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双十一淘宝歧视“穷人”,背后是用户画像在搞鬼!
2018-10-11 10:28:38


双十一快到了,很多小伙伴表示自己的双手已经准备好了。但是据我所知,有一群人双十一不仅不用剁手,还能赚钱!


这些人就是淘气值超过 1000 的淘宝用户。


Ps:淘气值 1000 以上的用户自动成为 88 超级会员,而 1000 以下的用户是 88 会员。



去年双十一,淘宝给 88 超级会员发了专享的“特别大的红包”,这些红包使用无门槛。机智的小伙伴用来买投资金条,花 9943.9 元就能买价值 11532 元的黄金,作为不贬值的资本,直接卖出去就能赚上一千多。


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图片来自网络


让人看了超级想把自己的淘气值赶紧刷到1000。


这些 1588 元的超级大红包,为什么只给淘气值 1000 以上的超级会员发,不给你发呢?


是不是感受到了浓浓的歧视?


去年我们聊到了淘宝双十一的定价歧视《“双十一”里,我们被淘宝、京东们歧视了!》,今天跟大家聊一下淘宝套路更深的用户歧视手段——淘气值。


其实淘气值就是淘宝的用户画像标签之一,是能够真正帮助淘宝提升销售额的那种!


提到用户画像,大家是不是都觉得耳熟能详?但是据我所知,很多人对用户画像的理解有不少雷区,不知道你踩了吗?

01 用户画像是什么

对“用户画像”的错误理解有很多种,这里举最为常见的 3 种:


1)把典型用户当作用户画像


第一种是把典型用户当作用户画像,这种认知简直不只跑偏了一点。


每年的微信生活白皮书中,微信官方都会公布典型用户的一天:工作日每天 7 点起床刷朋友圈、7:45 出门路上读文章……


很多用户看了表示中枪:这完全就是自己啊!


不过也有不少人吐槽:我也是微信重度用户,但这个典型的一天的跟我怎么完全不符合?


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来源:2015年微信生活白皮书


为什么会出现如此截然相反的反馈呢?难道是微信的运营犯傻吗?


原来是这些人把「典型用户」跟「用户画像」的概念搞混了。


因为以上描述典型用户这些特点,只是把用户特征抽象出来,组合在一起,事实上典型用户是虚构的,并不真实存在。


而用户画像是把用户以标签的形式表现出来,每一个真实存在的用户都有对应的用户画像。


2)把用户画像简单理解成由用户标签构成


第二种,也是 50% 以上的人都可能存在的错误认知,即把用户画像简单理解成由用户标签构成。


用户标签是用来概括用户特征的,比如说姓名、性别、职业、收入、养猫、喜欢美剧等等。


这些标签大家觉得怎么样?表面上看没有什么问题,但是实际上组成用户画像的标签要跟业务/产品结合。


举个夸张的例子,海底捞要做用户画像,最后列出来小明是一个大学生、高富帅、独生子、四川人,爱玩游戏、爱看动漫等用户标签。


而事实上,对于海底捞而言,用户帅不帅、是否爱玩游戏真的没有关系。看到这样的例子,你可能笑了,哪有这么傻的海底捞。


但是在实际操作中,犯类似错误的人还真不少,只不过没有这么夸张而已。


3)没有建立真正有效的用户画像标签


有的小伙伴看到这里可能会想,上述的两种错误我都没有犯,我是不是就理解真正的用户画像了呢?


然而并不是,如果你能够建立真正有效的用户画像标签,才算正确理解从而提升运营效果。这就涉及到构建用户画像最大的难点了。


比如运营社的团子要卖课,那么建立用户画像最核心的诉求就是:提高课程购买数量。


如果能通过用户画像了解用户购买课程的意愿,然后采取相应的运营策略,效率便会大幅度提高。


而这个购买课程意愿度,就是我们最需要放在用户画像里的标签。


比如我们建立用户画像之后,计算出来甲购买课程的意愿是 40%,乙购买课程的意愿是 90%。为了进一步提高购买量,我们会对购买意愿在 40% 的用户(甲)发放优惠券。



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如果没有建立这样一个用户画像标签,我们就会对甲和乙发放同样的优惠券。而乙类用户原本是不需要用优惠券进行激励的,这么一发,便会增加很多成本。


这也就是电商利用用户画像标签实现的大数据杀熟。


02 阿里最核心的用户画像标签:淘气值

为了实现大数据杀熟,电商建立用户画像标签可以说是煞费苦心了。


比如,商家要判断用户喜欢什么类型的活动,就要监测用户促销敏感度,满减促销敏感度,满赠敏感度,打折促销敏感度,换购促销敏感度,团购促销敏感度等数据。


真的是只有他们想不到,没有做不到的啊。其实在用户画像上,阿里才是最鸡贼的。


2017 年 6 月 10 日,阿里巴巴宣布“淘气值”将作为阿里会员等级的统一衡量标准,并针对不同“淘气值”的会员提供个性化服务。


也就是说,阿里很机智的用淘气值作为用户最重要的用户画像标签,每个用户都只有一个数值。通过这个数值,阿里可以直接进行用户分层,实现精细化运营。


据我观察,针对不同淘气值的用户,阿里的服务差的不止一丁点儿。


首先,我们面对的是 400 分的基础门槛。


淘气值大于等于 400 的用户可以免费申请阿里宝卡、万豪礼赏会员卡、中信浦发信用卡等,这些卡都有不少权益诱惑。

 

