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用户精细化运营:用户画像在数据分析中的应用!

在互联网产品中,有各式各样的职能分划:内容、增长、产品、活动,即使具体工作和最终目标不同,但实际上都是围绕着“用户”去做,可以说都是在做“用户运营”。当今伴随着流量红利的收场、推广费用的不断提高,我们进入了一个用户精细化运营环节。在这个环节中,我们不得不使用一个工具——用户“画像”标签体系。

用户精细化运营:用户画像在数据分析中的应用!

今天我们就来说说用户画像。本文重点:1.用户画像在数据分析中的应用;2.如何构建用户画像。

「用户画像」这个词,其实在国内的互联网大概率是错用的。

这里有两个英文词,第一个叫「PERSONA」,这是Allen Cooper提出来的一种通过调研和问卷获得的典型用户模型,用于产品需求挖掘与交互设计的方法。

其中:

P代表基本性(Primary):指该用户角色是否基于对真实用户的情景访谈;

E代表同理性(Empathy):指用户角色中包含姓名、照片和产品相关的描述,该用户角色是否引同理心;

R代表真实性(Realistic):指对那些每天与顾客打交道的人来说,用户角色是否看起来像真实人物;

S代表独特性(Singular):每个用户是否是独特的,彼此很少有相似性;

O代表目标性(Objectives):该用户角色是否包含与产品相关的高层次目标,是否包含关键词来描述该目标;

N代表数量性(Number):用户角色的数量是否足够少,以便设计团队能记住每个用户角色的姓名,以及其中的一个主要用户角色;

A代表应用性(Applicable):设计团队是否能使用用户角色作为一种实用工具进行设计决策。

而另一个单词,叫「Profile」,是利用已经获得的数据,用来勾勒用户需求、用户偏好的数据分析方法。

这两个词,都可以翻译为「用户画像」,但第一种,用于产品用研与交互设计,第二种,用于运营与数据分析。

所以,必须要先明确用的是哪一种,考虑到亮哥的用户结构,我就说第二种了。

如何获得用户画像

获得用户画像的基础,是数据。

这是一句废话,但对于一些创业公司来说,这是真理。

如果今天我们要分析一个人,我们会从哪些角度去分析呢?让我们回忆一下,我们多年来填写过的表格里都让我们填什么:

1、姓名

2、性别

3、民族

4、户口所在地

5、目前居住地

6、联系方式

以上这些好像是标准要填写的内容,但还会碰到:

7、血型

8、星座

9、兴趣爱好

10、工作经历

11、家庭成员

12、收入情况

一、 什么是用户画像

用户画像(User Persona)的概念最早由交互设计之父Alan Cooper提出,是建立在一系列属性数据之上的目标用户模型。一般是产品设计、运营人员从用户群体中抽象出来的典型用户,本质是一个用以描述用户需求的工具。

Personas are a concrete representation of target users.

真实用户的虚拟代表

但随着互联网的发展,现在我们说的用户画像(User Profile)又包含了新的内涵:根据用户人口学特征、网络浏览内容、网络社交活动和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。

用户精细化运营:用户画像在数据分析中的应用!

我们为何要做用户画像?

在品牌组常被问到一个问题:用户具有哪些特征,他们喜欢什么东西?当这个问题经常被提问,就有觉得有解决的必要,其实不是,是我们看到这个答案如何应用:

1.我们希望根据用户心理诉求,策划一些有共鸣的话题/活动,以便SNS传播分享。

2.我们希望根据用户品牌喜好,寻找一些异业品牌、娱乐节目、明星偶像合作,用曝光资源换取优质品牌合作,提升会员的美誉度。

3.我们希望根据用户生活形态,在线下渠道/商家推广会员品牌,投放更加精准。

从上述可以看到,我们回答“用户喜欢什么东西”是有应用价值,因此我们清楚我们需要收集哪些数据,调研哪些问题。

二、为什么需要用户画像

用户在企业发展的过程中有举足轻重的作用,主要的应用有:

1、精准营销:这是运营最熟悉的玩法,在从粗放式到精细化运营过程中,将用户群体切割成更细的粒度,辅以短信、推送、邮件、活动等手段,驱以关怀、挽回、激励等策略。

2、用户分析:用户画像也是了解用户的必要补充。产品早期,产品经理们通过用户调研和访谈的形式了解用户。在产品用户量扩大后,调研的效用降低,这时候就可以辅以用户画像配合研究。方向包括新增的用户有什么特征,核心用户的属性是否变化等等。

3、数据应用:用户画像是很多数据产品的基础,诸如耳熟能详的推荐系统广告系统,广告基于一系列人口统计相关的标签,性别、年龄、学历、兴趣偏好、手机等等来进行投放的。

4、数据分析:用户画像可以理解为业务层面的数据仓库,各类标签是多维分析的天然要素。数据查询平台会和这些数据打通,最后辅助业务决策。

三、分析用户画像有什么用?

