大数据智能营销在建立用户画像时的注意事项

大数据智能营销现在是各行业获客的关键，大数据一直是各行各业的核心资产，蕴含巨大价值待挖掘，在数据→信息→知识的转化过程中，标签、指标是基础，它将抽象的数据转化为一个相对具象的信息中心，用户分群和用户画像都是在建立在信息中心上的综合应用手段，通过这些应用能更好地帮助企业构建精细化运营闭环，最终提高企业效能和用户满意度。

但是，如今越来越多企业只是随波逐流，开始做标签、用户分群、用户画像，仅仅做到“形”似，连“神”似都没做到，更不用说能真正带来价值，那么到底如何理解和应用标签体系、用户分群、用户画像呢？

建体系——构建标签体系，筑造信息中心

标签是来源于业务目标的，是服务于业务应用。它是推导出来的结果，是根据业务的不同需求而产生的，如用户生命周期相关的标签（如活跃度、生命周期价值等）、利益偏好的标签（如引荐频率、领券率等）、业务预测类标签（如 7 天内购买预测、分享预测等）。所以企业构建标签体系的良好基础是建立在对现有业务的精准把控上，就像建一座高楼。

应用——用户分群+用户画像，综合应用

企业建立了成熟的标签体系，就能再根据具体需求进行用户分群和用户画像等更多的应用。

智能画像与标签开放平台，个性化智能营销闭环的“搭建台”

致力于整合挖掘用户行为数据和业务数据的价值，打造千人千面，深入分析标签与画像的场景应用，最终使企业构建个性化智能营销闭环。