围观大神「用户画像」建模思路,一看就会!
2019-08-18 05:16

如何将一批木梳卖给寺庙里的僧人?

经典答案是:将寺庙作为分销渠道,把和尚发展为销售代理人,将梳子卖给寺庙进香供佛的善男信女们,并配以“梳掉万千愁思”这一销售卖点,由此,在寺庙卖梳子是完全可行的。

上述案例一直被强销售行业(保险/少儿教育/健康等)奉为经典,算是一名销售人员的入门必读“故事”。

但我认为这并不是一个好的营销案例:实际上和尚并不是梳子的直接用户,按照互联网的用户运营思维来说,应该讲究精准的目标用户群和高效拉新策略。而这个营销方案的定位一开始就是错的,「情感」是购买梳子的主要动机。

这里就涉及到「用户画像」以及「用户分层」这两个概念。

产品的用户是谁?

去哪里找到他们?

投入产出比如何把控?

不同的客户不同方式维护岂不是更花费精力?

......

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说到用户分层,不得不说说今日头条这家公司,头条系的产品是以用户分层增长进行拓展,庞大的产品矩阵清晰的对应特定的用户群体。尤其是后来推出的懂车帝、激萌两款产品,直接以垂直人群作为产品定位,这套打法很值得借鉴和学习。

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头条系产品矩阵

| 多维度数据化构建用户立体画像


建立「用户画像」是营销策划和销售计划的起步,但真正执行起来,大都会流于形式:基于用研或访谈,单纯从用户年龄、性别、地域、行业等信息进行比较肤浅的分析,随后根据分析结果武断的给出用户画。

人和数据比起来,数据不会说谎。

最真实可靠的用户画像,应该是将基本信息、用户行为、用户的用户以及行业大数据等多维度数分析综合得出。

1. 描绘用户画像的四个常用维度:

基于用户的基本信息:性别、年龄段、地域、来源渠道、注册行为等; 

基于社会属性的环境信息:工作类型、职业标签、家庭身份(是否有小孩)、婚姻状态等; 

用户行为数据:用户活跃度、活跃周期、每日活跃时段、使用偏好、参与互动数等; 

用户的消费习惯及贡献度:单次贡献金额、累计贡献金额、最后一次消费时间、消费频次、投诉率等。


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图来自运营研究社的《运营技能地图2.0》


2. 通过用户画像定义产品,通过用户洞察调整市场方向:

继续以头条系的两款短视频产品作为案例进行分析,用户画像和用户洞察做的十分到位。

抖音在产品成熟前期瞄准的是一二线的年轻职场群体用户,潮和创新是这个群体标签。现阶段抖音已经发展到成熟爆发期,开始由“年轻”的用户画像像“普世”的用户做进化,产品调性和内容运营方向也在做调整。

火山小视频则是更加聚焦于五环外的人群,由三四线城市继续下沉到四五线乡镇青年,人群年龄段也更加聚焦到25-35岁。

构建出立体的用户画像,找到精准用户圈层才是产品持续有效发展的前提。


| 定位潜客:锁定并打透用户圈层


聚焦和裂变是一个相互的过程,先聚焦打一类人群还是先做大而全的客群?

不妨将先画一个用户圈层图。在产品发展的不同阶段,对应去挖掘不同用户群体。

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潜在用户圈层图的构建的三个基本逻辑:

  1. 按基本画像维度(年龄层、地理空间、职业标签等),锁定核心用户;

  2. 产品成熟后,如何通过用户圈层挖掘拓展出二级用户;

  3. 通过行业用户研究,构建用户管理和标签系统,进入大蓝海。


如火山小视频的用户圈层挖掘已经进入到一个成熟阶段,以人群兴趣标签聚焦到五环外休闲的城镇青年圈层,以用户贡献度锁定高净值的中层用户圈层,通过人群职业划分打透垂直职业人群圈层。


| 分渠道触达,实现用户高速增长


传统的广告主有句口头禅:我知道有一半广告费浪费了,但是我不知道是哪一半。从广告行业4A公司的转型,以及数字化营销机构的崛起,可以看到这个现象在现在以效果投放作为主流发展趋势的时代将会慢慢消失。

延续上一篇文章讲的案例,我们继续以汽车行业作为一个研究对象来展开。汽车品类属于一个大的消费品类,中国汽车行业用户画像为:6成男性占比,6成是80-90后,沿海省份份额占多数,大部分用户使用国产机型。如果具体到租车行业,这个画像会显得很抽象,如前面所述结合多维度数据,先构建一个较立体的用户画像出来。(由于缺少用户行为数据和消费数据,此画像可以再完善升级)

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通过用户画像找场景,通过场景渗透渠道,建立用户增长渠道生态。

用户画像到潜在用户定位实现后,接下来要进行「用户渠道」的分析和锁定。我们以一嗨租车的短租业务为例,汽车短租用户用车场景主要集中在交通枢纽、酒店、大型社区、商圈。可以看出差旅是短租的最大用户人群,以此相关场景可以找到精准的流量渠道,如果经费充足,可以针对这些渠道做饱和式投放,且不会浪费前面说的“一半的广告费”。

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一嗨这几年业务拓展的比较迅猛,以上渠道基本都有渗透。在线下流量渠道拓展这块,一嗨建立了一套自己的分销体系,以Saas系统作为中台支撑,将线下场景分散渠道整合到自己的销售体系中,形成了一个用户增长渠道生态。



以上,希望大家在做「用户画像」建模时,对原始数据及维度有做到精细化,从而实现精准拓客,少用广撒网的拉新方式来打扰非精准用户——“所需及所得”。

文章部分内容转自一文

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