用戶增長框架與實戰(2):如何構建用戶畫像體系
用戶畫像如何構建?本文對此進行了分析,來看看這篇文章了解一下吧。
相信你很難想象,在一個運營了10年+的業務中,我是第一個建立可運營的用戶畫像體系的人。必須強調“可運營“,因為大部分人理解的用戶畫像是用于數據分析的數據庫,而我建立的體系,是直接用到用戶增長框架中的主干結構,貫徹一切環節。在此基礎上還可以繼續衍生出更有運營價值的分支。畫像應該具備一些特點:
- 覆蓋全面。用戶畫像應該覆蓋95%以上用戶,千萬不要拍腦袋想到一個做一個。比如”小鎮青年“,可能只占整個業務的3%。只要按前面章節做好各個維度的用戶切片,就不會犯這種低級錯誤。
- 用戶群是比較固定的。任何一個用戶,在一定周期內,應該隸屬于一個或多個固定畫像,不應該在所有畫像之間跳躍。
- 可以很方便的判斷,資源分配(包括預算)是否合理,比如女裝APP就不應該投資男性用戶。
- 直觀易懂,可運營。所有團隊理解用戶是誰(因此稱為畫像),且每個畫像的需求有明顯差異,我們可以提出什么增長策略應該是顯而易見的。比如進一步細分消費場景,精細化運營。
有些業務定義的用戶畫像是從關鍵行為(Engagement)入手的,確實很重要,但是太細節了,可以放到更下面的運營邏輯層面。如果一項業務提供的服務能解決用戶的痛點,無論下載、注冊、以及其他關鍵行為,都是自然而然的。就算近期沒注冊,長期也自然會注冊。任何一個業務都不能覆蓋100%的用戶,需要先搞清楚哪種目標人群是重點,該放的就放了。非目標人群,你再努力也不會得到什么好的效果。如果不及時放掉非目標人群,最可怕的結果是會擾亂整個業務的前進方向。如果內容/商品供給不能及時匹配,供給方可能快速流失。比如2B的業務嘗試引入C端用戶。
一、我為什么不會采用動態數據維度,也就是關鍵行為
比如之前的業務負責人,按照用戶行為對用戶分組,例如訪問頻次、購買頻次、歷史購買記錄等,且納入了BI體系中作為全公司運營風向標。由于沒有其他分組方式,實際也就只有這一種用戶增長方式,更高頻的向用戶推送廣告。當然還有過程結果的監測,例如是否安裝,是否注冊,是否加購等。這會導致什么問題呢:
- 沒有抓手。例如,最近7天下單量0,1,2,3的人,你如何提效?近期失活用戶,你如何提效?首次安裝注冊用戶,發代金券,那不是增長團隊要做的,而是運營。
- 刻舟求劍。因為要考慮應用在付費渠道,流量到結果本來就有相關性。結合KPI口徑,所有這些指標,都幾乎等于刻舟求劍。運用在付費渠道團隊,會導致這個團隊越來越接近財務。只要花錢,就有效果。
- 沒有固定歸屬。任何一個用戶今天在這個組,明天就跑到那個組。得出的數據分析結論可靠么?有價值么?
二、我用靜態維度構建畫像的過程
一般特征有10個+,分別看效率的分布(參考前面章節)的波動性(可以暫定用標準方差)。例如設備型號,性別,年齡,甚至APP版本。
找到比較顯著的幾個,例如類目偏好,城市。這兩個特征都是很容易做出差異化策略的,喜歡女裝的和喜歡汽配的,明顯不是一類人嘛。住在北京和上海的,對內容/產品的偏好差異也很大,因為交集的部分可能甚至小于10%。
關鍵是經過多個時間段抽查核驗,這個規律是穩定的。例如你按照12個月份,分別得出結論,確實是有一致性的。且城市級別的行為規律性極為明顯,物流的一致性可以達到90%概率。
那么現在就有兩個主干的維度了。我最終選擇了以類目偏好作為第一維度,因為它在波動性上,更明顯一些,且更容易理解。
所以在項目啟動測試階段,我只用了兩個小的類目:寵物用品和戶外用品。嘗試去推斷這兩類用戶的跨類目需求。效果是非常炸裂的。隨后緊急納入了美妝和服裝行業。
也是在這個時候,我開始做更深入的分析和線下的觀察。有兩組數據對我產生了極大的啟發:
- 男裝,無論是服裝還是鞋包,50%都是女性在購買,所有人包括我自己,都以為>90%男性。但是女裝>90%都是女性購買。這不就是某Z開頭知名品牌的流量特征么。其實也有專業性問題,絕大部分男性是沒有審美能力的。女性在這方面往往更專業。
- 女性一旦有了孩子,對美妝、服裝的需求大大降低,甚至<10%。牽扯到經濟能力、年齡的變化,價值觀的變化等。
當然還有很多其他數據,無法一一列舉了。
- 比如男性可以給男孩買東西,但給女孩買的少。
- 男性在婚后和婚前的消費習慣沒有那么明顯的變化。
- 在某些國家,如果家長給男孩買東西,有50%的概率會給女孩買東西(也就是說生育率極高,約2.0)。同時某些國家的概率只有10-20%
我希望用一個邏輯串通所有事實,所以提出了“人類不可逆生命軌跡”的概念。就是性別+婚戀狀態+孩子的狀態。
也是把商場運營邏輯延續在互聯網業務里。就是一個虛擬商場(如果非電商換一個詞即可),每一層都是為不同畫像準備的??纯茨愀浇纳虉?,最近10年新開業的,第三層是否都是為了實現家長溜娃這個消費場景而設計的?
- 完整排列組合約20多個,看業務情況,有些可以合并掉?,F在一切運營環節都有抓手了:
- 每個畫像有多少用戶?人數少的畫像,合并掉。是不是還有未知的?是不是還需要更新畫像的邏輯?
- 每個畫像的業務效果是怎樣的?哪些做的好/差?為什么?必須結合供給側去評估
- 流量側的效果是怎樣的?哪些做的好/差?流量的成本?也要結合供給側評估
- 每個畫像下面有什么消費場景?
- 每個場景下面都有哪些類目?
- 每個類目下面,都應該配什么貨?尖貨是哪些?
我聽到太多人講“人貨場”,沒有一個能真正落地的。就是因為他們連用戶畫像都沒搞清楚。
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