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實戰(zhàn)案例講解:用戶畫像如何應(yīng)用? | 成都傳媒

時間:2020-02-19

 

本文獨創(chuàng)用戶運營5步實戰(zhàn)法,每一步環(huán)環(huán)相扣,從實際業(yè)務(wù)場景出發(fā),搭建相應(yīng)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。

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(lǐng)
  • 婚姻狀況:已婚
  • 個性:宅女,喜歡網(wǎng)購、喜歡美好的事物、文藝小資、享受生活
  • 星座:天蝎座
  • 地址:成都xx小區(qū)

這是一種典型的用戶畫像,也是許多企業(yè)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(chǎn)品經(jīng)理找準產(chǎn)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(yīng)用的感覺。

我們舉例幾個業(yè)務(wù)場景:

我是一個電商平臺,銷售100種品類產(chǎn)品,該給用戶精準推薦什么產(chǎn)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(yè)務(wù)場景,如果要用到用戶畫像,你該如何應(yīng)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(yè)務(wù)場景出發(fā),找到精準的用戶群,定向分析畫像,然后應(yīng)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:

之所以把業(yè)務(wù)場景放到第一位,是因為業(yè)務(wù)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(qū)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(yè)務(wù)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(jié)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(yè)務(wù)支撐意義。

明確業(yè)務(wù)場景的意義在于,我們有了具體業(yè)務(wù)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(yè)務(wù)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(wù)就是找到哪些用戶產(chǎn)生了流失?

有的同學(xué)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(fù)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(yù)測流失,只能根據(jù)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(shù)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(yè)呢。

針對這個業(yè)務(wù)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(guī)則,通過流失規(guī)則預(yù)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(yù)測用戶流失節(jié)點,在用戶快要流失時候進行及時的干預(yù)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:

在模型中,我們可以根據(jù)箭頭了解整個用戶的數(shù)據(jù)走向,把平臺用戶的全部數(shù)據(jù)導(dǎo)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(jié)點。

用戶建模完成后,我們可以把平臺用戶數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)模型打通,通過大數(shù)據(jù)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(yè)務(wù)場景,我們業(yè)務(wù)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(chǎn)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(yù)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(yù)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(yè)務(wù)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。

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(fù)消費間隔天數(shù)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(yīng)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(yè)務(wù)意義的畫像信息,并用于指導(dǎo)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(zhàn)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(xí)慣并未養(yǎng)成,需策劃刺激性活動引導(dǎo)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(zhí)行策略。結(jié)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(nèi)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(chǎn)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(jīng)驗,做用戶運營5步實戰(zhàn)方法,每一步環(huán)環(huán)相扣,從實際業(yè)務(wù)場景出發(fā),我們搭建相應(yīng)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。

 

作者:趙文彪

來源:用戶運營觀察

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