门店经营者如何精准捕捉用户画像？
之所以想捕捉用户画像，我觉得你最终的目的肯定还是想筛选出最符合你服务的客户吧？既然你也说了是门店，那我觉得，还是不要考虑什么大数据人工智能了，因为门店不是线上场景，有天然的局限性，为了更好的掌握自己的目标服务人群，应该结合自身的服务种类和特征，把门店开到相关客户容易聚集的地方比较好，这样覆盖率会大一些。
实现精准的用户画像用什么系统比较好？
从我的角度来看，实现精准的用户画像本来就是像珠峰一样难以攀登，精准意味着对用户的了解的透彻。很多时候我们自己也不了解自己，何来的精准，淘宝挺厉害的，经常推荐出来的东西，你喜欢吗？还是一堆鄙视，没有对淘宝偏见的想法，只是我们真要做到精准这个调度很难达到。目前市场上有很多的数据服务商也提供了相应的服务，以百分点为例。
百分点的产品中就使用了这样的技术，所以需要根据你的场景进行选择相应的产品。用户画像你真的理解吗？说说用户画像用户画像从某种程度上对事物的描述，但每个人的描述的方式不一样性，需要我们抽取出其中的共性，用户画像分为五个层次：第一、描述人、认识人、了解人；第二、描述的方式，非形式化和形式化；第三、组织方式，结构化与非结构化；第四、用户画像的标准；第五、验证，验证结果是不是合理。
其实，我们在用很多互联网产品的时候也附带了用户画像的技术，百度的指数，你搜索某个词，就有对该词的用户画像的分析。因此，需要根据业务场景，选择相应的产品，百分点就是需要付费的一种用户画像产品，而对于百度来说则是免费，当然两者具体实现的目的和达到的结果是不一样的，需要我们根据自己的业务特征做相应的选择。。
竞价推广企业怎样通过用户画像来实现精准营销？
用户画像，又称人群画像，是根据客户人口统计学信息，社交关系，偏好习惯和消费行为等信息而抽象出来的标签化画像。用户画像制作的核心工作就在于给用户“打标签”，如年龄、性别、地域、用户偏好等，每一个标签通常是人为规定的特征标识，用高度精炼的特征描述一类人。那么标签是如何得来的呢？1、根据客户的行为数据直接得到的2、比如：用户在网站或者APP上主动填写的数据，严格一些平台会要求客户上传身份证、学生证、驾驶证等，这样的数据准确性较高。
2、通过一系列算法或规则挖掘得到3、比如：一个用户最近开始购买母婴类商品，奶粉尿布等，那么可以根据客户购买的频次和数量，结合客户的年龄、性别推断是否为新妈妈/爸爸。用户画像其实就是希望通过某些手段对用户做甄别，把他们分成彼此相同或不同的人群或个体，进而区别化提供服务进行观察分析。那么用户画像又有什么价值呢？1、精准营销精准营销是用户画像或者标签最直接和有价值的应用。
这部分也是广告部门最注重的工作内容。当我们给各个用户打上各种“标签”之后，广告主（店铺、商家）就可以通过标签圈定他们想要的客户，进行精准的广告投放。2、2、助力产品一个产品想要得到广泛的应用，受众分析必不可少。产品经理需要懂用户，所以用户画像能帮助产品经理透过客户行为表象看到客户深层的动机和心理。3、行业报告通过对客户画像的分析可以了解行业动态，比如90后人群的消费偏好趋势分析、高端客户青睐品牌分析、不同地域品类消费差异分析等等。
如何利用用户画像进行精准营销？有没有好的方法？
除了要有好的方法，还要有工具~不知道题主提到的用户画像是什么？包含了哪些信息。不过可以给大家一个参考，关于用户画像的构建和基于画像进行精准营销的方法（其他）一、用户画像用户是分析的最小单元，对用户模型的构建是整个分析和应用的基础。我们提供了一个基于UTSE的用户模型。 关于UTSE用户模型可以添加公众号 zhugeio1 后台回复“UTSE”看看。
在可视化的用户界面，包含了用户属性信息、基于时间序列记录了用户行为信息以及用户行为所发生的环境。行为即标签，过去我们常常通过给用户打标签的方式进行用户洞察。事实上，行为数据本身已变得越来越有价值，基于用户行为数据的用户模型，记录了每个用户的每一次行为，客观真实的还原了用户与产品的交互过程，与单纯的标记“用户标签”相比，记录下来的用户行为数据更具有多维交叉分析的价值，构建出来的单个用户画像更完整科学。
和传统的用户模型相比，我们基于UTSE提供的用户模型准确性、可扩展性、开放性更高。二、精准营销数据价值的挖掘除了采集和分析，通过分析结果指导业务决策，更多的是要能为企业带来增长，也即营销，属于数据应用的范畴。诸葛io的产品经过三年的发展也已经从采集、分析平台到提供基于数据的精准营销平台的升级。过去对采集能力的完善、对分析的迭代都会成为未来营销的一个台阶。
三者相辅相成。从业务需求（业务场景）出发，寻找同其高度相关的行为数据，是建立场景化行为数据标签的思路之一，分析某个业务在产品中的交易路径（交易步骤）。在接近交易路径的前几步，根据时间、频次和结果来建立其场景化标签。基于行为数据的营销，需要将重点放在营销效果的衡量和营销方案迭代优化上，通过多次营销尝试找到一个比较合适的行为标签建立方式，确定频次、时间段、结果等选值，并逐步建立起一个稳定的运营方案和运营计划，其中一些固定运营方案可以固化在一周的某一天，甚至某个时段，形成固定的运营计划。
营销成功的关键在于不断的尝试，优化场景化标签中的各个数据维度和数值，同时在效果达到预期的方案固化，形成标准的运营方案。场景举例：1、促进首单转化：不断减少从新增到首投的时长周期以首单转化场景为例，给新增用户设定一个条件：如果注册成功后一天未完成开户行为，即推送一条短信/移动端PUSH。在完成运营动作后，可自动衡量效果，统计出在执行运营动作后3天内实现“首单投资”的用户数，分析绝对数量/转化率/交易额。
2、促进追加投资：引导追加资产促进用户价值层级迁越对于新手期的活跃用户，可通过手动设置完成运营：筛选出资产小于5万且最近30天内没有投资行为的用户，为其精准推送现金券，通过自动衡量查看效果：3天内实现使用现金券投资的用户数，自动分析绝对数量/转化率/交易额。基于用户行为数据，以用户为中心，所有的功能体验都围绕用户需求、用户感知而展开，才能很好地提升用户满意度，那么转化率的提升也就显得水到渠成。
关于我们：诸葛io定位于为企业提供基于用户行为数据的采集、分析和营销的整体解决方案。是国内领先的数据智能服务商 www.zhugeio.com目前我们正在为互金/教育/新零售/保险/汽车等行业提供大数据整体解决方案并提供咨询服务。服务客户有：光明随心订、食行生鲜；人人贷、阳光保险、众安保险、平安；宝马、奥迪、大众、NEVS；饿了么；东易日盛等。
