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产品增长:用户画像就是目标用户人群标签化

什么是用户画像?首先,我们看看什么是用户画像?简单通俗来讲就是把目标用户人群标签化,它是产品设计从业人员必须掌握的技能之一。

《产品增长:用户画像就是目标用户人群标签化》

用户画像的重要性

用户的一切行为在企业面前似乎都将是“可视化”的。

随着大数据技术的深入研究与应用,企业的专注点日益聚焦于怎样利用大数据来为精准营销服务,进而深入挖掘潜在的商业价值。

用户画像可以帮助我们分析其背后的商业价值。有一句话是,千万人撩你,不如一人懂你,在互联网只有真正地了解用户,才能得到用户。

举个栗子:如果你经常购买面膜,那么电商网站即可根据面膜的情况替你打上标签“女孩子”,甚至还可以判断出你的年龄,贴上“20-28岁的女孩子”这样更为具体的标签。而这些所有给你贴的标签统在一起,就成了你的用户画像。

因此,也可以说用户画像就是判断一个人是什么样的人。

《产品增长:用户画像就是目标用户人群标签化》
《产品增长:用户画像就是目标用户人群标签化》

根据用户的行为商家会从后台给用户打上标签。

那用户画像怎么做呢?

做产品的时候怎么做用户画像,用户画像是真实用户的虚拟代表,首先它是基于真实的,它不是一个具体的人,另外一个是根据目标的行为观点的差异区分为不同类型,迅速组织在一起,然后把新得出的类型提炼出来,形成一个类型的用户画像。

一个产品大概需要4-8种类型的用户画像。

画像的核心是寻找或者虚构一个尽量真实的用户记录,为了让我们在设计产品的过程中尽量避免个人喜好对用户行为的臆想。因此应该尽量清晰,不能太简略。如果不能深入地研究用户,画像就会成为一个拍脑门子的工作,没有实际的参考价值。

忠实地记录用户所有信息,给用户“打标签”是用户画像最核心的部分。可以根据这4个数据来进行分析给用户加上相应的标签:

(1)网络行为数据

活跃人数、页面浏览量、访问时长、激活率、外部触点、社交数据等。

(2)服务内行为数据

浏览路径、页面停留时间、访问深度、唯一页面浏览次数等

(3)用户内容便好数据

浏览/收藏内容、评论内容、互动内容、生活形态偏好、品牌偏好等

(4)用户交易数据(交易类服务)

贡献率、客单价、连带率、回头率、流失率等

举个栗子

这里面讲的是一个具体的人,其实用户画像指的是这类人,所以大家可以把他当作这类人来看。

《产品增长:用户画像就是目标用户人群标签化》

用户画像的应用性

在很多行业,对于用户画像的应用是很普遍的,因为通过对用户画像分析,进而制定更完善的商业推广计划,尤其在做2c产品时,大家可以给产品几类典型用户贴上标签,这样我们可以清楚的知道用户人群特征。

从需求标签转化成功能列表,标签越具体,越具有实际指导意义。

如何进行数据收集?

了解了用户画像,以及如何绘制用户画像?那么对于用户画像所需要的数据如何进行准确收集呢?

这个说到了数据收集手段了,通常公司会有后台管理,产品经理是有权限查看的,还有部分的数据反馈要及时汇报产品经理,或者产品经理要及时去收集用户数据。

用户所有行为在后台都是透明的,比如你双11在淘宝购买了什么?浏览了什么?搜索了什么?淘宝管理后台都有用户操作痕迹,产品经理的职责就是收集各平台数据,汇总分析。

目前大企业都是人工智能打标签了,产品经理写好标签规则和策略,后台会根据相关规则自动给相同行为的用户打标签,目前字节跳动/京东/腾讯/阿里都采用了这种策略,可以节约大量时间,数据不多的公司,产品经理或者产品设计人员可以给客服或者后台管理者提供一些典型标签,让他们去打,产品经理定期对不同标签用户进行行为分析,为产品优化提供决策依据。

文:优途UI教育

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