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在私域运营中我们对客户的认知 ， 往往是指客户的诸多信息、行为数据等转变成标签化的形式进行分析和使用 ， 这就是常说的用户画像 。
说到用户画像 ， 很多人都觉得互联网产品运营才会用到 ， 其实不然 ， 传统行业中不同层级的会员体系也算是其中一种应用 。 所以不存在互联网更高大上的说法 ， 只是互联网让信息的获取和沟通更加便捷 ， 用户画像也从原来的颗粒度比较粗 ， 变得越来越细 。
那么对于构建用户画像来说 ， 大多是基于业务需求驱动下去进行的 ， 所以老马这里只举通用的例子 ， 其它更广的需求和更细的分层 ， 就留待各位自行去拓展 ， 总之万变不离其宗 。
开始举例之前 ， 我们先看看用户画像一般长啥样 ， 如图：

用户画像在构建的时候不能过于抽象 ， 尽量具体化 ， 除了我们跟客户沟通的过程中 ， 要询问客户是从什么渠道过来的 ， 之前用过什么同类的产品 ， 什么时候购买产品 ， 准备什么时候使用 ， 用于什么目的 ， 产品是否有不满意的地方 ， 会不会向别人推荐产品等 。
当然 ， 除了人工沟通的方式获取客户更多的信息 ， 以便于我们在构建用户画像的时候 ， 能够更具体地把画像的维度标签化之外 。 获取信息的方式还可以是利用线上平台的方式 ， 比如我们的官网、网店、公众号等 。
线上获取信息的方式包括了订单系统、统计系统、互动系统之类的工具 ， 客户的每一单 ， 每一个操作路径 ， 每一次浏览记录 ， 都能够很好地被记录下来 ， 而这些信息就更能够帮助我们完善用户画像 。
说到这里 ， 相信大家对于用户画像的构建和特征应该有了初步的理解 ， 那么下面就开始举例 ， 如何从零开始构建自己客户人群的画像 。
首先 ， 我们先简单地把用户画像划分为五个维度 ， 分别是：
1.基本属性 —— 客户是谁 （性别、年龄、职业、身高、体重等）
2.消费需求 —— 消费习惯和消费偏好（爱吃甜的、只买贵不买对的等）
3.购买能力 —— 收入及购买能力、购买方式和购买频次（月入过万、经常网购等）
4.兴趣爱好 —— 兴趣偏好、品牌偏好（喜欢钓鱼、钟爱LV等）
5.社交属性 —— 经常活跃的场景（每天刷微信、抖音等）
通过以上五个维度 ， 我们根据获取到的信息 ， 分门别类地给客户贴上标签即可 ， 这样我们就对该客户有了更具体的了解 ， 如图：

当然 ， 以上五个维度的信息除了基本属性之外 ， 其它四个维度的信息是存在变动的 ， 也就是基本属性是相对静态的数据 ， 其余是动态的数据 。 动态数据的部分就要求我们在运营的过程中 ， 使用前面提到的线上工具 ， 亦或是沟通的方式进行更新调整 。
此外 ， 老马这里举例还是相对粗糙的 ， 像更精细化的用户画像构建和应用 ， 还会利用到算法去构建模型 ， 诸如推荐算法、分类算法、文本挖掘算法等 ， 这些对于中小型企业商家来讲一般应用不到 ， 知晓便可 。
当我们已经有了用户画像之后 ， 对于客户的认知就不再像以前那样子盲人摸象 ， 靠自己的经验自我感觉良好 ， 或者自我揣测客户的需求 。 这是因为用户画像不仅可以深入了解用户需求 ， 还可以应用于产品生命周期的分析、客户生命周期的管理、渠道优选、广告投放等 。
【用户画像|私域运营笔记认知篇：客户认知】