根據業務的不同，有必要創建一個或多個買家角色，在這兩種情況下，都可以透過傳統方式或使用資料科學來建構。在本文中，我們將逐步告訴您如何使用最後一種方法來完成此操作，以及為什麼在您的公司中將其付諸實踐很重要。
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數據科學如何透過數據分析創建買家角色
基於數據建構的買家角色是什麼？
為了創造真正代表公司理想客戶的買家角色，深入了解客戶的個性、他們的動機、行為、生活目標、人口統計因素等非常重要。即定量和定性資料的最大量。正如我們之前所說，這一步對於公司接觸真正要採取購買行動的公眾來說是決定性的。與創建買家角色的傳統方法不同，數據科學使我們能夠更精確地設計理想的客戶，並且可以從中得出更多的結論，因為考慮了大量的變數和資訊。
從這個意義上說，用數據科學建構的買家角色是根據來自不同來源（無論是內部還是外部）的一組數據設計的理想客戶。我們可以找到的來源包括：數位調查、網路分析、社交網路資訊、社交聆聽工具等。
從數據科學中創建理想客戶的主要好處之一是，我們可以比傳統方法更快地了解他們。但是，毫無疑問，最好的是我們可以保持更新。我們的理想客戶可能會隨著時間的推移而改變，但由於我們可以即時收集數據，因此更新數據很容易。
透過數據科學，我們甚至可以了解諸如我們的理想客戶在社交網路上談論哪些主題、他們最常使用哪些設備、他們訪問最多的社交網路、最常見的購買旅程等方面。
BritoPian 範例，展示如何根據公司資料建立買家角色。
為什麼建立買家角色的傳統方法並不總是有效？
僅透過傳統方法建立銷售線索可能會導致錯誤。相反，將其與數據驅動的信息相結合將幫助您創建更現實的銷售線索。
