「To B端增长黑客」什么是客户画像

很多To B端同学会问，B端有没有客户画像？感觉是有点抽象。

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我们平时会看到一些所谓的画像，我们来看一些例子，看看这些例子是不是 To B软件的画像呢？

上面的图里显示的是小米手机的用户画像，用户比例方面16-25岁占据26.9%。26-35占据57.0%，小米的年轻群体也是最多的，兴趣爱好以直播聊天、运动、动漫为主，社交风格二次元、文艺小清新、知识青年，男女比例方面男生更是占据大多数，70.2%比29.8%，小米用户感觉理工男不少。

这些描述呢，确实可以帮我们去更好的认知小米，它的用户是什么样的人，‌‌但是这个东西是我们说的 To B端的客户画像吗？‌‌这其实是一个 To C端的用户画像，而不是一个 To B端的客户画像。

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再来看另一个例子

如图所示，包括了行业、注册地、规模等信息，这个是不是客户画像呢？这也不是，这只是客户基础信息，不足以支撑你用客户画像‌‌去帮助你更加精准，‌‌更加高效地获客。

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我们再来看第3个例子，‌‌这个例子呢，看起来相对信息就比较完善一些。

里面包含了行业特征、企业特征和关键人的特征‌‌。他在行业里面属于金融银行，五大行之一，‌‌规模为1000个办事处，2.5万人，‌‌地址在广东，有考勤管理相关的需求，‌‌决策人是考勤负责人。大家在看这个信息的时候，‌‌是不是就相对比较清晰的感受到这家企业是什么样的一个客户。所以这个是不是客户画像呢？‌‌他就是客户画像，‌‌但这个客户画像是一家客户的画像。

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我们再给大家来看一下什么是客户画像，客户画像应该包含什么样的信息呢？‌‌从前面的例子中可以看到，‌‌虽然说To B 的产品是做企业服务的，‌‌是企业来付费，但是真正采购产品做决策的是这个企业里面的个人。

所以客户画像一定要包含两部分的信息：

1. 一个是这个企业相关的信息，‌‌企业的购买诉求一定是由企业所需求的；
2. 另外一个就是决策人相关的一些信息，决策人个人也希望能够在里面解决的一些问题、实现的价值。

所以我们看到真正的一个客户画像中企业特征里面至少有一些行业的特征、行业类别、公司的规模，业务情况，地理位置，发展阶段，企业文化等等，‌‌可以根据不同的产品和业务诉求抽象出一些具体的细节。
客户画像里决策关键人应该有一个‌‌是职业属性和个人属性，职业属性里面包含决策链的角色、岗位、职能，以及需要解决的主要的问题和他过往使用和购买的情况；而决策关键人的个人属性有点像 To C 产品的用户画像，包含年龄、性别、工作年限、兴趣、喜好等等‌‌，这些可以帮助我们更好的认识我们客户是什么样的人。

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客户画像价值主要体现在三点：

1. 对产品的价值，帮助我们了解客户需求，迭代产品，确定产品功能设计，有助不断迭代调整产品；
2. 对市场的价值，有助于调整营销内容、营销策略和渠道选择；
3. 对销售的价值，有助于调整销售团队结构和销售打法，帮助销售进行客户筛选，找到有效客户，提高转化率，确定业务方向，合理配置团队，完成业绩指标。