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分析客户画像的精细化营销和种类
大数据处理出的客户画像，离不开计算机的运算，标签提供了一种便捷的方式，使得计算机能够程序化处理与人相关的信息，甚至通过算法、模型能够“理解”人。当计算机具备这样的能力后，无论是搜索引擎、推荐引擎、广告投放等各种应用领域，都将能进一步提升精准度，提高信息获取的效率。
客户画像的化营销是根据不同的需要选择有意义的用户特征，把用户分群，对不同群的用户进行不同的针对化营销。比如说购物类app，对于不同性格的用户，可以推荐不同类型的商品。例如针对冲动型用户，直接推荐给他畅销的同类商品，而理性型用户推荐给他口碑商品。这样可以更地提升用户的体验并提高商品的购买率。
还可以通过选取用户的某些属性做一些预测功能，例如预测用户是否会流失；或者预测用户是否会对新上线的功能感兴趣。对应的，针对预测出的很可能会流失的用户，可以针对地进行挽留的营销活动。针对会对新功能感兴趣的用户，可以给其推送新功能，来增加用户的粘性。
另外还有一些根据用户属性对用户聚类的应用，能够发现一些之前未曾发现的用户类别，等等。对用户行为数据进行深入挖掘及分析，善于发现特征、结合自身业务，相信一直能实现其价值。
客户画像的核心工作是为用户打标签，打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理，如，可以做分类统计：喜欢红酒的用户有多少？喜欢红酒的人群中，男、女比例是多少？
也可以做数据挖掘工作：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？
根据运营目的不同，企业发展方向同，用户分析的需求不同，客户画像也分为很多种。比如：
流量趋势画像：访客趋势(访客每日的访问量)、浏览趋势(浏览量每日趋势)、新访客趋势(新访客每日访问趋势)、活跃访客趋势(活跃访客每日访问趋势)、访问量(每日、每周、每月)：
页面画像：受访画像(各品类页面访问量统计)、进入画像(访客从哪些页面进入网站)、离开画像(访客从哪些页面离开网站)、页面热点图(优化网页设计)、访问标记(访客在页面上点击哪些内容或者id元素)、主机域名(网站子域名访问量)、访问目录(网站子目录访问量)、外链网站(访客点击哪些站外链接离开网站)；
行为分析画像：跳出率(访问行为评估)、忠诚度(访问质量评估)、活跃度(活跃度、流失分析)、 用户关联度聚类画像(用户与用户之间的关系)、新客户画像(吸引新用户注册因素画像)、访客浏览路径热点画像(用户浏览习惯调研)；
会员画像：性别画像(性格的占比)、年龄分布画像(按标准年龄段的正态分布)、教育背景画像(教育背景)、职业分布画像(职业背景)、特征分布画像(多标签特征库，购物狂，游戏迷)、会员游客画像(详细信息画像)、匿名客户画像(会员不详细客户画像)；
客户画像的种类根据不同的需求、行业、目标，有不同的分类方式，比如说用户来源画像、广告营销画像、APP画像、商品画像、订单画像等，可以根据用户的不同需求，为企业定制专属的客户画像分析报告。
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