2020-12-03 17:07:37 阅读(152)
今天,我想和大家分享三种分组用户的方式:根据用户的基本特征,根据用户的肖像和用户的使用行为,根据用户的基本特征,用户的基本特征主要是指用户的显性特征,即用户直接呈现的所谓显性特征,包括用户的基本信息和应用状态。用户基本信息用户基本信息主要包括:用户性别、年龄、教育水平、婚姻状况、收入、地区、来源、在线时间、开放率。应用状态应用状态信息主要包括端(Android或iOS)、应用版本、浏览器、网络状态(wifi和非wifi)、时间(白天或晚上)。通过观察可以获得这些信息,很明显,这些信息是从全操作到精细操作的第一步。2、根据用户肖像分组,即标记用户信息。标签标准主要基于用户的社会属性、生活习惯、消费行为等。用户群画像的主要工作是给用户群贴上标签,标签是人为高度精炼的特征标签。在给用户贴标签时,除了根据用户的基本信息外,还涉及用户的隐藏特征,如潜在需求和行为偏好。最后,通过综合查看用户群的所有标签,可以描绘用户群的三维肖像。具体来说,当用户组肖像时,通常涉及以下方面:用户基本信息(上述描述,这里不多)应用状态信息(上述描述)用户隐形特征用户隐形特征主要包括:用户消费专业、用户偏好(常用于应用程序功能、订阅内容等)。用户消费的专业性主要是指用户对所用产品的认知,比如把厨具卖给普通人和专业厨师。同样,为新手设计的股票交易软件和为投资牛设计的股票交易软件也需要不同的考虑,这也是用户分组肖像时的判断标准。用户偏好主要是指用户应用程序中常用的功能。根据用户喜好提炼用户肖像标签也是用户分组的常用方法。三、根据用户行为进行分组,根据用户行为进行分组,是基于用户在接触产品时的行为进行细分。有两个参考标准可以根据用户行为进行分组:用户来源渠道和用户app中的行为步骤。用户来源渠道主要是指用户转换渠道、不同转换渠道用户专业、消费意愿、基本特征差异较大,有时难以直接挖掘如此详细,此时可以以用户来源路径作为用户群标准,针对不同的转换渠道进行有针对性的操作。例如,零售商hotelchocolat根据注册渠道细分订阅者。它建立了一个相对较大的电子邮件列表,包括从他们的网站和实体店注册的用户,然后向这两组用户发送不同的电子邮件。结果:①邮件收入增长了20%;②网站总收入增长12%;③平均订单量增长22%。用户app内部行为:用户操作主要涉及三个方面:拉新、促活、促转化。根据用户app中的行为分组进行有针对性的操作,是提高各环节转化率的有效途径。例如,对于电子商务平台,用户从注册到订单再到付款是一条完整的路径,但用户在每个步骤中都会有一定数量的损失。此时,可以根据用户的行为步骤进行有针对性的操作。例如,当用户下订单并在一段时间内未付款时,推送付费提醒push可以有效提高付费转化率。在当今大多数企业中,根据用户行为进行分组是一种常见的方式。大多数运营商经常使用以上三种用户分组方式。如果你仔细观察,你会发现从第一个到第三个是一个从简单分组到精细分组的过程。随着三方工具的出现,用户群体朝着更加精细化的方向发展。许多公司将使用三方工具和三方工具,根据用户的实时行为建立动态群体,并实时进行有针对性的操作。随着后流量时代的到来,后者将逐渐取代前者,成为一种广泛使用的用户群体分组方法。
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