今天来聊一聊2B产品用户画像。
和2C一样，2B也是有用户画像的......看下图
上图是小米手机用户的画像，用户年龄16-25岁占据26.9%。26-35占据57.0%，兴趣爱好以直播聊天、运动、动漫为主，社交风格二次元、文艺小清新、知识青年，性别方面男性70.2%，女性29.8%，这和小米的品牌定位是分不开的~
上面是典型的2C用户画像。
我们再来看看2B的用户画像是什么样的....下图
如图所示，包括了行业、注册地、规模等信息，这个是不是客户画像呢？这也不是，这只是客户基础信息，不足以支撑你用客户画像去帮助你更加精准，更加高效地获客。
再往下看.......
行业特征所属行业及其细分互联网金融--P2P公司特征人力规模500人以上主营业务P2P、网贷用户对象个人业务区域全国需求企业要通过大数据来对企业的风控模型进行优化关键人特征岗位风控总监职能建立风控模型，确保风险可控希望解决的问题提高分控模型的准确度
里面包含了行业特征、企业特征和关键人的特征。他在行业里面属于互联网金融，主要做P2P和网贷业务，500人以上，业务范围覆盖全国，企业有建立完善风控模型的需求。大家在看这个信息的时候，是不是就相对比较清晰的感受到这家企业是什么样的一个客户。所以这个是不是客户画像呢？他就是客户画像，但这个客户画像是一家客户的画像。
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我们再给大家来看一下什么是客户画像，客户画像应该包含什么样的信息呢？从前面的例子中可以看到，虽然说To B 的产品是做企业服务的，是企业来付费，但是真正采购产品做决策的是这个企业里面的个人。
所以客户画像一定要包含两部分的信息： 1. 一个是这个企业相关的信息，企业的购买诉求一定是由企业所需求的； 2. 另外一个就是决策人相关的一些信息，决策人个人也希望能够在里面解决的一些问题、实现的价值。
所以我们看到真正的一个客户画像中企业特征里面至少有一些行业的特征、行业类别、公司的规模，业务情况，地理位置，发展阶段，企业文化等等，可以根据不同的产品和业务诉求抽象出一些具体的细节。 客户画像里决策关键人应该有一个是职业属性和个人属性，职业属性里面包含决策链的角色、岗位、职能，以及需要解决的主要的问题和他过往使用和购买的情况；而决策关键人的个人属性有点像 To C 产品的用户画像，包含年龄、性别、工作年限、兴趣、喜好等等，这些可以帮助我们更好的认识我们客户是什么样的人。