先来看一个小故事：
一名男子气冲冲地闯进美国的Target商店，要求见商店的经理，手里紧握着商店邮寄给他女儿的信件：你们竟然给我17岁的女儿发婴儿尿片和童车的优惠券？她还是一名高中生，难道你们要鼓励她怀孕么？”经理了解完情况后向这位父亲做了解释。原本要大发雷霆的父亲听完解释后却平静了：“原来这些事情我们完全蒙在鼓里，我应该向你道歉。”因为他被告知女儿的预产期就在8月。
Target商店比一位十几岁女孩的亲生父亲更早得知其怀孕的消息，是如何做到的呢？原来是Target商店利用了大数据，通过大数据形成了这个女孩的“客户画像”，经过分析以后得出顾客已经怀孕且需要购买婴儿用品的结论。
这就是大数据在零售业应用的鲜活案例。
以消费者为核心的大数据，对零售业的积极作用是不言而喻的。消费者带有个体特征，通过大数据的分析就能得出清晰的“客户画像”，从而实现精准营销并盈利。目前线下对“客户画像”应用最多的就是购物中心和知名品牌商铺。
消费者的个体特征和消费行为，汇集成了清晰的“客户画像”
一、关于客户画像
1、什么是客户画像？
我的顾客是谁？他们是什么样的人？有什么消费偏好？客户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。
将最近一次消费、消费频次、消费金额、会员卡积分、优惠券使用等描述客户的数据转化为标签，这些标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识，如“拇指族，电影狂人，高频次低客单消费者……”
举例来说，如果你经常在某个购物中心购买玩具，那么购物中心即可根据玩具购买的情况给你打上标签“有孩子”，甚至还可以判断出你孩子大概的年龄，贴上“有5-10岁的孩子”这样更为具体的标签，而所有的标签集合在一起，就成了你的用户画像。
客户画像利用丰富的标签体系建立对客户行为的全方位解读。它并不代表一个人，而是代表一类人。它源于现实，高于现实，源于数据，高于数据。
基于客户行为分析的“客户画像”是大数据时代商场营销精准化的基础与核心。
2、客户画像的数据来源于多种途径
从单个客户来看能得知此人的消费趋向，从整个客户群体来看就能分析出商场的客户群体特征。
当商场开始建立自己的客户画像体系的时候，除了视频监视器，WIFI跟踪，微信公众号手机APP，POS机，会员卡这些数据信息收集途径外，在营销活动的过程中，商场也将获得更多有意义的客户数据信息来进一步丰富“客户画像”。
3、“客户画像”需要收集哪些信息？
购物中心大数据应用消费者画像时，通常关心以下一些数据维度：
第一， 顾客的基本属性，如性别、收入水平、年龄阶段、小区档次、是否有车，是否有房子等；
第二， 顾客的消费分层，如顾客喜欢什么品牌的衣服、什么颜色、什么品类、支付能力怎么样、消费频率等；
第三， 顾客的兴趣，如顾客喜不喜欢玩游戏、看不看电影等；
第四， 顾客的人际关系，做人和人之间的关系关联；
第五， 顾客的地理位置，如顾客经常的活动区域在什么地方等一系列的数据。信息越多，消费者画像越精准。
4、购物中心用“客户画像”来做什么？
