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“千人千面”的精细化运营是未来运营的必然

2020-12-04 16:48:53 阅读(149 评论(0)

千人千面,首次出现在广告中,也是根据心理学中的“迎合心理”原则,13年前,已经应用于许多门户广告系统,如果你在百度搜索“趣味内衣”,那么你去所有与百度广告联盟合作的网站,将在左右两侧,或文章, 在视频中,我看到了“性感内衣”的广告。在移动互联网时代,用户有很多选择,可以选择多样性和时间碎片化,用户打开手机,如果不能快速找到感兴趣的内容,很快就会离开,毕竟,找到感兴趣的内容成本很高,用户体验差,因此,准确推荐用户感兴趣的内容,帮助用户快速找到感兴趣的内容,可以增加用户粘性。此外,为了帮助用户找到更多高质量的长尾内容,一般平台用户访问的内容仅限于热门内容的10%左右,很多内容总是沉浸在数据库中。帮助平衡平台的生态,避免马态效应,流行内容总是得到更多的曝光,不受欢迎的内容从来没有机会被关注,使内容制作生态两极分化。精细操作·第一步:根据用户生命周期分层“千人千面”的精细操作是一种普遍趋势。细分人群后,抓住机遇,准确接触不同用户,这是一个常见的营销场景。俗话说,“物以类聚,人以群分”。人群有不同的特点。不同特点的用户需要根据用户的需要提供不同的产品/服务来销售商品或使用产品。如果每个用户都是一样的,操作将毫无价值。根据用户生命周期分层,用户进入产品到登陆页面,然后通过注册、活跃、转换,每层颜色逐渐加深,产品价值越来越大,通过操作,需要登陆用户到注册层,注册用户到活跃,活跃用户到转型,各级用户有不同的特点,因此,推广需要采用不同的方式。另一部分是沉默用户和流失用户也需要关注,通过不同的操作手段进行转换,因为激活老用户的成本低于吸引新用户。着陆用户和注册用户各级用户的特点不同,着陆用户刚刚进入产品用户,产品理解仍处于探索阶段,主要关注产品是否易于使用,是否能给TA带来实质性价值,对于注册用户,TA在产品注册后,活跃用户对产品的认可度较高。精细操作第二步:根据用户属性进行分组。所谓“千人千面”不是用户分层,而是根据各级用户的不同属性进行细分。用户属性是用户的性别、职业和年龄。那么,如何选择属性来细分用户呢?首先,根据商业模式,对于性别属性,如果是一个类似淘宝的综合电子商务网站,性别非常重要,因为男女购买商品的行为和需求不同;如果是独家打火机网站,性别更重要;对于专业属性,许多网站和产品,业务流程不需要考虑专业,所以专业关系不大,但对于某些产品,例如,B2C教育产品有一些操作课程、产品课程和程序开发课程。对于这些课程,用户的职业生涯是非常重要和关键的属性;对于年龄属性,例如,在探索新零售的过程中,传统内衣公司开发了一款应用程序。由于不同年龄段的用户需求不同,必须考虑应用程序用户的年龄组。21-23岁的男运营商对课程的需求明显不对?21-23岁的男性运营商对课程的需求显然是错误的?运营商与男性和女性无关。男性和女性可以报名参加本课程并进行操作。他们对课程的需求没有区别;21-23岁女性白领的购物需求非常重要。女性和白领解释性别和职业。这两个属性对这个群体的分类非常正确。第三步:根据用户的行为进行分组,以活跃用户为例,活跃用户可根据使用不同功能进行分组。以蓝光标(中国当地公共关系行业最著名的品牌之一)为例,可能有10个功能面对10个不同的营销人员,使用更频繁的用户可能是营销人员,所以当产品推荐和用户到达操作时,可以根据用户的行为特征和其他浏览偏好制定策略。上图左侧,以滴滴为例。有这样一群用户:每天深夜在北京三里屯“出没”的嗨团队,每天晚上10点定位在酒吧林立的三里屯地区。这些用户大多去酒吧。他们凌晨2点出来准备回家,所以他们可以在1点:50向这些用户推送优惠券,这些用户的转化率肯定会增加。上图右侧,以暴力漫画(社区论坛产品)为例,目标是提高用户活动,活动和转换是一样的,所以用户可以分为两组,一些用户是活跃用户,一些用户是活跃用户,两组用户通过行为比较,发现活跃用户比不活跃用户有两种行为:第一,添加朋友,第二,浏览分类信息,然后可以做出假设,用户再次分组,将添加好友和浏览分类漫画的用户分成一个组,未触发上述两种行为的用户分成一个组。然后你会发现,触发这两种行为的用户组的转换率确实高于未触发的用户组。添加好友的功能在当时暴漫app被“埋”在第三个板块。因此,当添加好友的功能调整到主页时,用户一进入产品就会向TA推荐许多好友。经过这一变化,暴漫的活动大大提高。第三个例子,一个著名内衣品牌的新零售应用程序根据上述用户属性区分用户生命周期:分为新客户和老客户。其次,由于不同年龄段对内衣的需求不同,年龄组为15至21岁,21至30岁;另一个属性是:尺寸。用户行为的分组维度:一个是风格偏好,另一个是经济能力。这里强调的是,经济能力属于属性。用户的经济能力是根据一个人的月收入来确定的。绝大多数产品无法调查用户的经济收入。大多数经济能力都是通过用户行为推测的。例如,TA检查商品的价格范围。如果价格范围相对较高,则通过行为判断经济能力较好。属性和行为之间没有完全的界限。如果一个人的属性不能在属性维度上确定,则可以通过行为来确定。如果行为不能确定,也可以通过这个人的属性来确定。用户分组如下:15-21岁的新客户相对年轻,经济能力一般,没有自己的收入。TA是一个新客户,表明TA对品牌没有忠诚度,因此围绕这些客户的需求制定运营策略;良好的经济条件&年轻白领的老客户,对品牌有忠诚度,TA更关心面料工艺,更喜欢X款客户,这种行为很明显,然后可以向客户推荐相应的款式,或者给TA一张相应款式的优惠券,这样可以促进购买。对于经济能力一般、30-40岁的客户,这部分客户的经济能力一般,更注重性价比,可以向TA推荐性价比高的内衣,从而划分用户群,找到这些用户群的特点。以用户为中心,从行为、属性、生命周期三个维度分组,深入了解用户特征,发现用户行为和需求差异,通过准确接触制定有针对性的操作策略,不断激活和转化用户,最终实现业务增长。以用户为中心,从行为、属性、生命周期三个维度分组,深入了解用户特征,发现用户行为和需求差异,通过准确接触制定有针对性的操作策略,不断激活和转化用户,最终实现业务增长。 

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