作者：互金营销研究所
（微信大众号：互金营销研究所）
一、金融工作为什么要做用户画像？
金融科技极大程度改动了金融工作传统的营销办法，摆脱了以往途径单一，撒网式营销，依靠网点、电话进行传达的痛点。在大数据驱动下，企业能够离别撒网式营销，做到低本钱、高效率的精准自动化营销。金融企业首要的80、90后消费人群，他们的金融消费习气也在不断改动，他们不喜爱被迫承受金融产品和服务。凭仗大数据，营销场景可通过用户喜爱的办法高频地融入用户的日子，打造有温度的场景营销形式，做到“投其所好”的触达，更能取得用户的心。
而金融企业面临的用户集体基数是巨大的，怎么描写合适企业去剖析的用户画像呢？咱们能够先从企业的事务场景去下手。
二、做金融用户画像的意图是什么？
用户画像是在了解用户需求和消费才干，以及了解用户的基础上，寻觅潜在产品的方针用户，并使用画像信息为用户开发产品。
从商业视点动身做的用户画像对企业具有很大的价值，所以做用户画像的意图有两个，一个是事务场景动身，找到方针用户。别的一个便是，参阅用户画像的信息，为用户规划产品或展开营销活动。
三、用户画像的描写纬度与金融产品事务怎么做相关？
万事开头难，由于具有丰厚的数据，金融企业在进行用户画像时，对很多纬度的数据无从下手。大多数企业总是以为用户画像数据纬度越多越好，画像数据越丰厚越好，搞得用户画像是一个巨大而杂乱的工程。可是费了很大力气进行了画像之后，却发现只剩下了用户画像，和事务相距甚远，没有办法直接支撑事务运营。事实上，用户画像触及数据的纬度需求跟本身产品的事务高度结合，归纳来说可从三个方面来做规划：
1、人口特色、信誉
包含用户的财物、作业、收入、学历……等信息，人口特色信息便是起到触达用户的效果，比方电话号码、邮箱、住址、作业地址等。这些信息能够协助金融企业联络用户，将产品和服务推销给用户。
2、强相关信息
比方作业、学历，对收入与信誉影响较大的方面便是强相关信息。而身高、星座等信息，很难从概率上剖析对消费才干的影响，就不合适放到用户画像中进行剖析。由于这些信息对用户消费才干影响很小，没太大的商业价值。
3、定性数据
画像意图是为了挑选出方针用户，定量信息不利于对用户进行挑选，所以将定量转化为定性十分重要。比方防止用30岁、100w年收入这种定量办法区分，应该用年纪段（25～30岁）、收入区间（50w～100w）来区分，有助于快速定位方针用户群。
四、有了用户画像今后，咱们应该怎么触达用户？
从实用性强的视点动身，金融企业需求结合事务来描写，咱们能够将用户画像信息分红五类信息。分别是人口特色，信誉特色，消费类型，喜好喜好，交际特色，以上根本覆盖了事务需求所需强相关信息，结合外部场景数据将会发生巨大的商业价值。咱们接下来看看用户画像的五大类信息在实践的用户触达场景下，是怎么运营的。
1、人口特色：
首要效果是触达用户。性别，年纪，电话号码，邮箱，住址，当时地理位置等等都归于人口特色信息。
（运用地理位置、节日营销——稳妥，微信付出）
2、信誉特色：
比方工作、收入、财物负债、信誉评分等都属信誉信息。用于描绘用户财物增加潜力和出入状况。能协助企业了解用户财物状况和信誉，有利于定位方针用户。
（运用危险评测-收入特色匹配理财产品-京东金融）
3、消费习气分类：
用于寻觅高频消费、高价值用户。协助企业依据用户消费特色引荐服务，找准了消费特色，此类人群转化率很高，N次复投率相应地也十分高。例如子女教育，差旅，境外游，餐饮用户，轿车，母婴，理财人群等等。如企业有用户的消费记载可将其归类某些消费特征人群，再进行精准化营销活动触达。
（运用消费习气特色-方针理财—广发基金）
4、喜好喜好：
此类信息协助企业了解用户喜好和消费倾向，也是利于精准化活动营销。需求留意的是，喜好喜好可能会和消费特征有重复，差异在于数据来历不同。消费习气来历于已有消费记载，可是购买的东西和服务纷歧定是用于本身，而喜好喜好代表自己的实在喜好。例如户外运动，电影，电子科技，健身，奢侈品，厨艺等。
（运用日子喜好-电子产品消费-懒出资）
5、交际信息：
用户在交际媒体上的行为、谈论，往往代表他们心里主意和嗜好需求，实时性高、转化率高、易上瘾复购的特质。例如用户问询广州哪里好玩、有美食？旅行订房哪里扣头多？购房哪家优惠多？理财出资哪里风控好？这些交际信息都是代表用户多需求，假如企业能够及时了解到，将会有助于产品推行。但需求留意的是这些交际信息都是动态，继续改变的，牢记需求定时更新标签分类，才干做到精准化推行。
（运用日子消费场景-当面花-花呗）
结语
用户当下需求不等于用户永久的需求，咱们应该用可生长型思想依据用户行为、生长阶段去触达用户。
由于，唯有改变才是永久的规律，防止画像把用户定性固化，形成营销内容跟用户当下的实践需求不匹配。
数商云MA（Marketing Automation） 是一个根据大数据驱动的自动化营销渠道
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