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为企业建立客户画像
一、实训说明
（一）实训目的
在学习完“以客户为中心”的数字化应用的相关知识后，为了让学生能运用所学的理论知识和技巧，分析、研究和解决企业供应链数字化运营管理的实际问题，在掌握客户与服务的数字化运用的相关知识的基础上，学会为企业进行客户画像以帮助企业利用利用数字化技术精准定位客户需求，提升客户服务。通过实地调查、上网收集获取资料的方式，并结合AI软件的辅助，增强学生发现问题、分析问题和解决问题的能力以及人际交往与沟通能力。
（二）实训任务
在了解企业现状的基础上，明确企业客户画像的目的与企业客户的基本情况，为企业建立客户标签体系。
（三）实训准备
1、资料收集：
相关企业实地调研、上网收集资料；了解企业客户的基本情况；了解多种客户画像方法、渠道与工具，特别是结合AI技术的客户画像工具，如百度大脑、阿里云客户数据平台等。
2、组建项目小组：
每5-6人一组，选出一名组长，由组长确定组员任务和项目小组工作进度安排。
3、考核标准
评估项目
评估标准
计划制定（20分）
计划可行性与条理性；目标企业具备足够建设客户画像的客户基数；最终确定的用户画像的准确性，即客户画像数据能否为企业的客户运营提供有效的方案。
实训前的信息收集（20分）
信息的准确性、针对性与完整性；客户画像工具与方法的可行性与合理性；根据要求确定目标企业，了解企业背景。
企业客户分析（30分）
企业客户基本情况分析；企业经营需求与目的分析。
合理分工团队协作（20分）
分工明确；团队合作；具有明确的项目进度计划表
信息收集记录情况（10分）
一手资料；二手资料
二、实训实施
（一）任务背景
通过实地调研、线上联系等方式，寻找具有足够客户体量的企业，根据企业所提供的客户数据，为企业建立客户画像。
（二）实施步骤
步骤1：工具与方法选择
收集、对比各种用户画像工具与方法，选出最合适的画像工具与方法。
选择工具与方法
理由
步骤2：分析数据，建立客户画像
知识点参考：
结合AI工具的分析能力，将客户信息标签化。例如，利用百度大脑的自然语言处理技术分析客户的聊天记录或评论内容，提取关键信息并生成相应的标签。在AI工具的辅助下，根据标签化的客户信息，建立企业客户画像。这包括人口属性信息、行为特征信息、轨迹旅程信息和交易消费信息等多个维度，如下表所示：
人口属性信息
身份信息
可以识别身份唯一性的描述信息，如姓名、性别、年龄、国籍、证件号码等与个人身份识别相关的信息。
背景信息
与家庭、职业、教育、宗教信仰等相关的信息。
地理信息
例如工作地点、家庭住所等与区域地理位置相关的信息。
信用信息
例如信用评分、资信等级、收入水平、信用记录等信息。
历史信息
上述这些信息在不同时期的历史记录和状态变化情况。
行为特征信息
设备信息
使用的设备类型、品牌型号、使用频率等信息。
联络信息
用户与呼叫中心等进行的互动联络与服务信息记录。
浏览点击
在线登录时间、浏览页面、访问深度等信息。
内容偏好
内容类型、点击内容偏好、停留时间等信息。
位置信息
登录网络IP地址、所处的地理位置等信息。
兴趣爱好
经常关注和收藏的内容、评论互动偏好等信息。
生活方式
关注和收藏的内容、评论互动偏
轨迹旅程信息
浏览路径
跨平台、跨渠道、跨应用的用户轨迹信息。
社交偏好
社交范围、朋友类型、分享内容类型等。
互动内容
在线评论、讨论话题、分享内容、收藏信息等。
社交表现
粉丝数量、登录记录、点赞行动、转发记录等。
触发原因
引发用户行为的触发原因，如促销奖励、新品登录等。
位置轨迹
基于用户位置和位置变化轨迹的地理围栏信息等。
交易消费信息
消费记录
用户购买产品或使用服务的记录信息。
支付信息
用户使用的支付方式、支付条款等。
消费特征
基于用户消费记录的消费特征信息。
服务记录
用户对产品或服务的故障报修或申诉
服务交互
用户联络客户服务中心或在线服务的记录。
忠诚奖励
用户积累积分或兑换奖励的记录信息。
步骤3：根据客户画像，为企业提供客户服务优化方案