人群画像做的好，一击即中淘宝高转化！

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首先，先给大家分享个概念，内容即产品：数字零售模式下，产品功能诉求没变，体验诉求增加，甚至超过原本功能诉求。如果产品购物场景当中，没有好的颜值或者故事，那么场景内的商品大概率不会爆款。做内容的目的是提升客户的新鲜感以及产生购物热情，进行品牌内容化趋势的拉伸。

所以这就反逼着我们要更了解自己的客户，了解他们的兴趣爱好，了解他们的需求去生产内容，那今天给大家分享的就是怎么样去了解自己店铺的客户，打造自己店铺的人群画像包。

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互联网商业，正从物以类聚走向人以群分这样的商业模式，同时我们可以换个思考角度：即从已有的客户行为数据，反推出已成交客户的基本画像。

既然客户已经产生购买，或已成为我们店铺的核心人群，说明客户的标签是可以复用的。我们通过已有客户群体的数据挖取和分析，建立初步的店铺人群画像。

通过一段时间段的会员数据复盘、活动及互动的效果分析，了解整体会员运营效果，依据数据调整后期内容产出侧重点。

商品购买过程中的决策人包括购买者和使用者，大量的数据库可以帮助我们了解商品的购买者是谁，但只有一个途径可以让我们知道商品的使用者是谁，就是卖家的反馈。除了问卷调查之外，最短链路的获取途径就是通过卖家的评价，评价反馈买家状态以及身份信息，分群管理，满足使用者的需求，让使用者影响购买者的决策，才能更好得留存客户。

这是一家美妆店铺的案例，从这组AIPL链路中性别分布数据可知，AI潜在客户中性别分布于和全店的客户性别分布是接近的，但L忠诚客户中女性占比更高，说明随着链路的流转，女性消费者的留存率高于男性，女性的忠诚度更高。我们找到这样的一个规律之后，在运营做的事情就是可以根据女性接触美妆产品的需求进阶变化，这家美妆店铺培养新客的逻辑：针对购买护肤品类进店的人群，在半年后推送基础彩妆用品，例如眉笔/粉底/口红，半年后再推送进阶型彩妆产品，例如眼影/腮红等。消费者的需求是会随着市场教育自然而然深化的，商家要做的就是探索需求深化的周期变化，推送对应的商品。

该店的人群大多属于低客单用户，当然这与店铺的产品结构有关，但110元以上的新客户回购率很高，从购买的订单详情来分析，基本都是2件及以上的人群为主，那么就可以通过专门的商品分析来确定最受买家喜爱的连带/回购组合，通过千人千面进行定向投放。其次客单价在110元以上的这部分客户我们可以进阶式维护，做超级用户的培养。

从客户的地区分布属性我们可以分析高价值的客户区域，以及高复购的客户区域，配合店铺的活动，可以针对指定活动进行单独地区的投放，或者从高客户覆盖区域出发针对此地区的风土人情进行更为个性化的客户安排。

AIPL这四类人群的分布其实更像是1个漏斗的模型，势必认知和兴趣的人群是会高于我们购买和忠诚的人群的，所以我们在做内容和用户运营的时候，不能仅仅要关注于做已成交客户的那一部分，更多的是要关注到兴趣和认知的这部分客户，只有认知和兴趣的客户群体客户池足够大的时候，我们下端漏斗的尖端的客户群体才会多。

通过系列的整理我们可以根据基础属性、类目行为、兴趣爱好这三个大的方向去完善每一类人群的画像。进而再去针对每个类型的人群根据人群的兴趣爱好做内容的产出。

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最后电视广告平台，用户画像一定要有固定的周期性，以及了解市场和用户的变化趋势，保持用户画像的市场适用性。

来源：淘宝大学