消费者画像，即用户画像，真实用户的虚拟代表，是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型。传统的消费者画像是通过调查问卷、访谈等手段了解消费者共性与差异，对多种信息进行分类整合形成的，存在颗粒度大、虚拟消费者模型无法精准代表真实消费行为等问题。

对此，笔者认为，可以以零售终端采集的消费者数据为基础数据库，利用大数据技术，在海量的数据中挖掘出有价值的消费者数据，全方位立体化分析构建反映消费者实际需求的消费者画像，推动粗放型营销向精准型营销转变。

利用大数据构建消费者画像，可分为三步走：第一步，收集消费者需求信息，并对无用的信息进行清洗过滤；第二步，对数据进行分析，通过搭建消费者行为模型，比如消费者状态模型、价值模型、分群模型等，获取消费者行为标签；第三步，应用行为标签构建消费者画像，并根据维护周期、维度等要求进行动态维护。

消费者画像基于真实的用户行为，根据消费者人口学特征、网络社交行为、消费行为等信息提炼出来的标签，形成了不同类型的消费者模型。依托消费者画像，可以更精准地服务零售终端，满足市场真实需求。

消费者画像，是挖掘并满足消费者实际需求的重要依据。比如，借助消费者画像，指导零售客户对消费者进行个性化推送服务等。根据消费者状态与偏好，实现“千人千面”的个性化推送服务，并与用户进行更深层次的交互。

消费者画像不仅可以用于指导零售客户经营，对于烟草连锁网络品牌的运营也有较大参考价值。比如，在终端选择方面，能对烟草连锁网络品牌选择加盟店、合作店、功能店方面提供数据支撑。在消费场景构建方面，可以根据消费需求建设相应的连锁便利店、饮品店等消费场景。在运营管理方面，依托消费者画像能更加精准地进行消费者需求预测，有效提升卷烟与非烟商品的库存管理、货源投放、备货管理水平。

消费者画像能直接反映市场的实际需求，对于工业企业的产品研发和定位具有指导意义。与工业企业共享相关信息，让工业企业更加了解消费者的习惯和偏好等，能更精准地满足市场需求。