谈论用户画像的价值.doc

谈论用户画像的价值 用户画像是标签化的用户行为特征 交互设计之父Alan Cooper最早提出用户画像（persona） 的概念:“Personas area concrete representation of target users.”用户画像是从真实的用户行为中抽象出来的的典型用户模型，企业通过收集与分析消费者的社会属性、生活习惯、消费行为的主要信息之后，完整描述产品（或服务）的目标用户特征，为企业中所有与用户有关的决策过程提供信息基础，指导企业的产品服务研发和市场营销。 用户画像的核心在于给用户“打标签”，每一个标签通常是人为规定的特征标识，用高度精炼的特征描述一类人，例如年龄、性别、兴趣偏好等，不同的标签通过结构化的数据体系整合，就可与组合出不同的用户画像。 用户画像源于企业对用户认知的渴求 所谓用户画像的提出，根本上是源于企业对用户认知的渴求，在营销决策的过程中，企业关注的重心不外乎两类，“如何做出用户更喜欢的产品”，“如何把产品卖给对的人”，解决这两个问题离不开对用户需求的洞察，因此决策者不可避免的要考虑两类人： 现有用户- 我的现存用户是谁？为什么买我的产品？他们有什么偏好？哪些用户价值最高？ 潜在客户- 我的潜在用户在哪儿？他们喜欢什么？哪些渠道能找到他们？获客成本是多少？ 为了回答这些问题，企业必须通过各种方式不断的收集用户信息，最初可能只是通过问卷调查、用户访谈等少量、定性分析的方式进行，当样本的数量逐步提升，这些用户的信息将会以更加标准化、更简单的方式描述出来，形成一个一个“标签”，这也就形成了用户画像的雏形。因此，用户画像并不是大数据时代的“专利”，大数据技术的应用，拓展了企业获取数据的来源和处理数据的方法，让企业有机会得到更多的用户样本，从海量数据中找到那些真正对自己有价值的数据，从更多维度描述自己的用户画像。 对内指导完善产品 对外推动精细营销 用户画像作为企业目标用户的真实写照，在企业的不同决策环节中都将发挥作用，归纳起来主要是以下两个方面。 1对内完善产品，优化用户体验 指导产品研发：改变闭门造车的生产模式，生产逻辑从“造什么用户买什么”逐渐转变为“用户需要什么就造什么”。通过用户需求的调研，设计制造更加适合用户的产品，提升用户体验。产品研发初期没有销售数据的时候，用户画像将直接反应企业对用户的了解程度，决定产品定位。 完善产品运营：产品（或服务）的销售过程中，用户画像将帮助企业改善产品运营，优化与用户交互的流程与体验，提升已有用户的平台粘性和交易转化率。 2对外促进销售，拓展商业模式 精细化营销：根据产品特点，更加精准地找到目标用户，在用户偏好的渠道上进行内容投放，适时交互促成购买行为，实现精准获客。 数据服务：平台的用户信息和用户行为将成为重要的数据源，指导新业务的拓展或为他所用。 数据是构建用户画像的核心 1三类基础数据整合 1、用户数据 静态信息数据：用户相对稳定的信息，主要包括人口属性、商业属性等方面数据。这类信息，自成标签，如果企业有真实信息则无需过多建模预测，更多的是数据清洗的工作。 动态信息数据：用户不断变化的行为信息，用户搜索了什么商品，浏览了哪个页面，赞了哪条微博消息，发布了积极或消极的评论……这些都是互联网上的用户行为，将成为用户画像中偏好特征和消费行为特征的主要依据。 商品数据 客观商品属性：商品的功能、颜色、能耗、价格等事实数据。 主观商品定位：商品的风格、定位人群等。 商品数据可以认为是商品的标签，需要和用户标签进行关联和匹配。 渠道数据 信息渠道：用户在信息渠道上获得资讯，如微信、微博等社交网络。 购买渠道：用户在购买渠道上进行商品采购，例如商品官网、电商平台等。 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。 2数据建模方法 有了上述三类数据之后，需要根据用户行为构建相应的数据模型产出标签和权重。每一次的用户行为，可以详细描述为：什么用户，在什么时间，什么地点，发生了什么事。 什么用户：即用户识别，其目的是为了区分用户。互联网主要的用户识别的方式包括Cookie，注册ID，微信微博，手机号等，获取方式由易到难，不同企业的客户信息数据化程度有所不同，用户识别的方式也可按需选取。 什么时间：在用户行为中，普遍认为近期发生的行为将更反映用户当下的特征，因此过往行为将表现为在标签权重上的衰减。 什么地点：即用户的接触点，包含了两个潜在信息：网址和内容。内容决定标签，网址决定权重。例如，一瓶矿泉水，超市卖1元，景区卖3元，酒店卖5元，商品的售卖价值，不在于成本，而在于售卖地点，这里的权重可以理解为用户对矿泉水的需求程度不同，相应的也有不同的支付意愿。类似的反映到互联网，用户在天猫浏览了iPhone6的信息和在苹果官网浏览也将存在权重的