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青島新媒體運營教程:手把手教你從0到1,如何構建用戶畫像體系


中華品牌管理網   2020-07-08  作者:黎想    訪問人數:461  共有(0)條評論 我要評論
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新媒體運營教程:手把手教你從0到1,如何構建用戶畫像體系

   從PC到移動互聯網,一批搭乘流量紅利快車的互聯網產品,曾極速崛起。而如今,流量紅利消失,一個瘋狂的、傳奇般的流量時代,已然結束。增量乏力,存量市場競爭更加激烈的環境下催生了精細化運營,結合大數據,對用戶進行分群,針對不同群體的用戶采用不同的營銷策略。
文章從數據產品層面出發,對如何從0到1建設用戶畫像體系進行了梳理分析。

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四種用戶畫像的方法
整個畫像體系包含標簽建模、畫像系統、畫像應用,那從數據產品層面來看,如何0-1建立用戶畫像體系呢?接下來我們按照如下結構進行展開:
業務需求分析
建設標簽體系
建設畫像系統
畫像應用

一、業務需求分析
用戶畫像體系的建設不能憑空捏造,需要以經濟建設為中心,根據實際的業務需求,考量畫像系統能為業務帶來的價值,所以我們第一步要做的是分析業務需求。
明確用戶畫像服務于企業的對象,如產品、用戶運營、活動運營、市場、風控等部門;再根據業務方需求,明確未來產品建設目標和用戶畫像分析之后的預期效果。
在需求分析階段,我們需要分析業務過程,各部門核心關注點、部門KPI、組織結構、用戶行為路徑、功能流程圖。此處分析過程跟埋點業務需求分析類似,詳情可查看埋點業務需求分析,此處不做展開。

二、搭建標簽體系
從數據產品建設標簽體系來看,可以根據標簽的統計方式,將標簽分為3類:統計類標簽、規則類標簽、預測類標簽;
1. 統計類標簽
用戶畫像最為基礎常見的標簽,統計類標簽值統計用戶相關數值、客觀描述用戶狀態的標簽,這類數據通??梢詮挠脩糇詳祿?、用戶訪問、消費統計中可以得出。
2. 規則類標簽
基于用戶行為及確定的規則產生,在實際開發畫像的過程中,根據業務的需要,由運營人員和數據人員共同協商制定,包含活躍度標簽、RFM標簽等。
例如,對平臺上“交易活躍”這一口徑的定義為“近90天交易次數>3”。
(1)用戶活躍度標簽
實際業務場景中會涉及根據用戶的活躍情況,給用戶打上高活躍、中活躍、低活躍、流失等標簽。
首先劃分用戶的流失周期,通常有2種方法:標簽的建設講究定義有依據,建設有方法。
第一是,拐點理論:X軸上數值的增加會帶來Y軸數值大幅增益(減益),直到超過某個點之后,當X增加時Y的數據增益(減益)大幅下降,即經濟學里面的邊際收益的大幅減少,那個點就是圖表中的“拐點”。

第二是,統計用戶最后一次訪問與倒數第二次訪問之間的時間間隔,可認為大于這個時間間隔的用戶基本不會再訪問,即用戶已流失。查看歷史數據可以了解到用戶最后一次訪問與倒數第二次訪問間隔30日以上的用戶不足10%,可以認為大于這個時間間隔的用戶為“流失用戶”。
劃分完流失周期之后,根據用戶的活躍情況進一步將其劃分高中低活躍。對歷史數據,按照二八原則進行劃分。
(2)RFM標簽
RFM模型主要由3個基礎指標組成:最近一次消費時間、消費頻率、消費金額。根據歷史數據,查看用戶量的占比,可按照二八原則進行劃分,得到細分標簽。
R:如歷史數據中80%的用戶最近訪問<60日為“近”,用戶最近訪問>=60日為“遠”。
F:如歷史交易訂單量80%的用戶訂單量<5單為“低頻”,訂單量>=5單為“高頻”。
M:如歷史交易訂單金額80%的用戶交易金額<500元為“低額”,交易金額>=500元的為“高額”。

3. 預測類標簽
基于用戶的屬性、行為、位置和特征,運用決策樹算法、回歸算法等挖掘用戶的相關特征,挖掘其潛在需求,針對這些潛在需求,給用戶打標簽,配合不同的營銷策略,進行推送。
根據一個用戶的消費習慣判斷,他對商品的偏好程度;根據用戶的退差評等行為,預測其風險程度。
一般統計類和規則類標簽即可滿足應用需求,在開發過程中占有較大比例。機器學習挖掘類標簽多用于預測場景,如判斷用戶風險、用戶購買商品偏好、用戶流失意向等,其開發周期長、開發成本高。
第一是,根據已經劃定的文章類型,將為做過分類的文章自動劃分到相應類型下
第二是,支持文章的集約化管理,根據文章內容自動為每篇文章打賞與其主題相關的標簽
(1)特征選取及開發流程
數據分類:人工對一批文檔進行準確標注,作為訓練集樣本,未進行標注的一批文檔作為測試集
數據預處理:對測試集和訓練集文本進行分詞處理,建立詞料庫,去掉停用詞、語氣詞等
樸素貝葉斯分類:從精度、召回率、F-測度值3方面來劃分文章分類
(2)計算標簽權重
在標簽制定過程中用戶畫像建模人員與業務人員需要密切溝通,結合業務場景制定不同行為類型和權重。常用的確定權重的方法有TF-IDF詞空間向量、時間衰減系數。
(2.1)TF-IDF詞空間向量
TF-IDF是一種統計方法,用以評估一個字或詞相對于一個文件集或一個語料庫中其他詞的重要程度。字詞的重要性與它在文件集中出現的次數,成正比;與它在語料庫中出現的次數成反比。
(2.2)時間衰減系數
當用戶數據達到足夠密集的程度后,用戶身上打的標簽對應的屬性會表現出較高的穩定性,這種穩定性與用戶長期行為形成的個人特征相匹配。
用戶標簽權重=行為類型權重*時間衰減*用戶行為次數*TF-IDF計算標簽權重。、

