用戶畫像案例:用戶畫像如何應用?

    用戶畫像到底如何使用?

    在拋出這個疑問之前,我研究過許多文章,這些文章的研究方向更熱衷于如何給用戶360度畫像,用常見的人物形象卡來描述平臺某部分用戶的特征,比如:

    • 年齡:28歲,性別:女
    • 職位:都市白領
    • 婚姻狀況:已婚
    • 個性:宅女,喜歡網購、喜歡美好的事物、文藝小資、享受生活
    • 星座:天蝎座
    • 地址:北京xx小區

    這是一種典型的用戶畫像,也是許多企業熱衷做用戶畫像分析的方法,這種人物畫像卡在用戶研究方面有很大的幫助,可以幫助產品經理找準產品的方向,但在用戶運營層面,如果單純給用戶貼標簽做畫像,反而有一種無從應用的感覺。

    我們舉例幾個業務場景:

    我是一個電商平臺,銷售100種品類產品,該給用戶精準推薦什么產品?

    我要給用戶推券,希望提高券的ROI,該給什么樣的用戶推券?

    平臺用戶流失嚴重,希望分析哪些用戶流失了,怎么挽留?

    以上三個業務場景,如果要用到用戶畫像,你該如何應用?

    顯然簡單的用戶分析卡根本無法支持我們的運營工作,用戶分析一個重要的方法論就是從業務場景出發,找到精準的用戶群,定向分析畫像,然后應用到實際運營活動中。

    接下來,我們重點闡述用戶運營5步法:

    實戰案例講解:用戶畫像如何應用?

    之所以把業務場景放到第一位,是因為業務場景是用戶運營的重中之重,很多用戶運營往往走入一種誤區是先有用戶畫像。再基于畫像標簽對用戶進行分群,再推送定向活動,這種運營思路往往是為了營銷而營銷,最終是解決了什么業務問題反而無從談起。

    比如某個平臺把幾個標簽組合篩出了一部分人群,標簽包括:性別、年齡、最近的購買時間、客單價等,最終推了一個滿減活動過去。那這個營銷結束之后我們只能分析一次活動的成敗,而對整體用戶運營缺乏實際的業務支撐意義。

    明確業務場景的意義在于,我們有了具體業務場景,才會有具體營銷的目標人群,進而再針對人群的畫像特征制定更加明確的營銷策略。

    我們以第三個業務場景為例,平臺用戶月滾動流失率為30%,希望能通過定向的用戶運營將流失率降低至15%。

    接下來的任務就是找到哪些用戶產生了流失?

    有的同學會說這好辦,我們將平臺用戶三個月未回來購買的用戶定義為流失,然后將這些用戶分出來,定向推送一張復購券,接下來分析這張券的核銷效果,如果核銷較好,則用戶流失率會降低。

    這是一種最簡單但效果最差的用戶運營方式了,相信很多人剛做用戶運營的時候,都是這么做的。

    一方面是缺乏用戶模型的支撐,無法更加精準的預測流失,只能根據已流失用戶做一些召回活動,但用戶真正流失后召回率往往很難達到1%。另一方面缺乏畫像的支撐,不了解流失用戶群的特征,想當然的推一些大力度活動,反而很難再打動流失用戶。

    用戶建模是做用戶運營的必備技能,就好比一個技術猿如果不會寫代碼,不了解一門代碼語言,那怎么可以從事這個行業呢。

    針對這個業務場景我們需要搭建什么樣的用戶模型呢?

    我們有三種思路:

    1. 篩選已知流失用戶建模,通過決策樹模型分析流失規則,通過流失規則預測最可能的流失用戶,篩選出這部分用戶做營銷。
    2. 篩選已知流失用戶建模,通過神經網絡模型建立流失評分機制,對平臺所有高價值用戶進行流失評分,將評分較高的高價值用戶篩選出來做更精準的營銷。
    3. 搭建用戶生命周期模型,通過用戶生命周期預測用戶流失節點,在用戶快要流失時候進行及時的干預營銷,以降低用戶流失率。

    我們采取第三種建模營銷方法,搭建如下模型:

    實戰案例講解:用戶畫像如何應用?

