一、基础数据分析法

基础数据分析法指的是，通过对已有的客户数据进行深入研究和分析，提取出重要的客户资料，如用户购买记录、个人信息、活跃度、订单信息、交易行为等等，综合考察多方面的信息因素，对客户进行精准分类和定位，以此为基础制作客户画像。

基础数据方法的优点在于它对企业来说是比较直接可操作的方法，它可以基于已有的客户信息进行深度分析，也有助于企业发现带有统计学意义的信息。同时，基础数据法所提供的是客户行为的统计记录，也为企业进行更深层次的客户行为研究提供了参考和基础。

二、社会化媒体方法

社会化媒体方法是指通过社交媒体获得数据，通过自然语言处理技术分析多种文本数据，如文章、评论、关注的人和群组等等，以此为基础制作客户画像。

社会化媒体方法的优点在于它可以获取到客户更加直接、真实的思想和行为体现，从而为企业寻找正确的客户、正确的市场提供了一个新途径。社会媒体中的话题可以是从市场人口到兴趣点或品牌偏好等多方面，通过它，企业可以直接深入到客户的真实世界中，获取到更多信息。

与其它方法相比，该方法的风险在于不同的文本技巧，需要结合具体行业、国家、文化进行研究。因此，进行社会化媒体方法制作客户画像时，需要充分发挥自然语言处理技术，以获得足够的细节，并利用这信息进一步分析客户画像。

三、问卷调查法

问卷调查法指的是，以定向调查问卷的方式来获取客户基础信息、神经反应和对商品的态度等信息，以此为依据制作出客户画像。

问卷调查法的优点在于，通过某一网站或调查员的指导，可以在短时间内获得大量的反馈信息，使分析结果具有良好的精确度。此外，问卷调查法还可以直接针对企业的研究任务进行设计，更加贴近企业需求。

同时，问卷调查法在获取信息保存时也比较容易，便于后续参考和使用。不过，问卷调查法应注意问卷设计和调查员调查质量问题，以确保数据的准确性和可靠性。

四、增量收缩法

增量收缩法（Incremental Shrinkage）是一种数据挖掘算法，它通过对客户画像进行实时更新，减小了数据中某些不可用或无关的部分，并将其用于新数据的机器学习。

增量收缩法的优点在于它可以减小已有数据带来的“时间胶囊”效应，更加有效地解决因客户信息不断变化导致的不确定性问题。在运用增量收缩法时，企业可以实时获取更新客户画像，以便更好评估质量并考虑更改策略等。

此外，增量收缩法还有促进数据可重用的作用，可以更好地利用以往客户画像的经验和结论，帮助企业更好地服务客户，提高客户满意度。

总之，构建客户画像是一个融合数据分析、辅助决策和实际操作的过程。对于每种方法所综合分析的各种关键因素、影响点和潜在变量。而基于数据统计方法和技术手段构建的客户画像，可以更好地反映客户的真实形象，为企业提供更准确且有用的参考依据。

构建客户画像的主要步骤

第一步，收集客户数据

收集客户数据是建立客户画像的关键步骤。客户数据可以来源于多个渠道，包括网络、平台产品信息和引流渠道客户信息等。产品经理需要思考如何提取有效数据，从而获取客户的实时数据。

客户数据分为静态信息数据和动态信息数据。静态信息数据包括客户基本信息、社会特征等；动态信息数据包括客户行为数据、偏好数据和交易数据。对于不同企业而言，根据系统需求和客户需求收集相关的数据。

第二步，客户行为建模

客户行为建模是根据客户行为数据进行建模。通过对客户行为数据进行分析和计算，为客户打上标签，可得到客户画像的标签建模，即搭建客户画像标签体系。标签建模主要是基于原始数据进行统计、分析和预测，从而得到事实标签、模型标签与预测标签。

客户行为建模需要基于客户的实际行为数据，包括浏览记录、搜索记录、点击记录等，从中提取出客户的特征和偏好，并进行模型训练和优化，最终得到客户画像标签。

第三步，构建客户画像

客户画像是客户数据分析的结果，用于描述客户的基本特征、社会特征、偏好特征和行为特征等。构建客户画像的核心是为客户打标签，即将客户的每个具体信息抽象成标签，利用这些标签将客户形象具体化，从而为客户提供有针对性的服务。

不同企业对于客户画像有着不同的理解和需求。根据行业和产品的不同，所关注的特征也有不同。但无论如何，客户画像的建立都需要基于客户数据的收集和分析，从而为企业提供更加精准的客户服务和营销策略。