第一,助力产品设计。新媒体运营,我们以为的用户,并不是产品真实的用户。做用户画像,是为了让团队成员在产品设计的过程中抛开个人喜好,聚集在用户的动机和行为上进行产品设计,了解到用户的深层动机与心理。

第二,实现精准营销。这是最直接和最有价值的应用,广告主可以通过用户标签来发布广告给所要触达的用户,实现精准营销。

第三,行业报告与用户研究。了解行业动态,用户偏好,不同地域消费差异分析,这些有价值的报告可以指导平台更好的运营,为公司和媒体提供细分领域的深入洞察。

三、用户画像包括哪些构成元素?

构建用户画像,分为显性和隐性画像两个方面。

显性画像:即用户群体的可视化的特征描述,如目标用户的年龄、性别、职业、地域、兴趣爱好等特征;

隐性画像:用户内在的深层次的特征描述。包含了用户的产品使用目的、用户偏好、用户需求、产品的使用场景等。

说白了,做用户画像就是对一群人进行特征描述,是对一个群体的共性特质进行提炼,给用户群体打标签。如图:

用户精细化运营:用户画像在数据分析中的应用!

四、如何构建用户画像

业内有很多关于创建用户画像的方法,比如Alen Cooper的“七步人物角色法”,Lene Nielsen的“十步人物角色法”等,这些都是非常好并且非常专业的用户画像方法,值得我们借鉴和学习。

事实上,当我们了解了这些方法之后,就会发现这些方法从流程上可以分为3个步骤:获取和研究用户信息、细分用户群、建立和丰富用户画像。在这3大步骤中,最主要的区别在于对用户信息的获取和分析,从这个维度上讲主要有以下三种方法:

用户精细化运营:用户画像在数据分析中的应用!

简单来说,定性就是去了解和分析,而定量则是去验证。一般而言,定量分析的成本较高、相对更加专业,而定性研究则相对节省成本。因此创建用户画像的方法并不是固定的,而是需要根据实际项目的需求和时间以及成本而定。创建用户画像的方法,并没有严格意义的最专业和最科学,但是有最适合团队和项目需求的。

好的用户画像是理解用户的决策,考虑业务场景和业务形态的。这里我们介绍一种简单的构建用户画像方法。

1、数据采集

构建用户画像是为了还原用户信息,因此数据来源于所有用户相关的数据。用户数据划分为静态数据、动态数据两大类。

静态数据:用户的人口属性、商业属性、消费特征、生活形态、CRM五大维度,其获取方式存在多种,数据挖掘是最为常见也是较为精准的一种方式,如果数据有限,则需要定性与定量结合补充。定性方法如小组座谈会、用户深访、日志法、Laddering 阶梯法、透射法等,主要是通过开放性的问题潜入用户真实的心理需求,具象用户特征;定量更多是通过定量问卷调研的方式进行,关键在于后期定量数据的建模与分析,目的是通过封闭性问题一方面对定性假设进行验证,另一方面获取市场的用户分布规律。

用户精细化运营:用户画像在数据分析中的应用!

动态数据:用户不断变化的行为信息,一个用户打开网页,买了一个杯子;与该用户傍晚溜了趟狗,白天取了一次钱,打了一个哈欠等等一样都是用户行为。随着互联网的发展,各种动态的行为数据都可以被记录下来。

用户精细化运营:用户画像在数据分析中的应用!

2、目标分析

用户画像的目标是通过分析用户行为,最终为每个用户打上标签,以及该标签的权重。标签,表征了内容,用户对该内容有兴趣、偏好、需求等等。权重,表征了指数,用户的兴趣、偏好指数,也可能表征用户的需求度,可以简单的理解为可信度,概率。

3、数据建模

一个事件模型包括:时间、地点、人物三个要素。每一次用户行为本质上是一次随机事件,可以详细描述为:什么用户,在什么时间,什么地点,做了什么事。

①用户:关键在于对用户的标识,用户标识的目的是为了区分用户、单点定位。

②时间:时间包括两个重要信息,时间戳和时间长度。时间戳,为了标识用户行为的时间点;时间长度,为了标识用户在某一页面的停留时间。

③地点:用户接触点,Touch Point。对于每个用户接触点。潜在包含了两层信息:网址和内容。网址:每一个链接(页面/屏幕),即定位了一个互联网页面地址,或者某个产品的特定页面。可以是PC上某电商网站的页面,也可以是手机上的微博,微信等应用某个功能页面,某款产品应用的特定画面。如,长城红酒单品页,微信订阅号页面,某游戏的过关页。

