消费者画像,即用户画像,真实用户的虚拟代表,是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型。传统的消费者画像是通过调查问卷、访谈等手段了解消费者共性与差异,对多种信息进行分类整合形成的,存在颗粒度大、虚拟消费者模型无法精准代表真实消费行为等问题。
对此,笔者认为,可以以零售终端采集的消费者数据为基础数据库,利用大数据技术,在海量的数据中挖掘出有价值的消费者数据,全方位立体化分析构建反映消费者实际需求的消费者画像,推动粗放型营销向精准型营销转变。
利用大数据构建消费者画像,可分为三步走:第一步,收集消费者需求信息,并对无用的信息进行清洗过滤;第二步,对数据进行分析,通过搭建消费者行为模型,比如消费者状态模型、价值模型、分群模型等,获取消费者行为标签;第三步,应用行为标签构建消费者画像,并根据维护周期、维度等要求进行动态维护。
消费者画像基于真实的用户行为,根据消费者人口学特征、网络社交行为、消费行为等信息提炼出来的标签,形成了不同类型的消费者模型。依托消费者画像,可以更精准地服务零售终端,满足市场真实需求。
消费者画像,是挖掘并满足消费者实际需求的重要依据。比如,借助消费者画像,指导零售客户对消费者进行个性化推送服务等。根据消费者状态与偏好,实现“千人千面”的个性化推送服务,并与用户进行更深层次的交互。
消费者画像不仅可以用于指导零售客户经营,对于烟草连锁网络品牌的运营也有较大参考价值。比如,在终端选择方面,能对烟草连锁网络品牌选择加盟店、合作店、功能店方面提供数据支撑。在消费场景构建方面,可以根据消费需求建设相应的连锁便利店、饮品店等消费场景。在运营管理方面,依托消费者画像能更加精准地进行消费者需求预测,有效提升卷烟与非烟商品的库存管理、货源投放、备货管理水平。
消费者画像能直接反映市场的实际需求,对于工业企业的产品研发和定位具有指导意义。与工业企业共享相关信息,让工业企业更加了解消费者的习惯和偏好等,能更精准地满足市场需求。
新意盎然——安徽中烟在新质生产力实践中的探索与成果