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        用戶研究:如何做用戶畫像分析

        共 1593字,需瀏覽 4分鐘

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        2021-04-16 17:25

        用戶畫像就是根據用戶特征、業(yè)務場景和用戶行為等信息,構建一個標簽化的用戶模型。簡而言之,用戶畫像就是將典型用戶信息標簽化。


        在金融領域,構建用戶畫像變得很重要。比如金融公司會借助用戶畫像,采取垂直或精準營銷的方式,來了解客戶、挖掘潛在客戶、找到目標客戶、轉化用戶。 


        以某P2P公司智投產品搞的投資返現(xiàn)活動為例,通過建立用戶畫像,來避免大量燒錢的運營行為。經過分析得知,出借人A的復投意愿概率為45%,出借人B的復投意愿概率為88%。為了提高平臺成交量,在沒有建立用戶畫像前,我們可能會對出借人AB實行同樣的投資返現(xiàn)獎勵,但分析結果是,只需激勵出借人A進行投資,從而節(jié)約了運營成本。此外,我們在設計產品時,也可以根據用戶差異化分析去做針對性的改進。


        對產品經理而言,掌握用戶畫像的搭建方法,即了解用戶畫像架構,是做用戶研究前必須要做的事情。



        一、收集數據 

        收集數據是用戶畫像中十分重要的一環(huán)。用戶數據來源于網絡,而如何提取有效數據,比如打通平臺產品信息,引流渠道用戶信息,收集用戶實時數據等,這也是產品經理需要思考的問題。

         

        用戶數據分為靜態(tài)信息數據和動態(tài)信息數據。對于一般公司而言,更多是根據系統(tǒng)自身的需求和用戶的需要收集相關的數據。

         

        數據收集主要包括用戶行為數據、用戶偏好數據、用戶交易數據。


        以某跨境電商平臺為例,收集用戶行為數據:比如活躍人數、頁面瀏覽量PV、訪問時長、瀏覽路徑等;收集用戶偏好數據:比如登錄方式、瀏覽內容、評論內容、互動內容、品牌偏好等;收集用戶交易數據:比如客單價、回頭率、流失率、轉化率和促活率等。收集這些指標性的數據,方便對用戶進行有針對性、目的性的運營。



        我們可對收集的數據做分析,讓用戶信息形成標簽化。比如搭建用戶賬戶體系,可自建立數據倉庫,實現(xiàn)平臺數據共享,或打通用戶數據。

         

        二、行為建模

        行為建模就是根據用戶行為數據進行建模。通過對用戶行為數據進行分析和計算,為用戶打上標簽,可得到用戶畫像的標簽建模,即搭建用戶畫像標簽體系。

         

        標簽建模主要是基于原始數據進行統(tǒng)計、分析和預測,從而得到事實標簽、模型標簽與預測標簽。



        標簽建模的方法來源于阿里巴巴用戶畫像體系,廣泛應用于搜索引擎、推薦引擎、廣告投放和智能營銷等各種應用領域。

         

        以今日頭條的文章推薦機制為例,通過機器分析提取你的關鍵詞,按關鍵詞貼標簽,給文章打上標簽,給受眾打標簽。接著內容投遞冷啟動,通過智能算法推薦,將內容標簽跟觀眾標簽相匹配,把文章推送給對應的人,實現(xiàn)內容的精準分發(fā)。



        三、構建畫像

        用戶畫像包含的內容并不完全固定,不同企業(yè)對于用戶畫像有著不同對理解和需求。根據行業(yè)和產品的不同,所關注的特征也有不同,但主要還是體現(xiàn)在基本特征、社會特征、偏好特征、行為特征等。



        用戶畫像的核心是為用戶打標簽。即將用戶的每個具體信息抽象成標簽,利用這些標簽將用戶形象具體化,從而為用戶提供有針對性的服務。

         

        以李二狗的戶畫像為例,我們將其年齡、性別、婚否、職位、收入、資產標簽化,通過場景描述,挖掘用戶痛點,從而了解用戶動機。其中將21~30歲最為一個年齡段,薪資20~25K作為一個收入范圍,利用數據分析得到數據標簽結果,最終滿足業(yè)務需求,從而讓構建用戶畫像形成一個閉環(huán)。



        用戶畫像作為一種勾畫目標用戶、聯(lián)系用戶訴求與設計方向的有效工具,被應用在精準營銷、用戶分析、數據挖掘、數據分析等。


        總而言之,用戶畫像根本目的就是尋找目標客戶、優(yōu)化產品設計,指導運營策略,分析業(yè)務場景和完善業(yè)務形態(tài)。

        END

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