④内容:每个网址(页面/屏幕)中的内容。可以是单品的相关信息:类别、品牌、描述、属性、网站信息等等。如,红酒,长城,干红,对于每个互联网接触点,其中网址决定了权重;内容决定了标签。

⑤事情:用户行为类型,对于电商有如下典型行为:浏览、添加购物车、搜索、评论、购买、点击赞、收藏 等等。

综合上述分析,用户画像的数据模型,可以概括为下面的公式:用户标识+时间+行为类型+接触点(网址+内容),某用户因为在什么时间、地点、做了什么事。所以会打上标签。

用户标签的权重可能随时间的增加而衰减,因此定义时间为衰减因子r,行为类型、网址决定了权重,内容决定了标签,进一步转换为公式:标签权重=衰减因子×行为权重×网址子权重。

用户画像应用的难点

首先,肯定是要有数据,233。这样说的原因是因为好多运营同学拿不到数据,或者公司的数据不全。

对数据,我的建议是,能埋点的都埋上。与应用活跃强相关的一定要有数据记录。

其次,是要尝试数据的抽取和归类,哪怕这个事儿做的不专业,不熟练。

从亮哥过去的实践来说,大多数公司的数据部门还是担负数据仓库的职责,具有分析能力和直接输出能力的并不太多。

所以,运营人员和产品人员都应该具有数据抽取、归类、分析的能力。

第三,是要有精细化运营的思维模式。

不断迭代、小步快跑、快速试错,是关键。

要能够大胆的针对数据提出假设,然后,再不断的在不同的范围去验证假设,最终形成结论和能力。

五、构建用户画像的具体步骤?

一般分为三个步骤:基础数据采集,分析建模,结果呈现。

第一步:基础数据采集

数据不说谎,是构建用户画像的核心依据,建立在客观数据基础上的用户画像才是有说服力的。

在基础数据采集方面,可以通过列举法,先列举出构建用户画像所需要的基础数据。

具体的思路如下:

用户精细化运营:用户画像在数据分析中的应用!

当然上面列举的数据纬度相对比较多,在构建用户画像过程中会根据需求进行相关的数据筛选。

在基础资料和数据收集环节我们会通过一手资料和二手资料获取相应的基础数据。

用户精细化运营:用户画像在数据分析中的应用!

这些资料和数据会有三个方面的来源:相关的文献资料和研究报告;产品数据后台;问卷调研和用户访谈。

第二步:分析建模

当我们对用户画像所需要的资料和基础数据收集完毕后,需要对这些资料进行分析和加工,提炼关键要素,构建可视化模型。

有一个网络来源资料,关于95后的用户群体的研究。

通过搜索你可以获取到以下资料:

企额智库《透视95后:新生代社交行为》

QQ空间独家大数据《“95后”新生代社交网络喜好报告》

百度《00后用户移动互联网行为洞察》

中国大数据产业观察《2015年95后生活形态调研报告》

接着,对这些报告进行分析和关键词提炼,概括出整个95后群体标签,具体如下:做用户画像调研,可以通过问卷调查和访谈形式。

1、问卷调研

用户精细化运营:用户画像在数据分析中的应用!

问卷调查第一要考虑样本的数量,其次内容的设计,要考虑研究的目的,毕竟这是一项有目的的研究实践,另外,通过问卷获取的信息,不一定是非常确定的,存在很多变量因素,数据可以作为参考,要以质疑的眼光看待。

2、用户访谈

访谈之前要列好访谈提纲,围绕用户的角度,他的想法,他的行为等角度,具体步骤如下:

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在分析访谈结果时,采取关键词提炼法,针对每个用户对每个问题的回答,进行关键词提炼,将共性词汇总,具体思路如下:

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第三步:画像呈现

画像呈现即从显性画像、隐性画像、场景和需求等方面,给用户打标签。

这一步也要将收集到的信息进行整理和分析并归类,创建出用户角色框架(更全面地反映出用户的状态),然后根据产品侧重点提取出来,进行用户评估分级,并结合用户规模、用户价值和使用频率来划分,确定主要用户、次要用户和潜在用户。

用户精细化运营:用户画像在数据分析中的应用!

构建用户画像的目的,是为了充分了解用户,为产品设计和运营提供有有价值的参考,为运营战略服务。

六、小结

1.我们进入了一个用户精细化运营阶段。在这个阶段中,我们不得不使用一个工具——用户“画像”标签体系;

2.用户画像是根据用户人口学特征、网络浏览内容、网络社交活动和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型;

3.用户在企业发展的过程中有举足轻重的作用,主要应用有:精准营销、用户分析、数据应用、数据分析;

4.用户画像涵盖的内容并不完全固定不变,根据行业和产品的不同所关注的特征也有差异;

5.好的用户画像是理解用户的决策,考虑业务场景和业务形态的。

作者:51增长官

来源:51增长官

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