實例解析:生活中的用戶畫像
本文利用生活中的小例子,給大家講一個利用用戶畫像提升交易額的例子,一起來看看~
有同學問:到處都看到吹用戶畫像的,可就是沒見過真正例子。今天我們來一個:利用用戶畫像提升交易額的實戰例子,而且這個例子就發生在我們身邊。陳老師上周帶娃的時候剛剛碰到的,還新鮮熱乎著呢。
一個活生生的用戶畫像實例
秋高氣爽,爸比帶著coco出去玩,在某個湖邊看到好多人在放風箏。突發奇想:我們也去放吧!coco表示:嗯!于是倆人一起去走鬼(廣東話,指無證流竄小攤販)大叔那買風箏。
看到coco喜歡,爸比就準備掏錢了,然而峰回路轉,沒想到又有下邊一段
然后爸比就和coco愉快的放風箏去了??墒潞笠幌耄何依諅€大槽,這不就是基于用戶畫像的,用推薦系統提升交易的完整流程嗎!數據采集-打標簽-產品推薦-向上銷售一氣呵成,還做了二次推薦,把成交率和客單價分開提升,真是巧妙。
雖然大叔沒有啥大數據系統,也不懂寫代碼,可這辦事的思路,卻遠遠勝過還在到處問“推薦風箏的算法有哪些”“BAT是怎么賣風箏的?”“我是互聯網風箏行業的,有沒有懂互聯網風箏問題的大佬”的新人了,畢竟實踐出真知,抄襲降智商。
然而仔細一想,事情并沒有這么簡單:賣玩具的多了去了,為什么偏偏是風箏呢?
用戶畫像的真正用途
常溜娃的家長都很熟悉,在公園、池塘、草地附近,都有小攤販賣泡泡棒、玩具槍、魔法棒、挖沙工具、風箏一類玩具??此贫际琴u玩具,可細細品來,不同玩具的差異非常明顯。
玩具槍、魔法棒
這一類玩具款式非常重要!是不是巴啦啦小魔仙的魔法棒,是不是吃雞的98K,直接決定了小朋友買不買。
這是典型的:爆款驅動。
爆款是可以人為創造的。這里考的就是業務設計、推廣能力。選款不行,一切白費。再好的推薦系統也幫不上忙。
泡泡棒
這一類玩具賣點很突出:漫天泡泡飛啊飛。所以丫根本不需要推薦。你只需要埋伏在路邊,等著一群小朋友走過來,然后往天上一呼,嘩啦啦好多泡泡向小朋友方向飛去。然后就十有八九有小朋友想買。
這是典型的:體驗驅動。
這里考的是銷售能力,讓用戶體驗到效果。不然不讓體驗,光叨逼叨推薦,還是會丟掉。
挖沙桶
這玩意同質化程度非常高(一個方頭鏟、一個尖頭鏟、一個耙子、一個小鏟、一個貝殼模型、一個海星模型、一個小桶,全國同款)。而且功能非常明確、單一:挖沙!對家長而言,沒啥好說的,便宜就買,貴了就不買,典型的價格驅動。這里考的是定價,價格貴了,再推薦,家長也不當冤大頭。
相比之下,風箏非常獨特:
- 風箏撐開的話體積太大,不容易陳列,不容易供客戶挑選。
- 風箏的花色、尺寸、圖形,確實很多人會在意,你還不能不讓人家挑。
- 風箏單價相對較高,賣貴了,大人分分鐘掉頭走人,賣便宜了不掙錢。
特別是對于走鬼大叔,真要是把風箏都攤在地上,估計城管來了跑都跑不掉!而且攤幾十個風箏在地上,賣相也很差,家長挑選也很辛苦。要知道,沒有家長是心甘情愿帶著孩子去小攤上買東買西的,大部分都是怕/被孩子又哭又鬧的茍且之計,所以多增加一點選擇負擔,就多一點損失客戶的幾率,因此推薦系統在這里就很好用。
對比這四個品類,我們發現:推薦系統只是商品管理的一個輔助工具而已,適用于非爆款、品類間有一定差異的產品。但是,商品管理的每一種戰術,都和用戶畫像有關,理解用戶,才能精準的滿足需求。所以不要一提用戶畫像就想到推薦上去了,還有更多工作可以做呢。
如下圖所示:
有用的用戶畫像為什么難做!
