在缺乏数据支持的时代，产品经理与营销人员往往凭主观臆断去揣测用户特性，为用户打上标签，误认为这就是目标用户。这种做法常常导致资源投入巨大，却难以引起市场波澜。
相反，通过数据驱动的用户画像构建，我们超越了产品团队的偏见和个人喜好，将焦点集中在目标用户的真实动机和行为上，从而更有针对性地进行产品设计。
尽管我们经常听到用户画像制作的方法和思路，但实际操作时仍可能感到迷茫。在此，我将分享一个实际案例，希望能为大家提供更清晰的分析方向：
背景描述：某银行积极构建线上线下的客户接触点，以满足客户日常业务需求和渠道交易需求。面对海量的用户数据，银行如何通过数据分析，挖掘不同理财产品对客户的吸引力，精准找到目标客群，并进行有效营销，成为了关键问题。
问题分析流程
- 第一步：全面了解银行情况。通过分析找出银行的“地理优势”，了解获客渠道的短板。
- 第二步：深入剖析。预警识别“潜在购买用户”和“可能流失用户”。
- 第三步：分析银行理财产品受欢迎程度，了解用户偏爱的产品特性。
- 第四步：探究客户购买行为，打破下单障碍，提高转化率。
- 第五步：运用数据分析工具，如FineBI，构建购物篮模型识别产品相关性，预测可能购买的用户。
通过了解银行的“资产状况”、“用户分布”以及“获客渠道情况”，我们可以更明确地制定分析策略。
通过以上分析，我们发现：
- 该银行客户主要集中于东南沿海地区，具有国际化特色和优势。建议银行构建以内地为主体、以港澳为两翼的战略布局。也应挖掘在内陆地区的业务机会。
- 相比其他渠道，该银行在新媒体平台（如微博）的获客能力较弱。可以考虑提升线上运营能力，推出更受年轻人喜爱的产品，如与知名平台合作推出联名卡。
线上购买行为分析重点：对用户从“浏览产品”到“完成支付”的转化过程进行漏斗分析。通过监控转化率并寻找优化点，可以提高各层级之间的转化率，从而增加总交易金额。
渠道复购率分析
对比各渠道的复购率，可以看出线上渠道在客户复购方面表现更佳。该银行线上获客率远低于行业平均水平，因此需要加大优质渠道的获客投入。