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用户画像是什么鬼,你懂吗?

文|小红

前言

本篇内容来源于网络,因为工作需要,所以就去网上查找资料,顺便整理一下分享给大家,小红自己也是在学习阶段,做这个公众号的目的也是为了输出自己学习的内容,一方面是为了自己更好的学习,另一方面希望能够帮助一些和我一样刚进入互联网行业的新人。

本篇分为用户画像的概念、如何搭建用户画像以及用户画像的步骤三部分。

本文框架

一、用户画像概念

用户画像,即用户信息标签化,就是企业通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后,描绘出一个真实用户的虚拟物。

用户画像的焦点工作就是为用户打“标签”,而一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识,如年龄、性别、地域、用户偏好等,最后将用户的所有标签综合来看,就可以勾勒出该用户的立体“画像”了。

二、如何搭建用户画像

公司应搭建一个用户画像平台,将含有大量用户数据的数据平台和可视化数据工具平台连接起来,根据不同的用户交互场景,应用挖掘数据平台的价值,让研发生产,用户研究,市场营销等人员能够根据需要,随时自主地分析不同产品用户特征,快速洞察用户需求。该平台需要回答的核心问题是:用户是谁? 用户需求是什么? 用户在哪里?

三、用户画像步骤

明确做用户画像的目的和意义

企业选择构建用户画像平台,可以实现不同的战略目的。

1、完善产品运营:通过用户调研,进行产品迭代,制作用户喜欢的APP,提升用户体验。

2、对外服务,提升盈利:根据产品特点,找到目标用户,根据用户的画像进行个性化运营,促成购买,实现精准运营和营销。

找出相关数据进行建模

对用户画像进行数据建模,结合客户实际的需求,找出相关的数据。完善的用户画像平台需要考虑周全的模型体系。通常来讲,构建用户画像平台所需的数据分成用户、商品、渠道三类实体。

1、用户:数据维度包括自然特征、兴趣特征、社会特征、消费特征。从数据特点上看,又可分为基本属性和衍生标签,基本属性包括年龄、性别、地域、收入等客观事实数据,衍生标签属于基本属性为依据,通过模型规则生成的附加判断数据。

2、商品:数据维度包括商品定位和商品属性。商品属性即商品的功能、颜色、能耗、价格等事实数据,商品定位即商品的风格和定位人群,需要和用户标签进行匹配。

3、渠道:渠道分为信息渠道和购买渠道。用户在信息渠道上获得资讯,在购买渠道上进行商品采购。不同类型的用户对渠道有不同的偏好,精准的选择对应的渠道才能提高效率和收益。

用户画像数据维度分解

以用户、商品、渠道三类数据实体为中心,进行数据维度分解和列举。

1、用户数据维度分解:

自然特征:性别,年龄,地域,教育水平,出生日期,职业,星座。

兴趣特征:兴趣爱好,使用APP/网站,浏览/收藏内容,互动内容,品牌偏好,产品偏好。

社会特征:婚姻状况,家庭情况,社交/信息渠道偏好。

消费特征:收入状况,购买力水平,已购商品,购买渠道偏好,最后购买时间,购买频次。

2、商品数据维度分解(以电子商品为例):

手机:品牌,颜色,尺寸,电池容量,内存,摄像头,CPU,材质,散热,价格区间。

笔记本:品牌,屏幕尺寸,配置,颜色,风格,薄厚,价格区间。

智能手表:品牌,功能,材质,电池容量,颜色,风格,价格区间。

3、渠道数据(以消费电子类为例):

信息渠道:微信,微博,论坛,SNS,贴吧,新闻网站,咨询App。

购买渠道:电商平台,微店,官网,实体店,卖场。

应用流程

针对不同角色人员的需求(如市场、销售、研发等),设计各角色人员在用户画像工具中的使用功能和应用/操作流程。下面以两个应用场景为例,让大家明白如何利用用户画像。

场景一,按需设计:改变原有的先设计、再销售的传统模式,在研发新产品前,先基于产品期望定位,在用户画像平台中分析该用户群体的偏好,有针对性的设计产品,从而改变原先新产品高失败率的窘境,增强销售表现。比如,某公司想研发一款智能手表,面向28-35岁的年轻男性,通过在平台中进行分析,发现材质=“金属”、风格=“硬朗”、颜色=“黑色”/”深灰色”、价格区间=“中等”的偏好比重最大,那么就给新产品的设计提供了非常客观有效的决策依据。

场景二,精准营销:针对已有产品,寻找所偏好的精准人群分类,以及这些人群在信息渠道和购买渠道上的分布比例,来决定广告投放和活动开展的位置、内容等,实现精准营销。

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