既然用戶畫像這么好用,那為什么我們總覺得,用戶畫像是搞了一堆數據堆在那,最后屁用沒有呢?因為想做出有用的用戶畫像,需要規避太多的坑了。
坑點一:沒有明確干什么
如果走鬼大叔見了家長,不問人家買什么,在那談天說地瞎聊天。他還能賣出風箏嗎?當然不行,可能扯淡是扯個爽的,這就是有目標和無目標的區別。對應到工作中,很多人做用戶畫像是基于:“領導要求做”“我看人家都在做”。
至于:
- 做了干啥?
- 哪個部門用?
- 用在什么場景?
- 提升什么指標?
- 這個指標當前是多少?
- 預計提升多少?
- 提升指標需要什么配套?
完全沒想過,這要是做出來有用,就見鬼了。╮(╯▽╰)╭
坑點二:數據質量沒保障
注意,大叔明明看到了一個爸比+一個小朋友走過來,可他還是問了:“大人放還是小孩放?”沒有想當然,這是專業性的表現。因為玩具是一個典型的使用者和購買者分離的場景,特別是風箏,大人小孩都可以玩,這時候確認真實性是很重要的。
對應到工作中,就是我們常說的數據質量,數據質量是一切分析的前提,而很多公司是低估了數據采集的嚴謹性的。在所謂“標簽擴散法”出來以后,更有一幫做數據的新人,自己都以為不要采集,只要有算法就能算出真實數據了,這就真的是自斷生路了。數據質量,永遠都是越高越好。
坑點三:不打標簽只撈數
注意,大叔問的是一個標簽,不是一個原始數據。比如:大人也可能有身高150,小孩也可能身高150。那為什么要問標簽,而不是一個具體數值呢?
一來問標簽數據采集難度小,二來孩子這個標簽不但代表了身高,也代表了審美,作用遠比原始數據豐富。
這就是標簽作用的直觀體現:含義豐富,使用方便。這也是為啥采集了數據,還得繼續打標簽的原因。標簽是經過提煉,有含義的數據分類,比原始數據要有用的多。
坑點四:效果缺少驗證,更沒有迭代
說到標簽有用,于是就有人患上了標簽狂熱癥,瘋狂打標,不管丫有用沒用,有多大用,總之標簽越多越好??蓻]有驗證過效果的標簽,跟沒有一樣。更不要提基于初級標簽,再制作更復雜的二級,三級標簽了。
有意思的是,走鬼大叔就用了二級標簽的策略。注意,如果一開始就說:普通風箏20,兒童風箏30,那很有可能家長就直接選20的了。如果一開始說:風箏30,有可能把家長嚇跑。但是先確認家長愿意買,再推薦一個“不傷手”賣點的貴繞線輪,成功率就大大提升。
因為已經確認了這個家長肯遷就孩子,那肯遷就孩子的家長,肯定大概率會買個貴的。實際上,不完全統計,現場有一半都是“不傷手”的繞線輪,嘿嘿,其中滋味,你品,你細品。
小結
當然,以上只是陳老師的借題發揮。大叔可能僅僅是夠機靈,根本沒有思考這么多。但是這種直觀的例子,是非常適合大家記憶的。當你下次迷茫在“到底用戶畫像有啥用????”的時候,可以再回味一下哈。
這里還有一個小問題,看起來這個過程很簡單呀,為啥還需要專業的數據分析師來做呢?業務人員自己也能總結呀。
答:兩個原因,一來實際商業場景中數據量大,維度多,處理起來非常耗費時間,需要專業人員來做。如果你看到你的運營不是在設計方案、選禮品、調查用戶,而是一天8小時在搞數據,那這公司離倒閉也不遠了。
二來,業務人員的經驗很容易被短期效應打臉,進而做出錯誤判斷(如下圖所示)。業務人員KPI掛帥,容易選擇短期見效的,忽視長期效應。這時候就需要數據分析師,沉住氣,長期觀察,沉淀經驗。才能更好指導業務。
所以,做數據分析的同學要對自己有信心。數據的價值絕不止于一個復雜的模型,基礎工作,方法沉淀,經驗總結,反哺業務,都是我們能做的。方法并不是越難越好,而是越有用越好,切記切記。
#專欄作家#
接地氣的陳老師,微信公眾號:接地氣學堂,人人都是產品經理專欄作家。資深咨詢顧問,在互聯網,金融,快消,零售,耐用,美容等15個行業有豐富數據相關經驗。
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題圖來自Unsplash,基于CC0協議
接地氣!
很接地氣的案例講解!干貨滿滿,對于小白來說,受益頗深。感恩作者~