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0~3歲產品經理必懂的數據分析方法(5)-用戶畫像分析法

我是創始人李巖:很抱歉!給自己產品做個廣告,點擊進來看看。  

嗨,前面我們用4篇文章聊了5種數據分析方法,這篇呢我們來聊聊第6種數據分析方法: 用戶畫像分析法。

作為一枚產品汪,用戶畫像這個詞你一定不陌生,那用戶畫像到底是什么呢? 我們又該如何結合業務場景創建可用的用戶畫像呢? 用戶畫像有什么作用呢?

大家可以先思考一下上面三個問題~

首先,我們來聊聊什么是用戶畫像

01 什么是用戶畫像?

用戶畫像是通過對用戶 各類特征 進行標識,通過標識給用戶貼上 各類標簽 ,再通過標簽把用戶分為 不同的群體 ,以便對不同的群體 分別進行 產品/運營運作。

0~3歲產品經理必懂的數據分析方法(5)-用戶畫像分析法

02 標簽都有哪些?

這里呢我們把標簽分為四大類:

第一類: 基礎屬性

像年齡、性別、生日、星座、教育、身高、收入、職業等。

第二類: 社會關系

婚姻、有無女孩、有無男孩、家里是否有老人、性取向等。

第三類: 行為特征

行為特征又分為兩塊兒:

基本行為: 注冊時間、來源渠道、最近一次活躍的時間、最近一次支付的時間。

業務行為:是否 買過特惠商品、是否曾獲優秀學員,這些標識都會對產品的后期運營有所幫助。

第四類: 業務相關

這一類跟其他類不太一樣,就像第三類中的業務行為,它是通過業務行為產生出來的特征,而業務相關呢,它是積累了其他的業務不會去記錄的一些數據,比如運動健身類的產品。

它會涉及到:胖瘦高矮、體脂率、BMI、在練胸或者練臀、日均10000步、收藏了多少份健身計劃等等。


03 標簽從哪兒來?

第一,直接填寫

通過產品的一些特殊的步驟,讓用戶直接填寫,比如注冊頁面,下圖是某陌生人社交產品,通過用戶注冊讓用戶去填寫年齡和性別。

0~3歲產品經理必懂的數據分析方法(5)-用戶畫像分析法

還有一些偏內容性的產品,可以通過讓用戶選擇他感興趣的話題,如下圖:

0~3歲產品經理必懂的數據分析方法(5)-用戶畫像分析法

還有一些是運用借地打地的手段,比如一些電商、外賣類的產品和地圖類的產品,首先是讓用戶填寫地址,其次是讓用戶選擇標簽,表面上是提供一個工具,事實上讓用戶幫助產品獲取結構化的工具,讓系統知道,用戶作為一個個體,他的家、公司、學校在什么地方。

還有一些像裝修類的產品,看上去是一個便捷的功能,平臺方通過這個功能可以收集到大量跟業務相關的詳情信息。

隨著用戶的自我保護意識越來越強,而且呢用戶又非常的懶,莫名其妙填一些信息用戶也比較反感。那就有了第二種獲取標簽的途徑。

第二,通過用戶自己的已有特征推導

當然,這種方式的成本比較高,沒有讓用戶直接填寫來的簡單方便,一般的產品不會經常去這樣做,它適用的場景有以下幾種:

1.做活動時 :相信大家都有做活動的經驗,我們在做活動時會篩選一批用戶出來做定向推廣,比如說年齡、地區、新老用戶。

舉個栗子:你是某電商平臺的產品經理,現在要做一個推廣活動,面向的用戶群體為在消費能力強的上海女性。

現在需要向這個群體的用戶去宣傳這個活動,那怎么做?

首先,區分出來性別,即男、女,

用戶如果沒有填寫性別,我們可以從他買過的東西去推,比如說買過女士衣服+化妝品。

其次,推算出在上海的用戶,

假設大部分人買東西是給自己買,收貨地址是上海市的,我們可以推算出此用戶是上海市的。

最后,驗證消費能力是否強,

消費能力如果從她歷史消費的總金額推算,感覺有點不合理,但它也能驗證一部分,我們可以再加一些條件,比如購買過進口的小商品,比如牙膏,一般消費能力不強的用戶,很少會花將近百元去買一支進口的牙膏。

上面是通過用戶的業務特征做的推斷,但是,不是所有的用戶都發生過以上的行為,通過以上業務行為篩選之后,可以給部分用戶打上標簽,還有一部分用戶她沒有標簽,所以,我們再做進一步的推導。

性別:除了通過從購買的商品推導以后,還可以通過她使用的是手機是否為美圖手機,

地區:可以用常用IP進行推導,

消費能力:可以用使用的手機為最新款且價格在5000元以上的用戶,

當然,這里面肯定會有誤判,但是,就算是有誤判我們也認了,因為很難做到百分百精準。

2.簡單的個性化運營 比如說首頁的某個推廣模塊,面對不同的用戶群體推廣不同的內容。

3.業務分析 在做業務分析時,需要把用戶拆分成不同的群體,看在業務中的表現情況,比如是否領取七天/15天的會員卡。

4.用戶研究 如果有用戶標簽的基礎,做用戶研究的童鞋的研究效果會更加的精準。

如果通過前面兩種方式已經把80%的用戶打標簽了,還剩下的20%怎么辦?這里我們就會運用到第三種推導方式:

第三,通過用戶身邊的人推斷

首先,通過距離:基于某些屬性,周圍的人都具備,用戶大概率也具備。

其次,是通過行為:通過協同過濾,找到行為相似的目標用戶。

比如說,剛才我們通過買過女士衣服和化妝品的用戶打上了女性的標簽,但是這種方式有局限性,可能有些用戶本身就不在你的平臺上買衣服和化妝品,這里我們可以通過這種用戶的其他行為,比如說買了衛生巾或者其他的女性用品,然后通過她購買的商品,再找到跟她購買過相似商品的用戶打上女性用戶的標簽。

說在最后:

第三種的精確度是最低的,但是在一些場景中,不需要精確度那么高,當然,我們也可以通過此類用戶的后期行為,迭代這些標簽。至少我們通過這三種方式把所有的用戶都分了群。

好啦,用戶畫像分析法到這里就完結啦。

那最后通過一張架構圖來總結一下:


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