企业如何利用好用户画像对客户进行精准营销？提高营销转化？
企业如何利用好用户画像对客户进行精准营销？提高企业营销转化？随着网络与信息技术的快速发展，企业之间、企业与消费者之间都习惯了通过互联网进行交易，由此带来了电子商务的蓬勃发展，并产生了大量的消费数据。大数据时代的到来改变了品牌传统的媒介策略制定考量。随着互联网用户生活轨迹的巨大改变，品牌商对媒介的选择、内容的投放节奏及投放渠道也发生了改变。那么在企业的营销渠道中，品牌该如何利用数据抓取粉丝感兴趣的内容，以进行精准的内容营销，提高营销转化率？今天就让专注于企业营销自动化的MarketUP带着大家一起来看一看。
MarketUP认为在大数据时代，除了用户的静态基本信息，他们在网上的浏览、点击、留言、评论等动态的行为轨迹被整理搜集并存储起来，这些行为轨迹直接或间接反映了消费者的性格、习惯、态度等信息，能被用来为企业实施营销提供决策依据。而这些碎片化的数据能被企业用来完整地重构消费者的需求。这些从全方位、立体性的记录消费者的数据，被称之为“用户画像”。通过创建用户画像与数据追踪，能够重构消费者的需求、精准定位消费者群体，以此来创建粉丝感兴趣的内容话题，引起粉丝的共鸣。
现在让我们一起来探究作为用户画像的一部分，企业如何系统性地在各个营销渠道中了解粉丝感兴趣的内容。
1. 通过营销自动化系统确定画像标签的结构
用户画像首先是基于企业业务的，不同业务的画像标签体系并不一致，这需要数据和运营目的性的提炼：理解消费者的决策，考虑业务场景，考虑业务形态，考虑业务部门的需求。用户画像一般按业务属性划分多个类别模块，包括常见的人口统计，社会属性外，还有用户消费画像，用户行为画像，用户兴趣画像等。具体的画像要看产品形态，像金融领域，需要风险画像，包括征信、违约、洗钱、还款能力、保险黑名单等；电商领域会有商品的类目偏好、品类偏好、品牌偏好等。在微信平台上，企业可以获得社会属性、消费、行为、兴趣方面的用户画像。
2. 利用营销自动化系统对标签进行加工
标签加工是指营销自动化系统对于标签加工和计算的过程，运营人员通过多个标签的组合形成一个用户群组，方便执行。根据具体的标签策略，针对业务的落地对具体的客户线索进行划分和归类并打上对应的标签；所以客观来说公司越大，涉及到的业务也就越广，其用户画像自然也越复杂。
3.营销自动化系统数据评分
营销自动化系统用户画像的数据建模是定性与定量的结合。定性研究方法就是确定事物的性质，是描述性的；定量化研究方法就是确定对象数量特征、数量关系和数量变化，是可量化的。定性的方法，表现为对产品、行为、用户个体的性质和特征作出概括，形成对应的产品标签、行为标签、用户标签。比如用户多次浏览了某主题的文章，即可打上该兴趣群的标签。
定量的方法，则是在定性的基础上，给每一个标签或行为打上特定的分数，最后通过数学公式计算得出总的标签分数，从而形成完整的用户模型。同样，每个品牌对特定的标签或行为的重视程度不同，应根据业务需求决定标签分数。以用户进入的渠道触点为例，从官网进入的分数为10，扫描二维码的分数为8；以用户行为为例，用户收藏文章计为8，用户浏览计为7。通过这种方式对多个用户进行数据建模， 就能够更广的覆盖目标用户群，为他们都打上标签，然后按照标签分类：总分数达到90以上的被归为忠实用户等。这样一来，企业和商家就能够根据相关信息进行更加精准的营销推广、个性化推荐。
MarketUP营销自动化系统对于用户画像的应用：
MarketUP营销自动化系统在创建完用户画像之后，能够基于相关的标签，新粉丝、老用户的流失和忠诚、用户的消费水平和频率等，将数据化的标签，转换成内容营销策略。不同的标签对应不同的用户群体，也对应不同的推送内容。
MarketUP营销自动化系统可以记录和追踪不同渠道的用户来源及用户行为，全方面360°完善用户画像，还原用户需求及喜好，为销售跟进提供可靠的数据支持。
针对访问的用户信息，MarketUP营销自动化系统会实时记录用户在企业营销活动中的互动与交易记录，形成时间轴使用户画像更加立体。用户在各个营销渠道内的行为轨迹及互动信息均可标签化和分配标签或行为分数，便于您直观分析用户信息、喜好、习惯，从而进行针对性营销互动。
以上就是MarketUP为大家分享的企业如何利用好用户画像对客户进行精准营销以及如何提高营销转化的文章内容，希望能够对大家有一些自动化营销方面的启发。
