演讲者：刘辉|中康资讯副总裁

整理：申长伟、萧燕仪

客流是药店生存与发展的命脉，药店的一切经营活动都需围绕吸引客流、转化客流与黏住客流而展开。但在传统的打折促销渐渐难以奏效，而药店又不知道顾客都去哪儿了的当前，如何借用智能化工具实现顾客的精准画像，转型走“精准营销与精准服务”之路，则成了当务之急。那么，智能化有实现的基础了么？如何实现？

在2017西普会上，中康资讯副总裁刘辉给出了参考答案，她以“药店终端的顾客画像与精准服务”为题指出，借助大数据与智能化，“药店实现顾客精准画像”、“从精准营销到精准服务”已经具备实操性。以下内容根据现场演讲整理，供参考：

刘辉中康资讯 副总裁

药店的顾客画像

药店做顾客画像，来源于企业对用户认知的渴求。企业持续性地收集用户信息，当样本数量逐步提升，用户信息便以更加标准化、更简单的方式描述出来，形成一个一个“标签”，这也就形成了用户画像的雏形。

大数据应用被引入后，极大地拓展了企业获取数据的来源和处理数据的方法，让企业有机会得到更多的用户样本，从海量数据中找到真正有价值的数据，从更多维度描述自己的用户画像。借助大数据可以归纳出药店中年主妇型、家庭顶梁柱型与初为人父（母）型三大高价值顾客，并细化其顾客画像、行为特征及核心诉求。

而随着数据样本的增多，对顾客的画像还可以进一步细化、清晰，从而建模出更有针对性的细分品类。比如补益养生类消费群体下面，还可以细分出年轻女性、中年男性、自身养生群等多个次一级的画像。用户画像越细分，营销及服务的输送便可越精确。

如何实现药店顾客的精准画像？

用户画像的本质，就是对现实世界中用户的数学建模，需要通过分析挖掘用户尽可能多的数据信息。因此，从数据收集及后续处理、建模角度来考虑，实现顾客画像的关键难点有四个：实时采集用户数据、用户多渠道信息打通、多渠道产品信息打通、用户数据挖掘建模。

而实现路径的关键，就是给用户“打标签”。每一个标签通常是人为规定的特征标识，用高度精炼的特征描述一类人，例如年龄、性别、兴趣偏好等，不同的标签通过结构化的数据体系整合，可组合出不同的用户画像。

在年龄、性别等静态属性的基础上，围绕用户行为属性与购买属性，进行渠道、商品等经营维度进行贴标签，便可构造“标签—多维图像”，使得用户画像服务于商业决策的属性更加突出。

显而易见，进行“标签—多维图像”式的顾客画像，势必仰赖更大的数据样本和更专业的数据处理能力，如此才能拿出可以应用的顾客画像工具。

刘辉举心康云平台为例，向与会嘉宾展示了其利用大数据+技术，实现药店顾客画像的强大效力。据了解，心康云通过四大利器来确保顾客画像的精确性：

一、多种渠道收集药店终端顾客数据。心康云可以从公众号文章、活动页面、门店二维码、微信支付、店员二维码等多种渠道收集药店终端客户数据。在此类明确的场景下，用户的数据更多元，也更精细化。

二、打造涵盖4大类、13类用户标签、2000+个项标签的画像规则库。心康云为药店顾客设立了一套专属画像规则，从基础信息、健康状况、会员价值、行为特征四大类进行延伸，多种组合丰富顾客的立体画像。

三、依托云智库分析系统，从上百万种画像中筛选出四大类价值用户：重要价值会员、重要保持会员、重要发展会员、重要挽留会员。

四、人脸识别技术应用，进一步完善顾客画像。为了简化办理会员的流程，心康云帮助药店设置了一个极简的会员办卡流程，而且开发出人脸识别技术，当会员进店时，便可以通过实时视频进行识别，输出会员信息，进而提供个性服务。

从精准营销到精准服务

借助大数据完善顾客画像了解用户后，回归到实处，如何应用才能发挥最大效能呢？

刘辉在演讲中提到，顾客画像的应用之一是精准营销。运用顾客画像，可以帮助药店实现用户全生命周期管理，根据对潜在用户、既得用户、流失用户的分析，运用相匹配的精准营销手段最大化实现拉新、促活、留存的用户运营效能。

在药店终端，从顾客入店开始便启动系列的顾客画像的相关应用动作。首先办理会员卡，进行会员标签化处理，展开标签分析，进而通过文章精准投放、精准优惠券派发实现营销引流。基于顾客购药行为，自动跟踪药品服用周期，设定复购提醒，并建立复购药品库，从而最终促进店员提供专业服务。

顾客画像在药店终端更深一层的应用是从精准营销到精准服务。心康云在丰富的顾客画像数据基础上，开发出顾客管理系统+高效营销系统、智能化慢病管理系统，使药店终端可以借助心康云平台实现精准营销到精准服务的专业化升级。

精准服务对于高频高价值的慢病顾客尤其适用。通过建立个人基本档案，补充病史相关信息，进行血压、血糖测试，针对测量结果以及用户行为分析，进行风险评估，并生成专业的评估报告，建立定制化的健康干预措施，从而帮助顾客更好地进行健康管理。

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