㈠ 建材行业如何做社群运营
我们今天就来简单说一下,社群运营的常规工作,也是浅层次的日常操作,希望可以给各位在社群管理上一些头绪,只有前期基本功够扎实,进阶时期的分群裂变才会水到渠成.
1.早报
前期无论是3个社群也好,30个社群也罢,最基础的工作是一定要落实到位的,之前很多学员就表达过疑问:每天准时一条早报,究竟有无必要?
对此;湖南子贡科技认为,不止有必要,而且是必须的.
早报本身的价值在于形式,或者说是一种仪式感,就像很多人有晚8点准时守在电视机前等中央新闻联播的习惯,精不精彩其实已经不那么重要,关键是每天按部就班,雷打不动.
这是一种集体属性,早报就是一种象征,代表着社群的秩序与稳定.
培养社群成员阅览早报的习惯,看似微不足道,实则大有用途!
2.解答社群成员的提问
所谓物以类聚人以群分,无论是信息交流群,认知服务型社群,垂直精品社群,行为服务型社群,释疑和答疑都是日常工作中的重要一环.
价值输出的专业程度与知识分享的频率大小,是鉴别一个社群优劣的重要标准,而社群运营不止要擅长于答疑解惑,更要激发群内的分享欲望与助人热情.
只有社群内部形成良好的互动氛围,才能每天都有”活水”,这样可以让社群长盛不衰.
想必大家都玩过陀螺,一开始需要不断快速的用鞭子抽打,一旦等陀螺运动起来之后,就可以袖手旁观了,因为陀螺会自发的运动,无需再额外助力,你往后要做的,仅仅是陀螺运动状态由盛转衰时,来上一鞭子!
3.拉人!拉人!拉人!重要的事情说三遍!
社群运营的一个重中之重就是拉人,没错!拉人永远都是手头上的第一要务.
注意!这里说的拉人,不是盲目的”见人就拉”,否则完全没意义,也丝毫无价值,拉什么人?拉精准的人,和社群兴趣一致,目标契合的人.
比如一个金融社群,你就不能为了凑人数,强行拉对育儿持兴趣的宝妈,相信很多学员在建立社群之初,就已经有做用户画像分析,这里就不再赘述.
(下一章我们将重点讲”怎么去拉1000人,如何把这些人安置妥当?”)
4.每周策划一场社群活动
很多学员不知道如何策划一场高质高效的社群活动，翻来覆去的就只会“打卡”，一来用户疲劳，参与度不积极，二来社群活跃度越来越低，本来有望裂变的的社群，也朝着“死群”的方向一路狂奔。
在这里湖南子贡科技给大家两条思路，无论借助哪条都可以玩出一系列耳目一新的社群活动。
1. 借鉴竞品，参考同行，拿来主义不过时！
分析竞品如何举办活动，找到优点和不足，然后再策划自己的活动。竞品举办的活动往往最具代表性，已经通过实践检验的活动，这样修改创意能起到事半功倍的效果。
2. 切忌空想，自以为是，要集思广益，发挥出社群用户们的聪明才智，人民群众的智慧是无限的。
在活动策划之前首先要做好充分的调研，尽可能的了解用户需求，听取节点用户和种子用户的意见和建议，这样最后节点用户也会乐于参与其中，引领更多的社群成员或者非社群成员参与其中。
以上4点是社群运营最浅层次的工作，也是最不能忽视的基础，后期分群和裂变成功与否，全取决于前期基础工作是否到位，而社群运营的进阶篇涉及到用户画像分析能力、社群门槛设定、用户架构搭建能力，在往后的课程中我们会一一讲到。
以上4点是社群运营最浅层次的工作，也是最不能忽视的基础，后期分群和裂变成功与否，全取决于前期基础工作是否到位，而社群运营的进阶篇涉及到用户画像分析能力、社群门槛设定、用户架构搭建能力，在往后的课程中我们会一一讲到。
㈡ 客户服务体系中用用户画像和客户画像有什么区别呢
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
㈢ 什么是用户画像作用是什么
怎样为用户“画像”？
为用户画像的焦点工作就是为用户打“标签”，而一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄、性别、地域、用户偏好等，最后将用户的所有标签综合来看，基本就可以勾勒出该用户的立体“画像”了。
具体来讲，当为用户画像时，需要以下三个步骤：
首先，收集到用户所有的相关数据并将用户数据划分为静态信息数据、动态信息数据两大类，静态数据就是用户相对稳定的信息，如性别、地域、职业、消费等级等，动态数据就是用户不停变化的行为信息，如浏览网页、搜索商品、发表评论、接触渠道等；
其次，通过剖析数据为用户贴上相应的标签及指数，标签代表用户对该内容有兴趣、偏好、需求等，指数代表用户的兴趣程度、需求程度、购买概率等；
最后，用标签为用户建模，包括时间、地点、人物三个要素，简单来说就是什么用户在什么时间什么地点做了什么事。
如何利用用户画像进行精准营销？
消费方式的改变促使用户迫切希望尽快获取自己想要了解的信息，所以说，基于用户画像上的精准营销不管对企业还是对用户来说，都是有需求的，这会给双方交易带来极大便捷，也为双方平等沟通搭建了一个畅通平台。
何谓“用户画像”？
在互联网逐渐步入大数据时代后，不可避免的为企业及消费者行为带来一系列改变与重塑。其中最大的变化莫过于，消费者的一切行为在企业面前似乎都将是“可视化”的。随着大数据技术的深入研究与应用，企业的专注点日益聚焦于怎样利用大数据来为精准营销服务，进而深入挖掘潜在的商业价值。于是，“用户画像”的概念也就应运而生。
