客户资源整合的实质是，选择客户，懂得客户，满足客户，以客户为基准线，顺藤摸瓜，整合跨界资源。随后，人们会十分诧异地见到，从传统式视角看来，紧紧围绕顾客整合资源搭建的新全产业链早已填满了跨境电商資源。传统式的行业划分、方式区划、上下游和中下游区划早已被切分，并依据新游戏标准被再次融合。
如何利用精准营销客户资源让销量倍增？
用户画像
「用户画像是指根据用户的属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等信息而抽象出来的标签化用户模型。“时兴的叫法是给客户贴上标签，标识是根据剖析客户信息得到的高宽比精练的特点标识。通过打标签可以利用一些高度概括、容易理解的特征来描述用户，可以让人更容易理解用户，并且可以方便计算机处理。
用户画像是对现实世界中用户的建模，用户画像应该包含目标，方式，组织，标准，验证这5个方面：
方式
又分为非形式化手段，如使用文字、语言、图像、视频等方式描述人。形式化手段，即使用数据的方式来刻画人物的画像。
组织
指的是结构化、非结构化的组织形式。
目标
指的是描述人，认识人，了解人，理解人。
标准
指的是使用常识、共识、知识体系的渐进过程来刻画人物，认识了解用户。
验证
依据侧重说明了用户画像应该来源事实、经得起推理和检验。
产成品的初期和产品开发阶段，会对客户肖象给与大量的协助，协助商品工作人员掌握客户的要求，想像客户的应用情景。设计产品将从为任何人生产制造商品变化为两三个人生产制造商品，简接减少了多元性。
用户画像作用
在互联网、电商领域用户画像常用来作为精准营销、推荐系统的基础性工作，其作用总体包括：
精准营销
用户统计
根据用户的属性、行为特征对用户进行分类后，统计不同特征下的用户数量、分布；分析不同用户画像群体的分布特征。
数据挖掘
以用户画像为基础构建推荐系统、搜索引擎、广告投放系统，提升服务精准度。
服务产品
对产品进行用户画像，对产品进行受众分析，更透彻地理解用户使用产品的心理动机和行为习惯，完善产品运营，提升服务质量。
行业报告&用户研究
通过用户画像分析可以了解行业动态，比如人群消费习惯、消费偏好分析、不同地域品类消费差异分析。
根据用户画像的作用可以看出，用户画像的使用场景较多，用户画像可以用来挖掘用户兴趣、偏好、人口统计学特征，主要目的是提升营销精准度、推荐匹配度，终极目的是提升产品服务，起到提升企业利润。
用户画像适合于各个产品周期：从新用户的引流到潜在用户的挖掘、从老用户的培养到流失用户的回流等。
总结来说，用户画像必须从实际业务场景出发，解决实际的业务问题，之所以进行用户画像，要么是获取新用户，要么是提升用户体验、或者挽回流失用户等具有明确的业务目标。
另外关于用户画像数据维度的问题，并不是说数据维度越丰富越好，总之，画像维度的设计同样需要紧跟业务实际情况进行开展。
案例解析
用户流失概率标签
「“养一个新客户的成本是维护一个老客户成本的5倍？在利润贡献方面，老用户更是新用户的16倍”」当然这个5倍更应该理解为期间，更应该理解为：
相对争取一个新客，更应该花时间与精力在维护好一个老客上。
为什么呢？
销售行业用户运营对于流失用户主要痛点如下：
①那如何去给用户打上流失概率的标签？
②如何及时更新这个流失概率的标签？
③什么时候应该开始需要给流失用户进行营销？
④针对不同流失概率的用户是否要设计不一样的策略？
⑤对潜在流失用户，应该设计什么样的策略？
⑥对不同类型流失特征的用户，应该投入的成本多少？
对于老客的维护，先应该及时知道用户的流失概率多少？随时时间的推移流失概率是否有变动，特别是流失概率高的用户要及时进行营销避免真的流失。
互联网大数据中的损害几率是根据深度学习方式预测分析的，客户损害几率标识能够依据客户转化成的个人行为即时测算(客户损害几率应当是动态性的，是不是必须很高的及时性，实际的项目成本应当结合在一起)。
我们如何给用户的流失概率打上标签呢？
当你企业的业务流程相对稳定，而且企业的业务流程有必须的周期时间(这一周期时间的长短在于你企业的运营模式，是合适于B還是合适于C)，人们将应用深度学习/大数据挖掘方式来测算这一几率。假如业务流程太新，创建统计数据累积过少的实体模型一般并不是1个好挑选。
我们还是以电商为案例背景，这个公司的CRM团队，希望知道用户流失的概率，根据流失概率定期对相关的用户进行营销，降低用户的流失率。如何构建这个模型从而打上流失概率标签，主要步骤如下：
业务理解
与业务沟通分析流失用户特征，用户的生命周期定义。例如：多久没有和公司互动或者交易定义为休眼，多久没有交易认为是流失了。
业务分析
流失用户的可能的原因是什么，根据这些原因，相应去找到或者设计预期指标。例如：如果用户有过差评，流失可能性高。用户经常看到公司商品缺货，流失可能性高。
模型构建
设计流失用户的预测模型。根据之前的业务流程，业务知识的梳理，围绕用户设计一系列的指标，如下图所示，会从各个方面进行指标清洗，放到模型中建模。
解决方案
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4大模块16大功能
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42类精准数据统计报表
58项工作敏感行为监管
30个行业3000家客户全行业覆盖
2017年累计为客户减少损失50亿
用户画像精准数据报表
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「客户统计」
客户来源统计地区分布统计
客户增长统计重复客户筛选
「工作量统计」
聊天占比统计敏感操作统计
粉丝分配统计粉丝增长排行
「财务统计」
转账次数统计转账金额统计
收发红包统计转账确认统计
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