如何定位一个产品的用户画像
2020-12-17 13:52:27 阅读(246) 评论(0)
几天前,在听了Shadow老师的在线课程分享后,我认为这门课程非常有意义,特别是对于我们想做个性化定制的精品购物指南平台,个性化运营尤为重要。所以今天整理了前几天上课的内容,写出来和大家分享。希望大家批评指正。要做个性化操作,首先要有用户画像,那么如何定位产品的用户画像呢?Shadow先生与我们分享了使用标签系统来画像用户的方法。首先,这里的标签是指用户特征的表示,或者是用户特征的符号。将用户的所有特征定义为碎片化标签。所以里面有一个标签系统的概念。该标签系统包括化零为整和化整为零两个方面。化零为什么是化零为整?每个标签都规定了我们观察、理解和表达用户的一个角度,而一个标签只描述用户的一个角度。当许多标签,即多个角度的内容集成在一起时,就形成了一个或一种用户肖像。为什么化整为零?化整为零?我们把用户作为一个整体,分析用户,分析维度不独立,通过这些维度分析信息分为无数标签,所以每个标签表示用户特征,标签和标签有一定的联系,所以标签代表一群人。下图中的用户肖像,我们通过了“基本属性”、“购买能力”、“行为特征”、“社交网络”、分析用户有五个维度:“心理特征”和“兴趣爱好”,每个维度都对应一定的标签。这些标签是我们后期分析用户特征的基本属性。在用户肖像分析的四个阶段之前,我们需要澄清我们做用户肖像的意义。对于不同的产品,用户肖像分析的维度不同,但用户肖像的分析方法是相同的,我们可以从一个例子中得出推论。我们从以下四个阶段分析用户肖像。第一阶段:在分析用户肖像之前,我们应该首先明确用户肖像对平台的战略意义;以及未来平台建设的目标和用户肖像分析后的效果预期。以我们的产品为例,APP的产品定位是精品导购返利神器,所以返利只是一个基本功能,而这个产品更重要的亮点是“精品”。那什么是精品呢?用户喜欢的是精品!那么用户喜欢什么呢?我们需要分析用户的特点。他们的特点是什么?这些都值得我们分析。定位用户的行为偏好、个性化定制或推荐可以提高用户的购买率和各种数据的转化率,因此用户肖像分析对于购物等产品尤为重要。第二阶段:建模系统的产品定位已经明确,因此我们需要根据实际需要规定实体与标签之间的关系,并明确分析维度。对于我们的产品,我们可以从用户的基本属性维度、用户的性别、区域和年龄进行分析。此外,从用户的购买能力维度来看,用户可以接受客户单价、收入等数据,并根据上述用户肖像分析维度填写与用户相关的特征标签。第三阶段:维度分解从多维度分析一个完整的用户肖像。根据相关原则,我们分析并列出了用户、商品和渠道的数据维度。第四阶段:当用户肖像的模型和数据实体根据上述三个阶段建立时,应用程序流程将开始应用用程序肖像。根据不同的职位和不同的需求。此时,应根据市场、销售、研发岗位开始设计一套使用功能和流程。用户肖像的意义改善了产品操作,改善了用户体验。用户肖像在优化和改善产品操作和用户体验方面发挥着重要作用。通过用户肖像,我们可以很容易地定位我们产品用户的偏好,并为产品的优化迭代提出了良好的方向和想法。C2B的商业模式已经成为一种趋势。个性化操作可以更准确地向用户推荐相关内容,提高转化率。构建用户肖像的难度在于如何准确描述用户特征。用户特征描述越准确,用户肖像就越清晰。这种构建的难点主要在以下四个方面。用户肖像微实例用户肖像标签建模用户肖像数据架构用户肖像应用-个性化操作上述用户肖像,用户肖像建立后,我们可以开始考虑如何应用用户肖像,作者开始关注如何使用用户肖像进行个性化操作。运营发展的三种状态是基于所有规则的广泛运营。一开始,操作是广泛的,这是最初的操作模式。基于这种操作模式,所有用户都操作相同的内容。操作内容和操作方向由操作人员掌握。这种操作规模大,精度低。基于细分规则的集团运营集团运营是广泛运营的升级。集团运营是根据原用户的部分特点对用户进行分类,然后以集团的形式对用户进行划分,并以集团的形式进行操作。这种操作模式的优点是可以根据用户的特点聚集一批类似的用户。与广泛的操作相比,群体操作可以大大提高各项指标的转化率。根据个人推荐的个性化操作,个性化操作将每个用户定义为一个独立的个体。通过对用户肖像的分析,定位每个独立个体的用户特征,并根据用户的特征分析为用户提供的内容。这种操作模式不仅最大限度地提高了转化率,而且大大提高了用户体验。个性化运营的价值增加了长尾内容曝光率,提高了站内用户体验,提高了网站转化率,提高了订单客户单价和销售额。个性化运营的个性化运营个人认为JD做得很好。以JD.COM为例,做一些个性化运营的在线使用说明。1.根据用户浏览数据的个性化运营,浏览数据的个性化运营主要有三个维度,即:看完还看,看最后买,其他用户再看。这种操作模式主要用于用户浏览商品时,根据商品的某些属性,在用户浏览商品的下方推荐类似属性的商品。具体模式见下图所示。2.根据用户购买数据的个性化操作,根据用户购买数据的个性化操作,主要用于用户向购物车或订单结算中添加商品。当用户将商品添加到购物车中时,通过数据分析向用户推荐类似的商品,或当用户下订单后向用户推荐购买商品的用户也购买了一些商品,刺激用户的消费心理,刺激消费,具体使用参考如下图所示。这里需要特别注意的是,个性化操作的一个基本思路就是理清一个逻辑:什么时候给谁发什么内容。因此,如果您需要实现这些个性化的推荐,您需要记录用户在程序中的每一种行为,记录用户的每一次浏览、单击、填写、购买、搜索内容、浏览页面、点击标签等,并根据用户的每一个行动向用户提供相应的推荐。3.根据搜索数据的个性化操作,搜索数据的个性化操作的主要应用场景是系统根据用户的搜索关键词提供相关的搜索关键词,以扩大搜索范围,提高搜索质量,提高搜索转化率。4.根据用户复合数据的个性化操作,根据用户复合数据的个性化操作,主要操作为您推荐或猜测您喜欢的模块,当用户没有做任何动作时,根据以往的数据分析用户的行为偏好和个性化操作,这部分内容对大数据分析的要求相对较高。个性化操作的实现说了这么多,个性化操作这么重要,那么具体怎么实现呢?实现个性化操作主要从以下四个方面入手。本地化或云服务大数据平台的集合,多业务系统的集成,多平台应用和APP应用个性化运营遇到的问题,在推广过程中难免会遇到问题。这些问题主要集中在以下三个方面
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