金融客户画像精准营销 金融用户画像 金融客户画像精准营销策略

一、金融用户画像

金融企业用户构成包括，银行，证券，期货，基金，投资，金融租赁。小额贷款等。

二、金融客户画像精准营销策略

用户画像是通过对用户各类特征进行标识，通过标识给用户贴上各类标签，再通过标签把用户分为不同的群体，以便对不同的群体分别进行产品/运营运作。

二、标签都有哪些？

这里呢我们把标签分为四大类：

第一类：基础属性

像年龄、性别、生日、星座、教育、身高、收入、职业等。

第二类：社会关系

婚姻、有无女孩、有无男孩、家里是否有老人、性取向等。

第三类：行为特征

行为特征又分为两块儿：

基本行为：注册时间、来源渠道、最近一次活跃的时间、最近一次支付的时间。

业务行为：是否买过特惠商品、是否曾获优秀学员，这些标识都会对产品的后期运营有所帮助。

第四类：业务相关

这一类跟其他类不太一样，就像第三类中的业务行为，它是通过业务行为产生出来的特征，而业务相关呢，它是积累了其他的业务不会去记录的一些数据，比如运动健身类的产品。

它会涉及到：胖瘦高矮、体脂率、BMI、在练胸或者练臀、日均10000步、收藏了多少份健身计划等等。

三、金融客户画像精准营销方案

金融画像是指对金融业的整体描述。

金融是以货币本身为经营目的，通过货币融通使货币增值的经济活动，包括以银行为中心的间接投融资和以投资银行为中心的直接投融资两种形式。[1]

用户画像可以简单理解成是海量数据的标签，根据用户的目标、行为和观点的差异，将他们区 分为不同的类型。

四、金融营销客户行为案例

国内有一汽车厂商，购买了德国曾经辉煌过的一个商标的使用权后，在国内生产出的汽车，套上这一商标，使其复活。

在市场营销推广中，该产商把贴上老商标的汽车，和德国的汽车某驰，某迪，某马相提并论，俨然把自己当作汽车的贵族，结果销量不理想。

五、金融行业用户画像

用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。

如果有用户经常购买一些玩偶玩具，那么电商网站即可根据玩具购买的情况替你打上标签“有孩子”，甚至还可以判断出你孩子大概的年龄，贴上“有5-10岁的孩子”这样更为具体的标签，而这些所有给你贴的标签统在一次，就成了用户画像，因此，也可以说用户画像就是判断一个人是什么样的人。

六、银行客户精准画像

客户画像的四个维度是用户标签(基本属性)、消费标签(资产属性)、行为标签(风险偏好属性)、其他属性。

交互设计之父Alan Cooper最早提出了用户画像（persona）的概念，认为“用户画像是真实用户的虚拟代表,是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型”。同理，客户画像就是真实客户的虚拟代表，是建立在一系列真实数据之上的目标客户模型；

七、客户画像精准营销 银行

现在越来越多的个人，企业开始重视用户画像，这个概念也越来越火，随之也火了一些软件，比如“里德助手”，我身边就很多人在用。现在微信是公认的最大公域流量池。所以很多人也在上面想分一杯羹，做自己的私域流量池。那么标签就是一个离不开的话题，这种软件可以批量的进行标签分类，详细的给微信好友进行标签归类，然后再配合它强大的一键群发功能，可以轻松的按照标签给不同的客户推送不同的营销活动，确实还挺方便的。

八、金融客户画像精准营销案例

先做客户调研，根据客户需求进行客户画像

九、金融企业用户画像的构成一般包括

用户画像是指已经在使用或则使用过的群体，而客户画像是指，潜在客户，进行界定 分析 解决