对于传统的营销模式来说，养猪行业受到双疫情的影响短时间内不会完全恢复，见面难、猪又少、成本高等这些问题大家都躲不开，其实企业首先要做的是现有的客户如何运营，如何挖掘其更大的价值，毕竟这已经是活生生的客户摆在眼前，如果还不重视那流失率也会逐步上升。
首先我们先看用户画像的价值
1.降低营销成本
在策划一些营销活动的时候，我们经常会犯同样的错误，就是经常以为客户和我们的想法一样，这样的后果往往是：精心设计了营销活动，用户并不买账，最后让活动的价值无法体现，还可能会让用户产生抵触心理。
而用户画像能够为企业让企业管理人员、运营人员准确的知道用户的喜欢的购物方式、促销方式等，可以快速找到精准用户人群，通过个性化的推送，从而实现不同人群的不同形式活动，减少骚扰提高体验。
2.提高运营效率
用户画像根据企业业务场景需求，设计不同的标签和数据分析，再应用到营销上，比如，用户画像与用户行为分析相结合对用户进行分群以后，比如“喜欢某产品的人群”、“什么时间段购物的人群”、“喜欢用优惠券购物的人群”等等。最终企业可以专门为这批用户提供服务，实现运营效率的提升。
3.改善产品，优化用户体验
相比过去较为传统的企业生产什么就卖什么，如今“用户需要什么企业就生产什么”成为主流，于是许多企业把用户真实的需求摆在了最重要的位置。
在用户需求为导向的产品研发中，企业通过获取到的大量目标用户数据，进行分析、处理、组合。初步搭建用户画像，做出用户浏览、搜索等行为判断其喜好、需求，从而设计制造更加符合核心需要的新产品，为用户提供更加良好的体验和服务。
什么是有效的用户画像？
用户画像的概念最早由交互设计之父Alan Cooper提出，是指真实用户的虚拟代表，是建立在一系列属性数据之上的目标用户模型。
随着互联网技术的发展，现在用户画像又包含了新的内涵——是根据用户人口学特征、网络浏览内容、网络社交活动和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。
它的核心工作主要是利用存储在服务器上的海量日志和数据库里的大量数据进行分析和挖掘，给用户贴“标签”，而“标签”是能表示用户某一维度特征的标识，主要用于业务的运营和数据分析。
但用户画像包含的内容并不完全固定，根据行业和产品的不同所关注的特征也有不同。对于大部分公司，可以从用户特征、业务场景和用户行为三个方面构建一个标签化的用户模型。
企业该如何搭建一套有效的用户画像？
1.明确用户画像的目的
确认用户画像目的是非常基础也是关键第一步，要了解构建用户画像期望达到什么样的运营或营销效果，从而在标签体系构建时对数据深度、广度及时效性方面做出规划，确保底层设计科学合理。
2.数据的收集与处理
企业首先要搭建自己的平台，用户在线化是最主要的采集数据方式，需要考虑多种维度，比如全用户总体数据、用户属性数据、用户行为数据、用户成长数据等等，传统的调研、用户访谈、用户信息填写及问卷这些方式效率比较低，还可能存在非目标用户、无效数据及虚假数据。
对于一般公司而言，更多是根据自身的需求收集相关的数据。数据收集主要包括用户行为数据、用户偏好数据、用户交易数据等。以某跨境电商平台为例，如图所示，收集这些指标性的数据，方便对用户进行有针对性、目的性的运营。
3.数据标签化
在这一步企业将得到的数据映射到构建的标签中，并将用户的多种特征组合到一起。标签的选择直接影响最终画像的丰富度与准确度，因而数据标签化时需要与产品自身的功能与特点相结合。
线上线下多渠道用户数据不统一、不知道用户在哪里、是谁、需要什么、做了什么等是每个企业都存在的问题，用户画像发展至今，可用性已经得到了一步步的提升。完全可以满足企业想要的需求。而且现在的很多企业并不缺数据，差的只是用户画像这一层窗户纸——现有的经销商、供应链的数据与用户层面相隔太远，无法做到精确、快速、高效的获取用户需求，了解用户意愿，甚至洞悉用户愿望的目的。
那企业如果想要立刻搭建属于自己的用户画像该怎么办呢？多霖是针对农牧企业，从营销到服务的数字化系统，可以让企业快速搭建在线化平台，让用户在线化，通过平台的实现，不断的积累数据，当企业以庞大的用户数据为依托，借助其标签化、信息化、可视化的属性，构建出一整套完善的用户画像，就可以进一步通过数据来识别与预判经营的风险。借助用户画像可以帮助企业寻找目标客户、优化产品，指导运营策略，分析业务场景和完善业务形态，最终实现营销成本的降低与运营效率的提升。
