一、顾客画像的基本概念

“画像”（Profiling）一词最初来源于演员的面具，由于观众能够清楚地辨别出面具所表征的人物特征，因此面具就成为人物的“画像” ，这和中国京剧中的人物脸谱有着异曲同工之处。卡尔·荣格（Carl Gustav Jung）在其分析心理学中开始采用“画像”的概念，描述一个人与社会的关系  。当前，顾客画像多被企业用来描述顾客特征，这种操作方法已经成为数字营销学的核心概念和实践基础。

顾客画像是通过对顾客的标签化来描述顾客特征的过程。可以说给顾客“打标签”是顾客画像的基础工作，因此有时候人们也将某一特定的顾客标签组合称为顾客画像。

所谓“顾客标签”（Customer Tags）是企业在特定管理目标下，用一系列浓缩精练的词语或量化指标描述目标顾客，通过分析和挖掘整理能表征顾客特征的标签，从而组成一个立体的顾客画像模型 。最典型的顾客标签是人口统计特征，它也被当成顾客画像的基础 ，人口统计特征能描述顾客性别、年龄、地区等较为基础的顾客信息。

在当前这个数据丰富的时代，企业内部会保存大量的顾客原始特征数据和业务数据，企业外部也有各种数据源能提供顾客群体相关数据，顾客的一切行为都变得“可追溯”和“数字化”，这就为企业精准地进行顾客画像提供了基础条件。由于顾客画像能够帮助企业设计个性化产品、实施精准推荐、锁定定向人群、实现销售转化，因此顾客画像就被当成帮助企业将数据资产“变现”的重要途径。以下的“今日头条”案例显示出顾客画像所产生的巨大经济价值。

二、顾客画像的目标

顾客画像与企业的经营目标紧密相关，通过选择顾客标签，企业可以获得某一目标下的精准顾客群，从而展开有效的精准营销。对于不同的企业目标，顾客画像是不同的。例如，当企业的目标是激活沉睡顾客时，企业可以选取营销活动参与度低的沉睡顾客，通过精准营销投放来激活。在降低顾客流失阶段，企业最关心的是哪些顾客具有潜在高流失的特征，通过顾客标签找到这样的顾客，有助于及时采取挽留行动。因此，有人将顾客画像描述为“现实世界中顾客的数学建模”。顾客画像的目标大致可以分为三个，即顾客识别、顾客管理和提升绩效。

（一）顾客识别

顾客识别（Customer Identification）是数字营销实践的起点和基础。顾客识别是指通过顾客标签对个体或群体顾客进行辨识、选择和分类的过程。在企业经营过程中，识别出不同类型的顾客有着非常重要的意义，它往往决定企业的实践操作应当如何进行。例如，企业拟向老顾客销售一项新产品，哪些顾客才是合适的销售对象是需要识别的，这时企业可以根据以往的传播、销售、客户互动等数据进行顾客的筛选，进而精准地进行产品推荐。

顾客识别也可能是动态的，企业需要实时对顾客的行为进行监控，从而识别出具有相关特征的顾客，以便进行下一步的实践操作，通常动态顾客识别主要应用于发现有特异特征的顾客并进行相应的管理。例如，一些银行对顾客的流失非常关注，当顾客出现大额资金转移时，银行就会实时识别并采取一定的挽留行动。

（二）顾客管理

企业需要在顾客画像的基础上对顾客资产进行评估和分类，并按照顾客的类别实施不同的顾客管理策略。企业在经营过程中留存了大量顾客，如何管理这些顾客成为企业持续经营的关键，这时企业往往通过建立顾客标签的方式进行顾客画像，并根据企业的经营目标进行顾客管理。

顾客画像之所以能够协助管理顾客，是由于它具有实时、精准、多维等特征，能够有效满足对顾客精准管理的需求，并协助精准提升顾客的满意度和忠诚度。在顾客满意度方面，企业需要在顾客体验（Customer Experience）、顾客旅程（Customer Journey）、顾客触点（Customer Touch Point）、服务补救（Service Recovery）等各个方面进行有效管理。顾客画像能够根据上述管理目标识别目标顾客，精准提升顾客满意度。在顾客忠诚度方面，顾客画像有助于实时监控潜在的流失顾客，精准提升顾客忠诚计划的效果，增强特定顾客的赢回能力。

（三）提升绩效

由于顾客画像具有精准性的特征，企业可以利用顾客画像向特定顾客精准推荐产品和服务，提升顾客的购买比率，降低单个顾客的销售成本，从而提升企业的绩效。如某移动公司的经销商持续记录到店顾客的各类信息，积累了数千人的顾客规模，当公司有优惠的营销活动时就会向特定的老顾客推荐，实现了非常好的经营绩效。

按照第一章中的水池模型，提升营销绩效的要点包括获客、激活、留存、变现、传播、预警、赢回等，顾客画像可以在上述每一个实施要点协助企业有针对性地投放营销资源，实现较好的投入产出比，提升企业经营绩效。

三、顾客画像的基本原则

构建顾客画像的核心工作是给顾客贴上标签，它需要通过收集、分析顾客的信息提取出特征标识，形成顾客的标签集合。顾客标签提取需要遵循SMART原则，具体如下。

（1）可识别（Specific）。顾客画像应当是可识别的。可识别的基本含义是顾客的标签能够被明确识别，它可以清晰地描述顾客的基本特征或潜在行为特征。例如，顾客的年龄、性别、地理位置等就属于顾客的基本特征标签；而顾客将产品放入购物车的行为则可以标注为该顾客对产品存在较高的购买兴趣标签。

（2）可衡量（Measurable）。顾客画像应当是可衡量的。可衡量的基本含义是利用顾客画像选择的顾客群体能够被有效区分和识别，例如，重度、中度和轻度购买某产品的顾客群体，可以定量地描述这个群体的人群规模、消费金额、购买频次等。只有这样，才有利于进行顾客资产的评估和精准营销的效果评价。

（3）可实施（Attainable）。顾客画像应当是可实施的。顾客画像的目的是个性化精准营销，顾客画像的可实施性指当采用顾客画像进行营销实践时，能够达到个性化精准营销的结果。也就是说，企业要向特定的人群销售产品，那么应当有效地描绘这一目标顾客群的画像，以便进一步进行精准营销。有时候一个顾客群的标签并不是唯一的，例如，高收入顾客的标签可以是收入，也可以是顾客购买的总金额，或者是顾客居住的高档小区，那么采用何种标签来描述目标顾客特征就与顾客画像的可实施性有较大的关系。

（4）可关联（Relevant）。顾客画像具有可关联性。关联性指顾客画像应当与目标顾客之间有很强的关联。例如，当企业需要识别高流失风险的顾客时，顾客画像标签应当与高流失风险的顾客群密切相关和吻合，采用这些标签识别高流失风险的顾客时不应该出现大量其他类别的顾客群。顾客画像的可关联性展现了顾客画像与企业目标任务、目标人群的强关联。

（5）时限性（Time-Bound）。顾客画像具有时限性。时限性指顾客画像并不是一成不变的，它仅在一定时间期限内有效。产生时限性的原因包括顾客自身特征的变化、环境的变化、产品的变化等。顾客自身的变化时常发生，如顾客之前喜欢肉食，但之后因为健身减肥，可能改为喜欢吃高蛋白食品或者素食，这时顾客画像也将随之发生变化。由于顾客画像具有时限性，因此需要不断监控和调整顾客画像。