用戶研究:如何做用戶畫像分析?
本文從三個方面講了如何做用戶畫像分析——收集數(shù)據(jù)、行為建模、構建畫像。
用戶畫像就是根據(jù)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(chǎn)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(jīng)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A和B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(chǎn)品時,也可以根據(jù)用戶差異化分析去做針對性的改進。
對產(chǎn)品經(jīng)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(shù)據(jù)
收集數(shù)據(jù)是用戶畫像中十分重要的一環(huán)。用戶數(shù)據(jù)來源于網(wǎng)絡,而如何提取有效數(shù)據(jù),比如打通平臺產(chǎn)品信息,引流渠道用戶信息,收集用戶實時數(shù)據(jù)等,這也是產(chǎn)品經(jīng)理需要思考的問題。
用戶數(shù)據(jù)分為靜態(tài)信息數(shù)據(jù)和動態(tài)信息數(shù)據(jù)。對于一般公司而言,更多是根據(jù)系統(tǒng)自身的需求和用戶的需要收集相關的數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)收集主要包括用戶行為數(shù)據(jù)、用戶偏好數(shù)據(jù)、用戶交易數(shù)據(jù)。
以某跨境電商平臺為例,收集用戶行為數(shù)據(jù):比如活躍人數(shù)、頁面瀏覽量PV、訪問時長、瀏覽路徑等;收集用戶偏好數(shù)據(jù):比如登錄方式、瀏覽內(nèi)容、評論內(nèi)容、互動內(nèi)容、品牌偏好等;收集用戶交易數(shù)據(jù):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(shù)據(jù),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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)倉庫,實現(xiàn)平臺數(shù)據(jù)共享,或打通用戶數(shù)據(jù)。
二、行為建模
行為建模就是根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)進行建模。通過對用戶行為數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(nèi)容投遞冷啟動,通過智能算法推薦,將內(nèi)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(nèi)容的精準分發(fā)。
三、構建畫像
用戶畫像包含的內(nèi)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(jù)行業(yè)和產(chǎn)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(chǎn)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(shù)據(jù)分析得到數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)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(chǎn)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)。
本文由 @朱學敏 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理,未經(jīng)作者許可,禁止轉載。
題圖來自Unsplash,基于CC0協(xié)議。
請問硬件產(chǎn)品怎么設置用戶行為數(shù)據(jù)的二級維度呢?
你好 請問可以轉載到一個學生產(chǎn)品學習社群的公眾號么
講得深入淺出,非常感謝。請問阿里巴巴用戶畫像體系在哪里可以看到、學到嗎?另外就是,事實標簽、模型標簽與預測標簽又是怎么生成的呢?期待您的解答。感謝。
內(nèi)容概念不夠清晰,還有重復。
??
@旺仔4941 請別進幾篇都評論一樣的垃圾硬廣,保留做PM的基本素養(yǎng)。