谈到画像=客户运营的关联关系，大概可以分成以下三种应用场景：
场景一：市场规模/经营场景
场景二：跨品类拉新场景
场景三：促进转化-人群数据化运营场景
*以上为个人理解，仅供学习参考
A.以人群基础属性，来查看市场规模/经营场景：
以上是引用「2020天猫美食消费趋势报告」内容，该报告重点说明在食品行业中的趋势信息；
报告链接：http://www.cbndata.com/report/2133/detail?isReading=report&page=6
从报告的信息点能提炼出，这些人群主要包含核心三要素：
a.年龄结构
b.性别结构
c.地域结构
>小镇青年是指年龄（20-30岁）∩ 地域（四线以下城市）
>GenZ是指年龄（95后 00后）∩ 地域（一二三线城市）
>精致妈妈是指性别（女性）∩ 地域（一二三线城市）∩ 年龄信息（孕期到小孩12岁以内）
…
由以上三要素的交集结合，来去查看食品行业的市场规模增长情况，一方面表达出人群的发展容量，一方面也表达出人群的市场发展机会，而由此而出，在类目的经营上的生意空间或瓶颈。
B.以人群关联品类/品牌偏好、内容渠道偏好、消费习惯偏好等，品类拉新场景
以上是引用「阿里妈妈2020年春节营销食品行业营销策略大图」的信息；
从上面的图片中，我们可以看到的数据信息包含有：
a.品牌跨行业规模数据、品牌老客及网红行业新客的构成；（如果拿O→AIPL来理解的话，跨行业新客就是O→A→P的人；品牌老客的P→L循环人群）；把品牌的人群分为：品牌已有人群、（品牌主营）品类拉新、跨品类拉新；
b.由品类拉新、跨品类拉新，来帮助品牌获取更多市场潜客；在这里，我们能看到的客户画像是推动营销推广童鞋、美工设计童鞋、内容运营童鞋、商品规划童鞋；
对于营销推广童鞋，在策略画像就能看到是渠道偏好、搜索词偏好、品类偏好、品牌偏好；
>对于美工设计童鞋，在策略画像就能看到是人群消费特征（如：中国风、家庭聚会送礼、自用等）
>对于内容运营童鞋，在策略画像就能看到是内容偏好（如：主播偏好、内容帖子偏好、直播内容偏好等）
>对于商品规划童鞋，在策略画像就能看到是消费偏好（如：消费商品价格带、商品消费能力、消费能力单品等）
C.以促进客户关系递进关系，店铺人群运营场景
由于平台公域消费者、店铺访客的画像/偏好是不同的。他们中既有男性有女性，既有消费能力强的人也有只贪小便宜的人，有的人是想买衬衫而有的人是想买裙子，有的可能很潮乐于尝鲜有的可能比较实用主义。残酷的是，绝大多数访客并不愿意花很多时间自己去找到自己想要的东西（这也是为什么很多店铺的人均浏览时长通常只有10秒~20秒）。打个比方，如果你给男性访客展示的全部都是女性的商品，给想买衬衫的客户疯狂推荐裙子，可想而知，后果就是访客没有及时找到自己要的东西，那么他们就会流失（这也是你的店铺首页跳失率居高不下的原因）。因此，人群数据化运营应当作为全体商家都必须重视的常备运营手段。
以上是引用天猫顶尖商家的人群运营方法论
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