補(bǔ)充和完善用戶畫像信息。

綜觀：行業(yè)洞察

通過(guò)對(duì)用戶畫像的分析可以了解行業(yè)動(dòng)態(tài)和用戶偏好，從而可以指導(dǎo)平臺(tái)更好地運(yùn)營(yíng)，為公司提供細(xì)分領(lǐng)域的深入洞察。

用戶畫像是對(duì)人的深入挖掘。除了用戶的客觀屬性之外，在很多的應(yīng)用場(chǎng)景，更有價(jià)值的是用戶在興趣、價(jià)值觀等人格層面的分析和建模。用戶畫像是業(yè)務(wù)與技術(shù)的最佳結(jié)合點(diǎn)，也是現(xiàn)實(shí)與數(shù)據(jù)化的最佳實(shí)踐。隨著大數(shù)據(jù)、增強(qiáng)學(xué)習(xí)等技術(shù)的進(jìn)一步提升，用戶畫像將會(huì)得到越來(lái)越多的重視和應(yīng)用，它將在智能商業(yè)時(shí)代的浪潮中發(fā)揮更多更廣的價(jià)值。

鳴謝

經(jīng)微信公眾號(hào)“踐行而致遠(yuǎn)”作者M(jìn)iss C授權(quán)，筆者在原文基礎(chǔ)上略作增補(bǔ)和刪減，感謝分享。

原文鏈接：大數(shù)據(jù)時(shí)代之用戶畫像

引用資料

1. 曾鳴，《智能商業(yè)20講》

2. 劉德，《小米創(chuàng)業(yè)7年這場(chǎng)仗》演講

以上就是關(guān)于景觀設(shè)計(jì)市場(chǎng)消費(fèi)者畫像相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問(wèn)題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。