「Profile」:聊聊運營所用的用戶畫像

精細化運營。本質(zhì)上說,廣告推薦、內(nèi)容分發(fā)、活動營銷都需要這一套東西,作為基礎(chǔ)。

上周有讀者問了個問題,大意是說對用戶畫像覺得很懵逼,那么今天就聊一聊。

「用戶畫像」這個詞,其實在國內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)大概率是錯用的。

這里有兩個英文詞,第一個叫「PERSONA」,這是Allen Cooper提出來的一種通過調(diào)研和問卷獲得的典型用戶模型,用于產(chǎn)品需求挖掘與交互設(shè)計的方法。

其中:

P代表基本性(Primary):指該用戶角色是否基于對真實用戶的情景訪談;

E代表同理性(Empathy):指用戶角色中包含姓名、照片和產(chǎn)品相關(guān)的描述,該用戶角色是否引同理心;

R代表真實性(Realistic):指對那些每天與顧客打交道的人來說,用戶角色是否看起來像真實人物;

S代表獨特性(Singular):每個用戶是否是獨特的,彼此很少有相似性;

O代表目標性(Objectives):該用戶角色是否包含與產(chǎn)品相關(guān)的高層次目標,是否包含關(guān)鍵詞來描述該目標;

N代表數(shù)量性(Number):用戶角色的數(shù)量是否足夠少,以便設(shè)計團隊能記住每個用戶角色的姓名,以及其中的一個主要用戶角色;

A代表應用性(Applicable):設(shè)計團隊是否能使用用戶角色作為一種實用工具進行設(shè)計決策。

而另一個單詞,叫「Profile」,是利用已經(jīng)獲得的數(shù)據(jù),用來勾勒用戶需求、用戶偏好的數(shù)據(jù)分析方法。

這兩個詞,都可以翻譯為「用戶畫像」,但第一種,用于產(chǎn)品用研與交互設(shè)計,第二種,用于運營與數(shù)據(jù)分析。

所以,必須要先明確用的是哪一種,考慮到亮哥的用戶結(jié)構(gòu),我就說第二種了。

如何獲得用戶畫像

獲得用戶畫像的基礎(chǔ),是數(shù)據(jù)。

這是一句廢話,但對于一些創(chuàng)業(yè)公司來說,這是真理。

如果今天我們要分析一個人,我們會從哪些角度去分析呢?讓我們回憶一下,我們多年來填寫過的表格里都讓我們填什么:

  1. 姓名

  2. 性別

  3. 民族

  4. 戶口所在地

  5. 目前居住地

  6. 聯(lián)系方式

以上這些好像是標準要填寫的內(nèi)容,但還會碰到:

  • 血型

  • 星座

  • 興趣愛好

  • 工作經(jīng)歷

  • 家庭成員

  • 收入情況

甚至更多,讓我們先在這里打住。

我們通常情況下想要了解一個人,會需要知道這個人的基本信息,也就是上面1-6的部分,當然,根據(jù)需求,可以或多可以或少,但一般不會超過上面列舉的部分。

而除了了解這些基本信息之外,我們還會通過和他長時間的接觸,了解到基本信息之外的部分,譬如說:

  • 性格是外向還是內(nèi)向?

  • 有沒有口頭禪,是什么?

  • 空閑的時候喜歡做什么,是宅著,還是出去玩兒?

  • 對食物有哪些偏好,愛吃甜還是愛吃辣?

  • 好朋友多不多,是否受人歡迎?

……

諸如此類。

這些需要一段時間接觸獲得的信息,就不是基本信息,而是更接近于一些私隱和偏好信息。

今天,當用戶越來越多的使用產(chǎn)品,我們就會逐漸提高對用戶的認知。

在這個過程中,我們通過一些手段,可以對用戶的習慣、行為、屬性貼上一系列標簽,最終,用戶可能會變成這樣:

當我們拿到了一堆這樣的標簽之后,有啥用呢?

精細化運營。

本質(zhì)上說,廣告推薦、內(nèi)容分發(fā)、活動營銷都需要這一套東西,作為基礎(chǔ)。

善用標簽

在整個畫像過程中,標簽其實是個必備的玩意兒。

說到標簽,可能很多人會有點頭痛,因為標簽到底怎么打,很多人會覺得是問題,但其實,沒那么復雜。

首先是分類。

假設(shè),我們的運營工作是面向C端客戶的,那么我們可以先簡單的分這么幾類:

1、人屬性標簽

即,利用用戶留在系統(tǒng)的信息,我們可以為他的人屬性打上各種標簽,譬如:

男、女,這是性別分類里的標簽;90后、80后,這是年齡分類里的標簽;獅子座、射手座,這是生日分類里的標簽……

2、行為屬性標簽

即,用戶在系統(tǒng)中真實發(fā)生的行為,我們可以為行為屬性打上標簽,譬如說:

如果有消費行為,那么我們可以根據(jù)時間維度和單次消費金額或累計消費金額進行標簽分類,如:土豪是在360天內(nèi),累積消費金額超過10萬元或單次消費金額超過1萬元的用戶。

3、社交屬性標簽

即,用戶在社會化網(wǎng)絡和系統(tǒng)中留下的有關(guān)其社交屬性的各類標簽,譬如說:

大V是在該社區(qū)內(nèi)被超過50000人關(guān)注的用戶;萬人迷可以是因為其關(guān)注者構(gòu)成中,80%為異性所以被分到這個類型。

……

還可以繼續(xù)打其他類型的標簽。

如果簡單點兒說的話,就是標簽本身只是用來分類的一個條件,即便沒有標簽,只要你能說得清楚行為之間的關(guān)聯(lián)和所需條件的疊加,我認為問題也不大,但經(jīng)驗告訴我,真是這種情況的話,會比較制約需求的復雜度。

重在使用

亮哥一直認為,增長黑客其實就是系統(tǒng)化的運營。

而增長黑客與大多數(shù)公司的運營之間的差距,其實就是對數(shù)據(jù)的利用,以及建立假設(shè)之后的數(shù)據(jù)驗證拿到結(jié)果的速度和持續(xù)驗證的能力。

因為,我們通過Profile去描繪出的用戶需求也好、用戶角色也好,實際上幾乎可以100%認為是滯后的。

利用這些滯后的數(shù)據(jù),我們實際想要實現(xiàn)的是預測,否則無法獲得商機。

咱們這樣來看,一個用戶A今天在平臺上買了5斤蘋果,請問下一次該用戶什么時候會產(chǎn)生買蘋果的需求,以及如何保證他下次還在我們平臺上買蘋果?

如果僅從理論上來思考。

我們基本會有以下的思考模型:

  1. 聚合所有在平臺上買過水果的用戶

  2. 取其中連續(xù)購買超過N次的用戶(假設(shè)N=3)

  3. 取這些用戶每次購買的時間,并計算間隔

  4. 與用戶A對比,找到近似值,然后在這個時間間隔上來對A做推薦,驗證效果。

或者換個思路:

  1. 通過數(shù)據(jù)分析,算算看,A家有幾口人

  2. 計算5斤蘋果大概是多少個。

  3. 假設(shè)一天每個人吃一個蘋果,最多幾天吃完

  4. 更換假設(shè)條件,獲得不同的吃完天數(shù)

  5. 在不同的天數(shù)上對用戶A做推薦,驗證效果。

你會發(fā)現(xiàn),其實預測需求比判斷需求要難的多。

而在實際操作中,我相信,如果你僅僅是推薦蘋果,恐怕是不夠的,要考慮人們的決策過程,就需要更加深入去了解人性。

而這,就是另一個話題了。


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