前言：当我们见到他人的第一眼时，我们心里会有第一印象：此人文静、礼貌、活泼、穿衣干净整洁等，后续回忆起他人时，脑海中会浮现关于他人的“画像”，我们便知道：噢，原来是他。这些“画像”就像是他人在我们脑海中留下的标签属性一样，帮助我们识别人与人之间的不同，而我们可以借助这些不同“画像”与他人交往时采取不同的相处方式。
在企业中，用户画像的使用也越来越普遍。众所周知，销售人员的业绩高低直接与自身的工资挂钩，毕竟基本工资不高，发家致富全靠奖金提成了。销售人员想让自己提成高？无疑得成单啊，怎么成单？制定计划，寻找目标客户等等，哪些是他们的目标客户？这里便会涉及到用户画像的使用。企业在寻找目标客户时，经过分析会对客户划分各种属性打上标签，让销售人员在有价值的客户上投入更多的精力，毕竟“无用”客户谁也不想花费太多时间精力。
一、关于用户画像
什么是用户画像？相信许多的互联网人并不陌生了，百科上是这样定义的，如下图所示：
在企业实际应用中，我们可简单理解成给客户“贴标签”即客户信息标签化，为什么要给客户“贴标签”？举个简单的例子，购买BI（商业智能）产品时，假设A企业有集团财务分析方面的需求，而B企业有财务报表分析方面的需求，在未给企业打标签的前提下，我们为两企业都提供了财务报表分析方面的解决方案，A企业与B企业哪个客户成单几率更大？显然，若不考虑其他因素，B企业更可能成单，而A企业这客户成单几率渺茫。没有针对性地提供解决方案，会让A企业觉得产品与自身的切合度不高，成单的几率自然不大，但若我们通过用户画像为客户贴上标签，划分好客户群体，有目标地为A提供集团财务分析方面的解决方案，或许更有成单的可能。
二、用户画像在BI中的相关应用
1、RFM模型BI分析
为了让销售人员能达成目标，寻找有价值的客户，企业可通过用户画像：按客户的属性分为重点客户、普通客户、战略客户等（一些企业通过会员制度划分客户等级也是相同的道理），如何判断有价值的用户？企业需对过往的销售数据进行分析：哪些客户的购买金额最多，购买品类最多，购买次数最频繁等等，这里企业可以利用RFM模型分析辅助判断客户的价值。
2、业务员销售看板
如上图，业务员的性别、工龄、学历、地域等属性都是用户画像的应用，企业可通过时间、性别、学历等任意维度对业务人员“画像”分析，分析哪些特质的业务员更容易成为销售的潜力股，可为企业招聘时提供参考，招聘更适合的销售人员为企业带来业绩。
3、客户销售看板
如上图所示，这些分析看板为企业呈现了客户的销售行为：客户的成交笔数、物料数、销售额等等，这些也是用户画像的应用。通过BI分析，企业可联动钻取不同地域客户的销售情况，从而对客户有更深的了解。
关于用户画像在BI分析中的应用还有许多，由于篇幅原因，这里不一一举例了。
三、小结
用户画像无处不在，将用户画像应用在销售中，通过数据分析为客户贴标签，在一定程度上可为企业规避“无用”客户，提高效率，让销售人员聚焦精力投身于更有价值的用户，促进企业达成业绩目标。当然，促成业绩目标达成关键还得销售人员去实践，而为客户“画像”可以更好地辅助企业销售人员寻找目标客户。