    在模型中,我們可以根據箭頭了解整個用戶的數據走向,把平臺用戶的全部數據導入模型中進行分析。

    這里使用到了cox生存分析的算法,這個算法可以幫助我們分析用戶的生存時間,進而得到平臺全部用戶的生命周期分布。我們基于生命周期可以得到用戶的流失邊界值,從而確定用戶的整體流失節點。

    用戶建模完成后,我們可以把平臺用戶數據與大數據模型打通,通過大數據分析的方法可以定向輸出我們想要的用戶群。

    回到我們的業務場景,我們業務目標是降低用戶流失率,也就是從30%降低至15%。

    那我們的目標營銷用戶群該是誰呢?

    如果單純篩選已流失用戶,試圖通過挽回這部分用戶來提升回流率,我們知道營銷難度非常大,一般流失用戶往往是直接卸載APP或者不再使用我們的產品,一旦卸載APP后觸達率非常低,通過短信召回的辦法往往也是得不償失。

    那我們把目光瞄向流失邊界的用戶,這部分用戶通過模型預測,流失傾向要高于平臺的活躍用戶但并未流失,這個時候如果及時采取干預營銷,用戶留下的可能性反而很大。

    目標營銷用戶群定位完成,接下來需要分析用戶群的畫像以了解用戶行為特征,從而制定更具有針對性的營銷策略。

    用戶畫像該如何分析呢?

    這里分析用戶畫像不是大而全,而是要基于實際業務場景,哪些畫像更有助于營銷策略的制定,我們只分析這部分畫像信息即可。我們先通過模型看下這部分用戶群的實際畫像。

    實戰案例講解:用戶畫像如何應用?
    實戰案例講解:用戶畫像如何應用?
    實戰案例講解:用戶畫像如何應用?
    實戰案例講解:用戶畫像如何應用?
    實戰案例講解:用戶畫像如何應用?

    通過模型輸出,我們可以得到目標營銷人群的畫像特征如下:

    1. 21-40歲女性用戶
    2. 平均間隔消費周期是16-30天左右
    3. 消費客單為低客單用戶,均值30元以下。
    4. 生命周期處于上升期

    基于以上畫像特征,我們能得到哪些營銷信息呢?

    1. 性別、年齡來決定我們的文案策略和溝通語氣。
    2. 重復消費間隔天數決定營銷時機。
    3. 生命周期決定不同的營銷方向。
    4. 客單來決定我們推什么力度的活動。

    這就是用戶畫像在營銷中的實際應用,每一個畫像信息必然可以用到營銷策略中,在建模過程中我們需要得到有實際業務意義的畫像信息,并用于指導接下來的營銷策略制定。

    我們得到用戶畫像后,基于畫像信息可以做更加精準針對性的營銷活動,接下來我們來梳理一下本次實戰的營銷策略:

    • 本次用戶目標群生命周期處于上升期和新客期,特征是消費習慣并未養成,需策劃刺激性活動引導消費。
    • 目標用戶群體消費特征屬于低客單消費群體,活動參與門檻不宜太高,活動可以以適當提升客單為次要目標。
    • 畫像特征方面是20-40歲之間的年輕女性消費群體,溝通策略需用更感性的方法。

    基于以上營銷策略,我們制定落地活動和推送觸達的執行策略。結合圣誕選了一款蛋糕,主題是:和心愛的ta一起過圣誕,瞄準年輕女性愛浪漫這個群體。

    活動內容是消費滿35半價換購這款蛋糕,達到提升客單以及用半價產生刺激消費的效果。篩選目標用戶群體,并進一步篩選16-30天未回頭消費的會員進行短信提醒,以提高短信ROI。

    以上,我們詳解了用戶運營的實操經驗,做用戶運營5步實戰方法,每一步環環相扣,從實際業務場景出發,我們搭建相應的用戶模型,并輸出目標用戶群和畫像,進而制定精準營銷策略進行營銷,以提升用戶的生命周期價值




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