第一步：
分析意向客户要求特点，顾客的年龄层，性別，家庭经济情况，选购爱好，消费习惯这些。
第二步：
根据数据技术工程师数据模型，模型关键分成基本实体模型和个人行为实体模型。举个例子，您是做K12培训行业的，在其中个人行为实体模型例如：关键词搜索(例如小孩考试成绩降低该怎么办，哪有好的学科辅导教师，如何提升小孩考试成绩这些)、网页浏览(教育网站、jyj网址、培训学校网址这些)、拨电话(同行业400)、浏览过教育APP(某某某查题、某某某背英语单词等)、应用过课堂教学微信小程序(院校发布考试成绩服务平台等)。
第三步：
运用运营商DMP服务平台开展数据发掘，历经再生产加工深抗过敏分析解决，拥有基本肖像，就拥有精确顾客，可是每一个检索小孩考试成绩降低的就全是意向客户吗?并不是，他有可能是教师，有可能是教育咨询师。因此在每一个标志后边都是有一个几率数量。
第四步：
创建详细肖像实体模型，对于每一个标志做多方面分析。就网址而言，进到的网址有木有申请注册端口号，在网址等待时间，网址有木有营销推广这些都能够做主要参数设置。渐渐地详细全部肖像，这也就是一些情况下，用户画像是在营销推广全过程中渐渐地健全的。
第五步：
风险控制，非常简单的风险控制便是抗过敏，除去比较敏感信息，另外获得顾客受权。(目前市面上大部分代理公司也没有风险控制或是风险控制名存实亡，这便会对协作公司产生不能预计的潜在性安全隐患)。
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