泡泡玛特|你不懂的“盲盒”世界藏着关于年轻人的亿万市场( 二 ) 年轻人|ip|泡泡|玩具|不懂|老年

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这个规律在服饰、美妆、游戏、宠物等消费领域同样适用。
以美妆消费为例，Z世代在美妆消费上呈现增速快、更能买、更尝鲜、更爱逛的特点，年轻新客成为品牌商家必争人群。
IP联名、代言人选择、扎根小红书/微博/抖音/B站等社交平台、古法（方）新品……在一系列极具针对性的营销策略下，完美日记、花西子、百雀羚、毛戈平、薇诺娜等品牌精准把握年轻客群，从而实现市场爆发。
当然，事情还有另一方面。
数字时代提供的便捷，也令年轻消费者越来越“挑剔”，他们越来越注重服务质量和产品体验，但对产品和品牌的忠诚度却在降低，随时可以更换品牌，因此，Z时代拥有不同于以往的、对市场更大的影响力和主导权。
那么，品牌如何才能正确认识不同的的目标消费者/用户呢？
树枝联合以“用户画像”这一方式为例，解惑品牌如何能与目标群体之间达成关联与匹配。
构建客户画像的其流程可以大致分为：画像数据获取、数据处理、特征标签体系搭建和最终的数据分析&呈现等关键步骤。

步骤一：数据获取

即便是在创立初期，品牌依旧可以通过关注典型客户来积累定性数据，从而低成本搭建客户画像，而到了成长期和成熟期，在拥有大量客户数据的前提下，企业可以逐渐过渡到使用定性&定量相结合的方式来形成更为清晰的客户画像。
获取数据的渠道有很多。诸如：销售/CSM成单录入（以事实类的基础客观信息为主）、产品/运营回访录入（以定性类的主观信息为主）、系统数据埋点（以事实类的行为操作信息为主）……都可以成为底层数据来源。

步骤二：数据处理

在获取到定性、定量数据后，需要对数据进行一定的清洗和空白处理等，保证最终送入客户画像模型前的数据是清晰准确的，不会对画像结果产生影响，从而保证画像可供支持决策的能力。

步骤三：标签体系

标签体系是根据业务所需对大大小小形形色色的标签进行分层和归类，满足在各种标签维度及其组合下对客户进行分群比对的需求，而不同企业与品牌的特点、需求并不完全相同，需要建立起符合自身品牌需要的标签体系。
根据标签属性，一般可以分为静态标签与动态标签。
静态标签由用户主动提供的数据构成，包括用户不变的基础信息，多为用户固定数据。如：姓名、性别、年龄、身高、体重、职业、地区、设备信息、来源渠道等。动态标签是平台介入的数据，指用户在平台内的特有标签，平台根据用户行为给用户打上便于管理的标签。如App用户标签就可分为点击、浏览行为、互动（评论、点赞、转发、收藏）行为标签等。前者用于判断用户基础需求，后者则推动提升用户体验。

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此外，标签体系还需通过机器或人工不断调整优化。机器优化的优点在于机器的高效智能，但可能欠缺一定的精准性，人工优化的精准度高，但运营成本同样高昂高。品牌可以采用两者相结合的方式完成标签优化。

步骤四：数据分析与呈现

优异的标签系统可以为品牌的产品决策、运营活动、销售客户跟进等很多很多场景提供支持决策的能力。如在销售场景中，对于“月均消费5单，且有数额过万的运动商品”的购物数据，平台可以标签为“高频、品质敏感性、运动”，据此推荐高品质运动商品及相关运动品牌活动的精准推送。通过标签体系对用户的未来行为或喜好进行预测，这也是千人千面和运营策略依据。
用户画像与标签体系的意义在于更好的理解品牌用户与消费群体的需求，是品牌建立竞争壁垒的重要条件。基于目前群体需求的分析和设计，将更容易得到用户认可，这也是泡泡玛特等新新品牌能够“俘获”消费者的根本原因。