用户增长框架与实战(2):如何构建用户画像体系
创始人
2024-05-23 06:46:55
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原标题:用户增长框架与实战(2):如何构建用户画像体系

用户画像如何构建?本文对此进行了分析,来看看这篇文章了解一下吧。

相信你很难想象,在一个运营了10年+的业务中,我是第一个建立用户画像体系的人。我所定义的用户画像,是从用户分组得出的。

根据前面章节数据分析维度,对用户数据做切片,得出与财务效率强相关的维度,且便于所有团队理解用户是谁(因此称为画像),且每个画像下可以提出什么增长策略应该是显而易见的。

一、我为什么不会采用动态维度

我不太理解,之前的负责人,为何按照用户行为分组,例如下单,且纳入BI体系中。由于没有其他分组方式,实际也就只有这一种运营方式。

过程结果,则是按前置关键行为来分。例如是否安装,是否注册,是否加购等。

  • 没有抓手。例如,最近7天下单量0,1,2,3的人,你如何提效?近期失活用户,你如何提效?首次安装注册用户,发代金券,那不是增长团队要做的,而是运营。
  • 刻舟求剑。因为要考虑应用在付费渠道,流量到结果本来就有相关性。结合KPI口径,所有这些指标,都几乎等于刻舟求剑。运用在付费渠道团队,会导致这个团队越来越接近财务。只要花钱,就有效果。
  • 没有归属。分组后,任何一个用户今天在这个组,明天就跑到那个组。
二、我用静态维度构建画像的过程

一般特征有10个+,分别看效率的分布(参考前面章节)的波动性(可以暂定用标准方差)。例如设备型号,性别,年龄,甚至APP版本。

找到比较显著的几个,例如类目偏好,城市。这两个特征都是很容易做出差异化策略的,喜欢女装的和喜欢汽配的,明显不是一类人嘛。住在北京和上海的,对内容/产品的偏好差异也很大,因为交集的部分可能甚至小于10%。

关键是经过多个时间段抽查核验,这个规律是稳定的。例如你按照12个月份,分别得出结论,确实是有一致性的。且城市级别的行为规律性极为明显,物流的一致性可以达到90%概率。

那么现在就有两个主干的维度了。我最终选择了以类目偏好作为第一维度,因为它在波动性上,更明显一些,且更容易理解。

所以在项目启动测试阶段,我只用了两个小的类目:宠物用品和户外用品。尝试去推断这两类用户的跨类目需求。效果是非常炸裂的。随后紧急纳入了美妆和服装行业。

也是在这个时候,我开始做更深入的分析和线下的观察。有两组数据对我产生了极大的启发:

  • 男装,无论是服装还是鞋包,50%都是女性在购买,所有人包括我自己,都以为>90%男性。但是女装>90%都是女性购买。这不就是某Z开头知名品牌的流量特征么。其实也有专业性问题,绝大部分男性是没有审美能力的。女性在这方面往往更专业。
  • 女性一旦有了孩子,对美妆、服装的需求大大降低,甚至<10%。牵扯到经济能力、年龄的变化,价值观的变化等。

当然还有很多其他数据,无法一一列举了。

  • 比如男性可以给男孩买东西,但给女孩买的少。
  • 男性在婚后和婚前的消费习惯没有那么明显的变化。
  • 在某些国家,如果家长给男孩买东西,有50%的概率会给女孩买东西(也就是说生育率极高,约2.0)。同时某些国家的概率只有10-20%

我希望用一个逻辑串通所有事实,所以提出了“人类不可逆生命轨迹”的概念。就是性别+婚恋状态+孩子的状态。

也是把商场运营逻辑延续在互联网业务里。就是一个虚拟商场(如果非电商换一个词即可),每一层都是为不同画像准备的。

  • 完整排列组合约20多个,看业务情况,有些可以合并掉。现在一切运营环节都有抓手了:
  • 每个画像有多少用户?人数少的画像,合并掉。是不是还有未知的?是不是还需要更新画像的逻辑?
  • 每个画像的业务效果是怎样的?哪些做的好/差?为什么?必须结合供给侧去评估
  • 流量侧的效果是怎样的?哪些做的好/差?流量的成本?也要结合供给侧评估
  • 每个画像下面有什么消费场景?
  • 每个场景下面都有哪些类目?
  • 每个类目下面,都应该配什么货?尖货是哪些?

我听到太多人讲“人货场”,没有一个能真正落地的。就是因为他们连用户画像都没搞清楚。有的采用engagement频次做画像(电商就是order,游戏就是充值、观看广告次数等),有的还在研究“小镇青年”。

本文由 @达太 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议

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