三、建設用戶畫像系統
主要目標用戶是市場、運營、產品、數據分析師等人員,滿足其用戶分析、標簽查詢、營銷活動對接的需求。所以畫像系統的設計需要考慮功能上的用戶分析需求,以及非功能上的接口開發需求。
1. 功能需求
功能上可劃分為:首頁畫像數據、標簽管理、用戶查詢、用戶分群等。
首頁畫像數據,展示用戶數據的整體情況,包含用戶的基本特征,如性別、年齡、地域、職業分布等基礎信息;用戶價值特征,如用戶活躍度、會員等級、流失預警、用戶價值RFM分布等信息。
標簽管理,供數據人員提供標簽的增、刪、改、查等操作,包含標簽分類、新建標簽、標簽審核、標簽下線、異常標簽等。
用戶查詢,主要能力包含通過輸入用戶ID,來查看用戶畫像等詳情數據,如用戶的基本信息、用戶屬性信息、用戶行為等數據。
用戶分群,應用場景主要為業務使用標簽時,往往不會只使用一個標簽進行推送,更多的情況下需要組合多個標簽來滿足業務上對人群的定義,用戶分群相當于制作一個人群模版,在不同場景下做人群的推送。
四、畫像應用定量用戶畫像的流程邏輯
定性研究—確定細分項目假說—定量研究—聚類分析—建立畫像

1. 定性研究
定性研究方法
一對一訪談
現場調查——觀察法,在用戶最自然狀態下的日常工作/生活中觀察用戶行為并與他們交談
可用性測試——用的不多,主要用于觀察用戶如何進行日常操作
訪談與觀察對象
盡可能擴大范圍,選擇不同人口學變量進行配比,注重廣度而非深度
要獲取的信息
認知:對產品的認識與了解
情感:對產品的情感喜好
態度:對產品的態度
行為:對產品操作的一般性行為
動機:使用產品的動機與目的
機會:對產品的意見與建議
2. 細分假說部分
對定性材料的最終輸出
研究方法:卡片分類、頭腦風暴
產出內容:通過質性分析的方式整理出一切可以進行用戶分類的可能項
最終要得出所有可能進行用戶分類的細分選項字段表
3. 定量數據部分
定量數據獲取方式
因此我們需要針對所有這些變量進行針對性的問卷提問一些小建議:
先行為后認知,因為人們對行為做回答是容易的,對態度認知等回答是困難的
談過去不談將來,追溯用戶過去發生的事實而不是詢問用戶未來發生某行為或態度的可能性
確定一個明確的時間段,過去范疇太大,需要明確近幾年或近幾個月,把用戶帶入當時場景
題目過多進行分頁,給用戶一個答題節奏感,避免看到茫茫多的題就放棄了
題目設置不歧義,不要出現“您現在或之前XXXX”句式,一題有且只有一個含義
答案相互獨立且窮盡,不要出現兩個答案差不多的情況
不要把人口學變量前置,問卷設置肯定是先易后難的,這可以通過問題本身的難度來控制,不是一上來就問人家私人信息
網站瀏覽數據
問卷不會窮盡你所有需要知道的信息,這里會需要一些實實在在的數據,如用戶登錄數、瀏覽歷史、點擊率、轉出率等等埋點數據
4. 聚類分析部分
第一點:
關于收集到了上述數據需要如何操作,《用戶畫像很重要,那你知道是怎么畫出來的嗎?》這里我已經寫了我當時項目的過程。很多朋友說像是來推銷SPSS的,可能是因為我當時的困惑點就在于收集完了上面的數據之后我到底怎么定量出來,沒有人告訴我是什么步驟,我省略了上面的一些工作,直接說了我當時最困惑的地方。對給大家帶來的困擾,表示抱歉。
第二點:
我之前也說了,對于用戶畫像這個東西,我也是一個在探索和實踐的學習者,我非常希望能有更多經驗豐富的老師給我更多的指導,畢竟我上一篇文章就說過了,我覺得那一次的畫像做的比較粗糙,需要學習和批評的地方還很多。
第三點:
我希望能幫助大家更清晰整個流程,如有異議,我真的隨時歡迎溝通交流。
5. 最后的用戶畫像
定量完成后將會得到穩定的幾類用戶,這時需要為每一位用戶建立檔案卡。
借助定量后的分類數據、定性材料,為用戶添加基本信息、生活習慣、上網習慣、場景!場景!場景!及需求。(一切沒有場景的需求都是偽需求)
找個合適的圖,起個合適的名字。
總結
本文主要從數據產品層面來看,如何0-1建設用戶畫像體系??催^草帽小子之前寫的埋點、指標體系文章的朋友可能已發現,畫像體系搭建跟埋點、指標建設一樣,正所謂萬變不離其宗,就像路飛的技能看起來千變萬化,其核心點都是在用橡膠能力做各種變化。數據產品的各種變化形式,其核心在于業務。
標簽:新媒體運營
來源:中華品牌管理網
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