用户画像，即用户信息标签化，就是企业通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后，完美地抽象出一个用户的商业全貌，可以看作是企业应用大数据技术的基本方式。用户画像为企业提供了足够的信息基础，能够帮助企业快速找到精准用户群体以及用户需求等更为广泛的反馈信息。
㈣ 如何用大数据构建客户画像
如果没抄有对数据进行整合、清理、分类，那么海量数据是没有价值的，客户画像就是通过数据技术将海量的客户数据整合成对企业有价值的标签集。企业搜集来自线上线下各触点、各渠道的客户数据，通过设定规则和权重制定客户画像的维度。最终才能实现完整的画像，以上这些方法论可以从创略科技的客户数据平台中的案例中体现，你可以去搜索下，看看实际案例。
㈤ 什么是用户画像呢一般用户画像的作用是什么
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专个标签化的属用户模型。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。
其作用大体不离以下几个方面：
精准营销，分析产品潜在用户，针对特定群体利用短信邮件等方式进行营销；
用户统计，比如中国大学购买书籍人数 TOP10；
数据挖掘，构建智能推荐系统，利用关联规则计算，喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌，利用聚类算法分析，喜欢红酒的人年龄段分布情况；
进行效果评估，完善产品运营，提升服务质量，其实这也就相当于市场调研、用户调研，迅速下定位服务群体，提供高水平的服务；
对服务或产品进行私人定制，即个性化的服务某类群体甚至每一位用户（个人认为这是目前的发展趋势，未来的消费主流）。比如，某公司想推出一款面向5－10岁儿童的玩具，通过用户画像进行分析，发现形象＝“喜羊羊”、价格区间＝“中等”的偏好比重最大，那么就给新产品提供类非常客观有效的决策依据。
㈥ 构建用户画像的主要步骤包括哪些及每个部分主要完成的工作是什么
用户画像又称用户角色（Persona），作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。我们在实际操作的过程中往往会以最为浅显和贴近生活的话语将用户的属性、行为与期待联结起来。作为实际用户的虚拟代表，用户画像所形成的用户角色并不是脱离产品和市场之外所构建出来的，形成的用户角色需要有代表性能代表产品的主要受众和目标群体。
一般的，用户画像在产品没有上线、市场前景较为模糊、产品需求还需探索的阶段，定性化的用户画像能有效地节省时间、资源，在较短的时间通过桌面研究、访谈等定性化的方法来获得用户画像是一种比较可行和最优的方式。而事实上，用户画像是一种能将定性与定量方法很好结合在一起的载体，通过定量化的前期调研能获得一个对于用户群较为精准的认识，在后期的用户角色的建立中能很好地对用户优先顺序进行排序，将核心的、规模较大的用户着重突出出来。定性化的方法虽然无法对不同单位的特征作数量上的比较和统计分析，但能对观察资料进行归纳、分类、比较，进而对某个或某类现象的性质和特征作出概括，在角色建构的过程中定性化的方式能获得大量用户的生活情境、使用场景、用户心智等资料，进而形成活生生的用户类型。基于后台数据的支持和挖掘，可以用户画像选择将定量化和定性化方法相结合来创建用户画像。
用户画像是在创造一系列的“典型”或者“象征性”的用户，但用户画像的一个更高层次的功用在于使用用户画像融合边缘情况的行为或需求。
㈦ 客户画像数据供应商有推荐的吗
看你需要什么类型的，三网还是单网
㈧ 企业客户画像如何使用
通过客户画像，CDP可以将客户精准分群，从而进行针对性的营销、运营及客户专体验的优化。目前属国内有许多专业打造客户画像的数据平台，比如创略科技的智能客户数据平台，能够为几乎所有数据类型的企业构建客户画像基础，包括多渠道数据打通，实时数据采集，打造基于企业营销场景的客户数据标签集，实现精准画像。
㈨ 什么是客户画像
用户画像又称用户角色，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。
用户画像最初是在电商领域得到应用的，在大数据时代背景下，用户信息充斥在网络中，将用户的每个具体信息抽象成标签，利用这些标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。
(9)建材客户画像扩展阅读：
用户画像的PERSONAL八要素
P代表基本性(Primary)：指该用户角色是否基于对真实用户的情景访谈；
E代表同理性(Empathy)：指用户角色中包含姓名、照片和产品相关的描述，该用户角色是否引同理心；
R代表真实性(Realistic)：指用户角色是否看起来像真实人物；
S代表独特性(Singular)：每个用户是否是独特的，彼此很少有相似性；
O代表目标性(Objectives)：该用户角色是否包含与产品相关的高层次目标，是否包含关键词来描述该目标；
N代表数量性(Number)：用户角色的数量是否足够少，以便设计团队能记住每个用户角色的姓名，以及其中的一个主要用户角色；
A代表应用性(Applicable)：设计团队是否能使用用户角色作为一种实用工具进行设计决策；
L代表长久性(Long)：用户标签的长久性。