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可以看出来,这个分数门槛并不高,偶尔在淘宝天猫买一买,只要不违规,攒到 400 分是很轻松的事。


再比如 600 分门槛,我是在去年双十一遇到的。


每年的双十一淘宝都有各种新奇的玩法,去年的组战队更是疯狂。符合条件的用户可以自由组建或加入战队,战队的淘气值越高,瓜分的红包金额也越多。战队里满 3 个超级会员红包还能翻倍。


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但是这个战队活动一方面需要用户的淘气值在 600 分以上才可以参与,另一方面并不是 600 分加入了战队就可以高枕无忧。


如果你的淘气值不够让战队解锁新的红包金额,那么为了让瓜分红包的人数少点,最低分的你可能会被管理员踢掉。


最后就是让我们羡慕嫉妒恨的 1000 分了。淘气值在 1000 分以上的用户就是阿里的超级会员。


在购物过程中遇到问题可以享受优先的超级客服服务,可以领取更多红包/优惠券,还有淘票票电影代金券、飞猪酒店会员特权、虾米超级会员等权益免费领取。


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除此之外,超级会员只需要 88 元就能买到一年能省 2000 元的 88VIP ,而淘气值 1000 分以下的普通会员需要花 888 元才能买到同样的吃/玩/听/看/买一卡通。


为了提高淘气值,获得相应的权益,用户都忍不住按照指示多买多评论。


淘宝只用了一个淘气值,就能让用户为了获得更高的权益,主动买买买,而且获得的权益其实也是用来更多的买买买和更多使用阿里的产品。

03 如何获得合格的用户画像标签

像这样能激励用户还能引导用户消费行为的用户标签我们都想拥有,但是这样的标签却不是那么容易获得的。


不是通过简单的用户数据收集,而是要通过大量复杂的计算分析才能得出,运营社也没办法进行指导,因为这是技术同学的工作。


但是建立用户画像标签的维度却是运营同学需要考虑的。不同的产品有不同的维度,我们继续拿淘气值举例:


看完不同淘气值可以享受的不同待遇,有的小伙伴可能会吐槽,凭什么一个数值就能代表用户。


我们要理解用户画像的核心作用是什么,是为了驱动和提高业务,完成运营指标。


阿里的运终极目标不过是让用户多买买买,多使用自家的产品。而淘气值的提升维度也是围绕这个目标展开的。


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从基础分到购物分到奖励分,我们来看看阿里官方给了哪几个提升维度。


首先是跟信誉等级相关的基础分,基础分的设定一方面鼓励用户完善账户信息,另一方面提醒用户购物合规守信。


这样一来,淘宝可以减少刷单等不诚信的购物行为,维护整体购物环境。


第二是直接刺激消费的购物分,类似 RFM 用户价值分析模型,从最近一次消费(R)、消费频率(F)和消费金额(M)三个维度评估用户价值,鼓励用户多买、买更贵、消费多样化。


第三是奖励分,鼓励用户多评价多参与提问回答,这个维度的设定完全符合淘宝想做内容电商的野心。


而亲情账号一方面是增加长辈这些中老年人用户(这些用户大多不会使用支付宝或者觉得线上支付不安全),另一方面,情侣之间的亲情账号带上了你尽管买我掏钱的浪漫色彩,可以大大刺激情侣消费。


由于淘气值具有完善全面的提升维度,淘气值不仅能帮阿里进行用户分级管理,还能激励用户和引导消费行为。可以说,淘气值帮阿里形成了一个运营闭环。

04 总结

本文以阿里淘气值为案例,让大家更深的了解用户画像,好的用户画像不仅能预测用户行为发生的概率,甚至能对用户行为进行激励和引导。简单总结如下:


1)用户画像不等于典型用户,典型用户是抽象不存在的,用户画像则是把用户用标签的形式表现出来,每一个真实存在的用户都有属于自己的用户画像。


2)用户画像由用户标签构成,但是跟产品/业务相关的用户标签才放到用户画像里。


3)将用户的信息进行分析计算,建立具有预测作用甚至是激励用户作用的用户画像标签,这样的用户画像标签才是真正有效的。


4)获得合格的用户画像标签涉及大量的技术层面工作,但是建立用户画像标签的维度是运营同学需要考虑的。


哎,不说了,还有一个月就要双十一了!小编我得赶紧行动刷淘气值,指不定这次超级会员有什么福利呢!



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