八个要素教你一招快速找到用户画像

八个要素教你一招快速找到用户画像


在做任何产品之前,你都会先考虑受众。但是产品上线后,发现预设的用户群似乎并没有买单。例如,许多新产品变成了非凡的产品,这是短暂的。或者随着产品的发展,最初的受众可能发生了变化。比如第一批使用QQ的用户已经建立了家族企业,宿舍里攻击CS的人已经放下屠刀。用户变了,产品要快速跟进调整,适应新的用户群体。此时,重新定位和寻找用户画像迫在眉睫。

用户画像是真实用户的虚拟代表,它以现实为基础,不是特定的人,而是根据目标的行为观点的不同而分为不同的类型,然后迅速组织在一起,再提取新的类型,形成一种类型的用户画像。最常用的用户画像有八个要素:碱性、合理性、真实性、唯一性、目标性、数量性、适用性、持久性。寻找用户头像可能会吓跑一群人。今天我们就把这些元素整合起来,搬到网上,从产品的真实运营数据中提取出来,一步一步分析用户画像的标签。

1。

用户画像的三维。

我们在线聚类整合用户画像的八个要素,从而勾勒出目标用户的群体特征。这在产品上叫做“受众导向”。用户画像在线研究主要以产品的运营数据为主,获取用户的基本信息和用户在产品中的网络行为,进行差异化组合和聚类。按顺序可分为信息画像、行为画像和群体画像三个维度。

信息画像是用户的基本信息,属于静态数据,包括地域、性别、收入、婚姻、家庭、职业、收入、资产、消费水平等。

行为画像不仅是用户在产品中的网络行为,也是动态数据,包括浏览习惯、访问时间、使用频率、消费记录、喜好偏好、行为轨迹等。

分组人像是细分用户组,根据产品业务的需要,给具有共同业务特征的用户贴标签,聚合标签来划分组人像。

2。

建立信息画像。

现有数据一般通过第三方统计平台获取,如优盟。对于大公司或者一些保密单位,可能会开发自己的监控系统。其实优盟做的还挺成功的,自己开发要耗费大量的人力和时间,效果也不一定比优盟好。你可以在优盟上清楚的查到添加、日常工作、启动、保留、渠道、终端。很多互联网产品前期都会选择优盟统计。首先获取用户的基本信息,即静态数据,建立信息画像原型。

要找到我们做过的一个分期购买产品的信息画像,首先从统计平台和数据库中提取可提取的基本用户信息,然后整理这些基本信息在用户组中所占的比例,最后整理出如下关键指标,如下图所示:

3。

画行为画像。

根据市场的发展和用户需求的变化,不断更新迭代产品,在产品迭代中获取关键变量,从而绘制行为画像。产品中用户可度量的网络行为主要包括使用场景、内容获取和访问路径。使用场景主要是设备终端、网络条件、接入周期等。获取的内容是指用户在产品中浏览、完成任务、使用工具等内容。;访问路径是用户从进入产品到离开的整个行为轨迹。

或者用分期购买产品继续,分析二次元的行为画像。获取与业务相关的网络行为,然后统计数据占比,分析需要获取价值的关键点:

4。

画一组人像。

在梳理了信息画像和行为画像之后,如何对信息进行聚合,对用户进行准确标注,对群体画像进行勾勒,需要我们去寻找解决的方法。在这里,简化为三个步骤。首先找出极端信息值的概念,找到合理的聚合信息画像,最后画出合理的分组画像。

第一步:极值。

尽量合理覆盖每组信息的“极端信息值(每组数据中最高或最低的信息)”。

第二步:合理价值。

这里,在极端用户中,分析合理群体。比如下图的聚合信息人像,稳定理财的同时买房的经济压力很大,看似不合逻辑,但买房是一项非常稳定的投资,这样的用户买车的概率很大,可以接受贷款。最小值不合理的用户占年龄比例比较大,不接受网上交易的安全性,那么怎么买股票呢?

在聚合行为画像中,有一种现象是PC端的数据占据了将近一半的关联信息,这其实反映了两个问题:一是移动端做得不好,二是用户群体多为上班族。

第三步:素描收藏,分组人像。

尽量合理连接用户行为的“设定信息值”(将每组数据与其他组合理结合,分析最符合真实用户的信息值),即基数相对较大的用户组。

用户画像是素描的,产品需求的迭代更有针对性。但这是我们基于数据分析的结果,不能证明这个结果是正确的。接下来,我们需要进一步验证用户画像。

5。

验证用户肖像。

这是我们理论分析出来的用户画像,但对吗?我们还是用同样的方法去验证,新版本上线后整理真实数据找到变量,然后分析它带来的提升或者实际转化。我们总结以下三种验证方式。

1.验证真实数据。

产品上线后,统计每组的实时数据,找出产品变更的数据是否符合我们最初迭代修订的预期,分析是否符合我们概述的用户画像,分析变更的需求。如果达不到预期,需要结合一些数据变化,有针对性地分析原因。

2.a/b测试.

A/BTest被认为是互联网上最常用的验证方法。通过在线用户画像后的产品与当前产品的对比分析,验证了用户画像反馈需求的准确性。对于访问量较大的产品,我们通常会设置99%的用户正常访问原版本,只有1%的用户会被随机剪切到新版本,重点关注新旧数据的变化。例如,上述案例中分期购买的产品使用了A/BTest的数据变更,如下图所示:

3.业务数据转换验证。

产品能给企业带来的利润是衡量产品质量的关键指标。虽然这是一个商业上的考虑,但是应该在产品级实现。主要看产品能给企业带来的转化率,这是企业考核的关键KPI。如果转化率下降,可能是浪费时间,如果转化率上升,可以作为令人信服的验证结果。显示上述情况下分期购买产品的数据,如下图所示:

通过不断迭代验证用户画像,它带来了用户的增长。然而,在产品带来大量新产品的同时,也会带来产品需求的变化。因为用户本身就是一个变量,产品还是需要不断的迭代更新,才能不断的更新验证用户画像。

用户画像使我们能够更好地满足用户的需求,验证我们的用户画像方向的可行性,从而得到产品的用户画像。

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