什么是用户画像？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”。简言之：当前最具产品购买资质的目标。你需要给你的理想客户建立文档，描述他们具体的一些特征。确保你的客户画像是看得见摸得着的，并且你可以设想这个人（企业），以及到底是什么会让他们找到您的业务。
敏锐地了解你理想中的客户概况，从而确定你的理想客户画像不仅可以帮助你制定更成功的营销策略，缩减营销成本支出，还能提高销售速度，提高销售效率和成功率。无论是提供商品还是服务，用户画像都是数据挖掘工作的重要一环。一个准确和完整的用户画像甚至可以说是许多公司赖以生存的宝贵财富。但是如何确定理想的客户画像应该是什么样子的？
这里分享李栋@Kuick建立理想客户公司画像（ICP）的 7 个步骤：
? 深入了解你当前最好的那些客户？
? 将这些客户特征统计信息整合到一起。
? 这些最好的客户之间还有哪些显著特征？
? 这些客户想要实现哪些目的？
? 这些客户的采购流程是什么样子的？
? 这些客户以前使用的是什么产品？
? 基于你的发现写下你对理想客户公司画像的描述。
在这一步骤框架下唯一要做的就是去了解公司现存的基础客户群，并将源于该客户群的定性和定量数据结合起来进行学习。
此外，当您考虑您的理想客户时，还必须考虑以下几点:
? 行业——你最适合服务于哪个行业?
? 公司规模——您的产品或服务是面向中小企业还是大型企业？
? 位置——哪个地理市场对你的产品和服务最感兴趣？
当然，部分企业会使用CRM系统，一段时间后，系统就会积累大量的用户数据（历史行为数据、购买记录、喜好信息、需求信息、个人情况信息等，）将积累的大量客户信息整合起来，通过对这些数据进行分析，就形成了每一个客户鲜明的个性和标签，用户的兴趣、购买需求也渐渐地清晰了起来，可以获得更理想的用户画像，从而更了解我们的客户，帮助企业做决策。
用户画像的底层是机器学习，无论是要做客户分群还是精准营销，都先要将用户数据进行规整处理，对于结构化数据而言，特征提取工作往往都是从给数据打标签开始的。例如，可以利用CRM系统对客户数据进行细分和标签标记。
1、客户特征细分：借助CRM，可以对现有客户或者是潜在客户的特征进行整理分析，这些信息是多维度的，包括姓名、性别、年龄、联系方式、地址、职业、客户编 等基本信息（静态信息），还有比如购买渠道，消费频率等，此外，企业还可以根据自身需求添加自定义字段，在开发以及维护的过程中不断完善客户资料，形成对客户的基础认知。好的特征标签的选择可以使对用户刻画变得更丰富。
2、客户价值细分：CRM可以详细记录客户的消费记录，打开CRM，就可以详细看到客户的下单时间，购买的产品种类、数量、价格，下单的频率等。企业可以根据这些数据统计得出客户的价值，哪些客户是一次性消费大宗消费的、哪些客户是持续性消费的、哪些客户从来没有消费过。结合消费金额和消费频率，可以从总体上将客户划分价值区间：高价值客户、低价值客户、中间客户等。
3、客户需求细分：CRM中的各个板块既相互独立又相互融合，企业可以根据需要做交叉数据分析。根据CRM中的咨询记录、沟通与跟进记录、订单记录、收款记录及合同记录等，企业可以得出目标客户及客户群对产品的需求及购买规律：客户需要的是什么产品、客户购买的是什么产品、在什么时间购买的、购买的频率是什么……从而得出客户的需求状况，以及需求是否被满足。
通过在CRM中积累的大量用户信息、行为数据、以及建立的用户标签体系。通过标签就能看出用户决定买什么、不买什么的逻辑与依据。在利用CRM中的数据解读用户方面，不同类型的用户、不同的地点和人物的场景，都会造成不同的消费意图。
在完成这几个步骤后，您就可以清楚地了解您的企业应该定位的客户类型。与这些理想的客户一起创建策略将帮助您避免在那些非理想客户浪费时间和资源。通过专注和更一致的营销沟通，您将能够更好地接触到您需要的新客户，提高销售速度并将您的业务提高到一个新的水平。
CRM的重要基础之一便是大数据挖掘，利用CRM系统进行数据挖掘来进行客户关系管理，深度解读用户画像，以此来找准用户的需求，提升企业业绩，提升客户满意度和忠诚度，延长客户生命周期，为企业带来价值。
把注意力集中在“正确”的客户群上，你可以实现更有效的营销支出。这将带来更快更有可能关闭的前景，从而提高销售速度。
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