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如何完成目标用户或者是现有用户的「画像」?

2021-01-07 13:39:56 阅读(188 评论(0)

2015年上半年,中国网民达到6.68亿,年底肯定能成功突破7亿,其中88.9%的人使用手机上网。与传统的PC互联网不同,每个家庭都共用一台设备。手机互联网具有独特性、独特性和隐私性的特点。每个人的手机都是一个独特的生态系统。因此,将具有相同特征的用户抽象成代表,可以极大地方便开发者研究用户组成和分布,准确定义用户。这也是近年来所谓大数据、精准营销等概念爆发的原因。中国是长尾市场的各个方面,互联网在很大程度上弥补了信息的不对称,移动互联网允许信息准确地传递给任何用户,无论时间和地点。那么问题来了,如何实现流量,实现产品的商业价值呢?充分发挥「大数据」实际价值的第一步应该是整理数据。整理数据的目的是完成目标用户或现有用户「画像」,只有获得准确的用户肖像,才能更好地实现流量实现的目的。1.什么是「用户画像」用户是指你的目标用户或大多数构成现有用户的群体的总称。画像是对一件事物的客观、准确、可视化的描述。那么「用户画像」能够客观、准确、可视化地描述目标用户的工具或方法。2.如何建立「用户画像」做好「用户画像」标签化和低交叉率有两个重要原则。所谓标签化,就是根据产品的需要,给不同的用户特征贴上合适的标签。标签的维度需要根据产品和业务的需要进行划分,例如「购买力」这一维度在电子商务产品、教育产品和纯工具产品用户肖像中的重要性完全不同。这可能是电子商务产品除基本特征外最重要的指标,但在纯工具产品中可能根本不需要统计。如果图像粒度需要更精细,标签的权重可以进一步加成。比如也是一样的「购买力高」标签用户可以通过浏览记录分为奢侈品消费、电子产品消费、家居用品消费等,然后根据目标用户属性和产品业务自身的发展方向给用户贴上细分标签「购买力高」分配相应的权重。标签的目标实际上是通过电子方式抽象用户属性,方便数据统计的同事建立数据市场,并进行后续的数据挖掘和聚合分析。经过有效的数据挖掘,分类结果才是我们真正需要的。至于过程是什么,可以根据实际情况进行调整。但不要拍额头给用户贴标签。例如,学生群体的一般特征是盲目的,消费能力有限,服装主要是体育品牌,喜欢新奇的东西。我们的产品只是新奇的东西,所以学生是我们的目标群体。放佛这个结论没问题,但其实学生群体喜欢的东西是有群体意志的,不是盲目的,不同阶段的学生消费跨度很大,等等。所以一定要根据实际数据对用户进行分类,避免拍额头。低交叉率「用户画像」目的是用标签数字化地聚合和描述真实用户。聚合画像时,一定要注意低交叉率的原则。如果两组肖像除了教育程度和年龄标签几乎一致,可以初步理解为目标用户,不同教育程度或不同年龄跨度的产品需求相当一致,如果没有明显的业务差异,可以合并为肖像,同时削弱教育程度和年龄的差异。刚才是反向表达的原则。积极的表达方式是尽可能遵循MECE法则,即完整性和独立性。我们的完整性得到了保证「用户画像」包括尽可能大的用户群,独立性保证了不重叠,防止市场结构盲目夸大,影响对市场的判断。这两点在分析市场和优化产品业务方面起着重要作用。3.虽然用户标签的维度不能用额头定义目标用户,但我们需要根据产品特性定义标签维度。这个时候要注意客观,千万不要有「获取XX数据可以证明XXXXX」这种心态无法建立正确的用户肖像。通常情况下,建立「用户画像」标签具有以下维度:自然特征或基本属性:如性别、年龄、体型、地区、职业、星座、教育等;消费特征或购买能力:如婚姻、收入、汽车、住房、儿童、购物类型、品牌偏好、信用水平、购买周期等;社会特征或行为特征:如婚姻状况、家庭组成、社会偏好、信息渠道等;兴趣特征或心理特征:如兴趣爱好、使用应用程序行为、浏览收集内容、互动内容等;标签维度没有明确要求,即使是上述分类也没有明确的界限。如何选择合适的标签来描述用户特征是我们需要真正考虑的问题。如何选择合适的标签来描述用户特征是我们需要真正考虑的问题。4.「用户画像」最后的归宿说了这么多怎么建立?「用户画像」,那么这个东西建立后怎么用呢?不同的人有不同的说法,有的认为应该存档报告,有的认为画图表便于定性分析,有的认为应该给团队成员起个好名字介绍。个人推荐最后一种方式,给每一种「用户画像」给团队中的每个人起一个合适的名字,准确地说出他们的标签。只有这样,团队成员才能加强目标用户,方便沟通问题。考虑需求时,他们直接说「为了满足“小明”的需求」可以,直接,有力。5.总结「用户画像」它不是万能的,也不是必不可少的,但我们可以清楚,它是正确和合理的「用户画像」能够积极促进产品的发展,是产品下一步发展方向的有力证明。那么如何获得用户标签呢?最常见的方法是对用户行为路径进行统计和分析。至于如何获取不同产品的数据,如何管理,产品样本小,特征提取不明显的问题只能由每个团队自己解决。否则,为什么大数据如此有价值?这也给对「用户画像」盲目崇拜的人提醒你,如果有小公司和小团队告诉你他可以依靠它「大数据」帮你建立「用户画像」,首先想想他的平台是否足够大,数据是否足够多,不要再被概念所愚弄。PS1:说实话,我从来没有做过「用户画像」,只是最近的业务需要所以研究一下,说错话的地方希望大家指正;PS2:2015年12月25日看到这篇文章的人心疼,因为你和我一样,圣诞节没人陪,T_T;PS3:我理解的「用户画像」是下图中的酱姑儿,但感觉又受到了1万点的伤害,心好痛。伤害10000点的「用户画像」

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