随着现代传媒技术的迅猛更新,电视作为传统传媒企业正在不断遭受冲击,数据显示,2014年以来对中国电视播出与收视市场份额解析表明,播收份额齐跌,多个地方台连续出现收视率负增长状况。如何更好的了解客户需求,绘制精准用户画像,挽留流失客户,为客户提供精准服务,实现传统电视市场转型,是现今电视行业面临的主要问题之一,本文以“珠江数码”大数据项目第一期存储的用户数据为基础,建立用户标签库,绘制精准用户画像,实现了对流失客户的挽留及营销策略的转型,为后续的智能推荐奠定基础。本文首先将标签生成的多种方式分为四类,其中抽取某一楼盘客户,依据用户一段时间内的行为数据,通过K-means算法构建用户价值模型,为客户贴上准确的标签,以及对用户多行为指标进行聚类分析,分析得出不同阶层的用户人群对于电视需求的偏好和使用习惯特征是其中最重要的两种方式。文中以某一楼盘客户数据为例,通过分析将客户分为6类,并且依据不同类型,给出相应的挽留策略和营销建议。其次,通过数据分析得出的标签,完善标签库,做到不重不漏、完全穷尽。最后,用户画像其实是对现实世界用户的数学建模。标签体系的建立是用户画像的核心,标签是一种用户特征的符号表示,用户画像是用标签的集合来表示。但是,与现存标签体系不同,“珠江数码”由于其行业特征,其主要面向的是群体客户,因此,标签体系是群体标签体系,同样用户画像为群体用户的画像,与个体画像相比较,群体画像更难被精确精准的描述构建。本文根据“珠江数码”行业特性,创新性的构建了完整的群体客户标签体系以及绘制群体客户画像,重点解决了群体客户标签库构建困难,客户画像清晰度等问题。根据客户画像和产品画像的匹配标签,实现营销方式的转变,为客户提供更加贴心,细致的服务。同时也为合理搭配产品,提供参考意见。