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为了客户的图像，需要利用所有者和第三方收集并可用的所有数据信息，通过信息整合和特征分析，形成对该客户整体特征的全面认识。 客户图像包括面向企业、组织的机构客户图像和面向消费者的个人客户图像。 根据客户图像的对象不同，使用的信息基础也不同。 这里主要讨论以消费者为对象的个人客户画像。
人客户画像的基础信息个人信息是可以被认为是自然人的所有相关信息。 一般来说，商务APP中的个人信息主要有以下四种类型。
人口属性信息行为特性信息轨迹旅行信息交易消费信息人口属性信息
身份信息背景信息地理信息信用信息行为特征信息
设备信息联系信息内容优先生活方式轨迹旅程信息
陟览路径社交首选项交互式内容位置轨迹交易消费信息
消费者记录、支付信息、消费特征、忠诚奖励以上四种个人信息类型只是一个大的类别，每个类别包含多个不同类型的数据信息。
人口属性信息人口属性信息是用于识别自然人的身份并说明背景状况的特征的信息，总包装、价格信息、背景信息、地理等被记录为时间履历。
典型的人口属性信息如下
身份信息。 能够识别身份唯一性的描述性信息，例如与个人识别相关的信息，如姓名、性别年龄、国籍或证书编号
联系信息。 例如，电话号码、电子邮件地址、社交账户、邮件地址等信息
背景信息。 关于家庭、职业、教育、宗教信仰等的信息、地理信息。 例如，与工作地点、住宅等地域地理位置相关的信息用得分、信用等级、收入水平、信用记录等
历史信息。 这些信息在不同时期的历史和状态变化情况。
一般来说，许多企业只能收集与企业业务经营相关的一小部分人口属性信息。 提供信用类服务的金融机构从风险控制的角度看，可以收集的人口属性信息更加丰富。 与人们社会生活密切相关的政府和公共服务部门是人口属性信息最全面的记录和收集者，包括户籍政务信息、社会保障信息、住房登记诊疗记录信息等。
人口属性信息多为短时不变的静态信息，常用于描写人们的背景和了解情况，由于易于直接应用，在用户图像中应用最为普遍。 由于人口属性信息中含有大量与个人身份、个人联系、家庭住址、职业收入等相关的隐私信息，人们对这种信息的收集和使用非常敏感，这种隐私信息也是黑客的重要攻击目标之一，这种信息的泄露是一个很大的潜在风险
行为特征信息行为特性信息是记录用户的行为并描述用户的行为特性的信息，包括设备信息、联系人信息、浏览点击、内容喜好、位置记录、兴趣、生活方式等与个人行为相关的信息。
传统营销时代稀缺的行为特征数据在数字化时代得到了极大的丰富。 人们浏览网站内容、在线购买商品、使用移动社交工具、观看在线视频等行为都是通过系统进行数据记录的。 另外，部分用户的人体生物运动信息也通过可穿戴智能设备实现数据采集。
描述行为特征常用的信息是：
设备信息。 的设备类型、品牌型号、使用频率等信息联系人信息。 用户与呼叫中心等进行交流的联络和服务信息记录浏览点击。 信息内容偏好，如在线登录时间、页面浏览和访问深度。 内容类型、点击内容偏好、停留时间等信件位置记录。 登录互联网IP地址、地理位置等信息兴趣。 经常感兴趣的收藏内容、评论交流的喜好等信息生活方式。 生活阶段、习惯、态度、品味等营销人员更全面地了解目标客户，什么影响他们，什么刺激他们，什么吸引他们，为什么他们比别人更喜欢某一类别，为什么他们喜欢某一类型的
以生活方式信息作为营销者，可以结合符合用户购买行为的图片，形成不同层次的生活阶段、生活态度、行为特征。 基于这一客户知识，营销人员可以更好地理解客户如何应对不同类型的信息，对具有相同行为分类但具有差异化服务需求的客户进行进一步细分，提供给各类客户的产品相关性
旅程轨迹信旅行轨迹信息是用户在线或离线发生的跨平台、跨渠道的交互行为路径和行为轨迹信息。 在数字化时代，用户的每一个行为都可以在系统中留下信息记录，这些信息综合起来构成用户的轨迹。 位线购物者在决定在店里购买之前可能会在线进行多次比较，选择了最方便的店铺。 叔在网上通过实体店铺完成购买和记录，并记录在各种系统中。 在数字化时代将被完全记录下来，这些信息可能通过技术手段被合并。
用于描述旅行轨迹的数据信息包括：
参照路径。 平台之间、频道之间、APP应用之间的用户轨迹信息的社交首选项。 交互式内容，如社交距离、朋友类型和共享内容类型。 线上评论、话题讨论、内容分享、收藏等社交表达。 粉丝数、登录记录、点赞、转发记录等触发的原因。 促销激励、新品注册等诱发用户行为的原因。 基于用户的位置
和位置变化轨迹的地理围栏信息等易消费信息交易消费信息用于记录客户购买产品和使用服务的交易、消费或使用记录。客户画像中应用的交易消费信息主要是指静态的交易信息和行为记录,深度的预测分析需要更加完备和连续的记录。
交易数据的内容
消费记录。用户购买产品或使用服务的记录信息支付信息。用户使用的支付方式、支付条款等消费特征。基于用户消费记录的消费特征信息忠诚奖励。用户积累积分或兑换奖励的记录信息。服务记录。用户对产品或服务的故障报修或申诉的记录服务交互。用户联络客户服务中心或在线服务的记录交易数据的作用
建立对客户消费行为的理解评估客户在整体客户群中的价值预测客户后续的消费行为改进对客户需求的理解预测客户未来可能购买的产品交易数据通常是由企业的业务系统记录的信息,是企业最重要和最有价值的信息资产。从上述内容中可以发现,用户画像所需的人口属性信息、行为特征信息轨迹旅程信息和交易消费信息非常丰富些信息收集和应用的难度较高,企业通常不太可能收集到所有所需的信息。与此同时,即使你能够收集到看似丰富的信息,在客户画像应用中仍然可能面临以下3个挑战：
信息聚合的挑战。用户行为按时间的维度是连续的,但相应的信息往往分别记录在不同的系统中,要将同一用户的行为记录按照目的、接触方式和时间分布等汇总在一起并进行聚合分析不仅有一定的技术难度,还经常面临着管理挑战
信息关联的挑战。将用户的行为信息、轨迹旅程与人口属性信息关联起来也不是一件容易的事情,这是因为用户虽然在互联网上发生了大量的行为,但是并非每次行为都是可以识别的,实现与人口属性信息的关联有非常大的挑战
个性化描述的挑战。尽管用户生活方式画像提供了包含行为偏好在内的各种信息,不过实际情况下,企业受可提供产品和服务有限性的限制,多是消费者群体的共性属性的再现,在描述他们作为一个品牌特定分类的态度、动机和行为方面的作用仍然十分有限。
发布于 2019-04-09