用户画像|经销商，是时候做好精准营销了！零售业

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一提到营销，很多人都只会注意到品牌定位、渠道拓展、资源整合……这些当然很重要，但在营销中，还有比这些更重要的核心本质：洞悉人性。随着用户需求的多样化和个性化发展， “以用户为中心”成为各领域企业的重点营销方针。通过客户数据分析，，对用户的各个维度特征进行分析，深入洞察用户的购买需求和偏好，可以帮助企业制定、调整营销和服务策略，提升用户体验。这种越来越紧迫的“精准定位”的目标打法在竞争愈发激烈的当下显得尤为重要。
作为中间环节的经销商，掌握好不同客户标签，产品标签，多维度匹配，通过标签，达到客户+产品的精准匹配，从而给自己新品引进以及产品结构优化的提供参考数据，同时也会渠道开发以及客户结构优化的参考数据，市场生动化、铺市率考核重要参考数据，从而有效降低了退货率。根据标签判断，其他同属性客户销售良性，但是该客户没有销售的商品（同组热销），判断同属性客户退货率与频率达到一个预警值，并且该客户也出现退货情形（易退提醒）。
这是一项紧急又重要的工程，确保这些的前提我们要理解以下几方面：
1、我们要保证数据的正确性，某些标签可以通过模型运算得到，模型和输入数据的准确性，可保证这类数据的正确性。
2、数据的一致性，在业务运行过程中收集的数据需跟系统数据保持一致。比如，客户的面积，渠道，消费群体，店铺地段、店铺属性等需要统一存储标准，保持数据的一致性，才能构建标准化的、有效的用户标签和用户画像。
3、数据的完整性，就是一条用户信息在所有标签字段都数据。只有足够完整的用户数据才能保证用户标签画像的完整性和可用性。提升数据的完整性主要依靠在运营活动中不断的数据采集补充。
4、数据的时效性，主要体现在跟行为有关的数据，那么要通过有效可行的数据分析不断的去召回或唤醒类运营活动，时效性的要求不同。
基于以上信息的普及和梳理，要构建基于标签的多维度用户画像，最关键的因素就是用户数据的采集，就显得清晰了。基本可以分为以下三种情况：
属性数据：包括客群年龄、经营面积、经营地段、业态形式、店堂设施、专业市场类型、面积、渠道、群体等数据，这些基本信息可帮助做初步的定义，比如50平的乡镇零售生鲜店的标签，不过仅通过属性数据建立的用户画像比较粗糙，并不能进行精准全面描述。这些我们可以称为是固定标签。

麦得邻精准营销界面图
交易数据：根据销售额，纯销额、退货额、拒收额、价差额、在线率、费用额、费销比、回款率、不良应收率等等，来精准定位目标客户。

麦得邻精准营销界面图
行为数据：通过技术手段生成用户行为数据，用以构建用户标签及画像。为获得更全面的用户行为数据，客户的行为数据具有较高的时效性。因此企业对于用户行为数据应尽量做到实时记录和处理。

有效的用户行为数据结合属性数据和交易数据，可构建较为详尽的多维用户画像，企业可基于此实现人群细分和精准营销。要“抓稳”消费者，就需要不断细分市场、聚焦需求，力求更好的满足目标人群——在此之前，我们要先清晰市场的主流人群是谁、他们分别具有哪些特征、哪些需求、哪些特点，才能量体裁衣，设计出更为贴合他们需求的产品和服务。这样才能有效的去确定哪些人群才是我们的目标人群、这些人群与当前的主力人群是否一致、我们该如何满足他们特定的/不同于其他人群的需求，从而设计出一套目标人群“专属”的落地方案。