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当我们谈用户画像时,到底在谈什么?
2022-07-29 11:10:00

人人都在谈论大数据的时代背景下,越来越多的品牌将用户画像作为经营战略的重要调整依据,上篇文章《干货 | 不容错过的用户标签全面解读。建议收藏!》我们已经了解了什么是用户标签,今天就接着来聊聊用户画像。

01 什么是用户画像?

如果开门见山地问大家什么是用户画像,你会怎么回答?直接列上用户画像的定义在小犀看来还是有些抽象,不妨先想想一下画像是什么。

 我们在描绘一个人时,往往会抓住他最显眼的标签特征,例如双眼皮,长发,圆脸…经过一番描绘,就有了一个人物大致的形象。

同理,所谓用户画像,就是通过数据标签构建出来的用户形象。品牌通过对海量数据信息进行分析,将数据抽象成标签,再利用这些标签将用户形象具体化,最终形成的就是用户画像。这里特别要注意的是,用户画像强调的是一群人,是对群体宏观的把握,体现了群体的共性,是在单一/组合维度识别下,弱化群体中每个个体的形象与特色,从而聚合的一类用户共有特征。

 

因此,用户画像可分为以下两部分

  • User Persona:用户角色,针对用户真实需求虚拟(抽象)出的典型人物角色,比如,住在江浙一带养了宠物的未婚女性;
  • User Profile:用户标签,比如,女性、未婚、有宠物都是具体的用户标签。
用户画像的构成通常遵循七大要素,有趣的是,这七大要素的首字母恰巧同Persona的7个字母一一相对应,每个字母对应一条原则:

在数据为王的时代,精准的用户画像能够清晰划分用户群体及其各自的行为和目标,精确详尽的信息更能帮助品牌就多个用户群体更快达成一致认识,有助于营销效率和服务质量的提升。同时,也可以根据用户画像评判迎合用户需求的好坏程度,衡量设计效率,进而更好地服务用户,提高用户的留存率。

02 用户画像常见误区

现如今,不少品牌都积累了一定体量的数据,着手开始或是已经构建了自己的用户画像体系,但过程中仍存在不少误区,以下列举了几个常见的误区,快来看看你的品牌有没有“踩雷”:

1、画像与业务场景的关联度不高

为了筛选出高净值用户,挖掘品牌的更多增长可能性,不少品牌构建了自己的标签体系以及用户画像,以便对用户进行层层筛选,进而开展针对性的精细运营。但这些品牌也仅仅是构建了标签体系,没有基于行业做多维度的拓展。

以宠物行业为例,某个品牌此前为用户打上的标签为“男性,30岁,养了猫”,这样的标签显然与业务场景的关联度不高,无法开展后续的精细化运营。宠物行业的特征是消费决策者和使用者分离,因此消费者具备双重角色——实际使用者和购买决策者。当宠物的品种、年龄、需求不同,或是主人的人生阶段、社交偏好、陪伴偏好不同时,消费者在宠物身上的花费程度和方式就各不相同,在品类购买跨度上也会有更大的延伸空间。因此,就需要从人、宠,场景构建和应用标签,紧扣业务场景,才能穷举描述品牌“全域”“全量”的用户。

 

Linkflow沉淀的宠物行业标签体系(部分)

 

2、重数量、轻质量,认为用户标签越多越好

为了实现对海量消费者的精细化运营,不少品牌在沉淀全链路的客户数据时往往会存在这样的误区,认为标签越多越好、越全面越好,试图把整个消费者形象完美复刻出来。但事实并非如此,正如前文中提到的,用户画像强调的是一群人,是对群体宏观的把握,因此标签的数量要符合运营可以负荷的颗粒度,过多的标签只会使得用户信息杂乱无章,效果适得其反。

以Linkflow服务的某个全球知名快时尚服装品牌为例,他们的标签就打得相对简单,比如喜欢裙子的、喜欢衬衫的,喜欢牛仔裤的,大概有4~6个左右,品牌会对最近两个星期在小程序中浏览同类产品的消费者分别打上标签,再根据标签去做不同的推送触达。比如给打上喜欢裙子标签的客户推送“今年夏天你必备的几款裙子”,继而图文内容放入十个裙子的小程序购买链接,让客户去选择购买,便于精准和自动化的运营沟通。

3、不重视标签的维护和更新

用户标签作为构成用户画像的核心因素并非一成不变,而是需要定期进行更新。运营人员需要结合品牌自身的发展,在一个周期内对这些标签的有用程度、适配度等进行评估,并需要根据时间、场景的变化及时调整。

增加和减少标签也存在着一个稳定的衡量标准,例如设计好一个标签后,发现这种标签下的用户数量较少,并且无法大规模使用,不适用的情况很多,就可以考虑删除。只有做好维护与更新标签这件事,品牌在进行私域运营时才能结合标签内容实现精细化、个性化,进而提升后续的获客和转化。

4、没有把握好用户隐私尺度

用户画像虽然能够帮助精准定位消费者并提供个性化服务,但品牌在构建用户画像过程中也存在较多数据安全问题,例如非法数据采集技术、过度收集用户数据、用户个人数据隐私缺乏保障机制等,尤其在个保法出台后,如果管理不到位、尺度把握不当,反而容易让用户产生隐私权遭到侵犯的不信任感。

 

对此,品牌应坚守法律法规底线,如对用户数据非必要不收集、非同意不收集,妥善保管数据避免外泄;另一方面,在构建用户画像的过程中也需要将用户的个人数据匿名化,实现关联要素“角色”的切断,防止用户画像“出界”。

03 用户画像的应用场景

用户画像的应用场景十分广泛,可以根据不同业务需求探索出诸多应用场景。我们根据品牌运营实际工作中应用较为广泛的列举几个。

1、人群分析

人群分析是用户画像最基础的应用场景之一,运营人员可借助标签深入分析不同用户画像群体的分布特征,又或是不同人群的消费习惯、消费偏好、不同地域的差异分析等,继而基于画像标签产出分析报告,帮助品牌运营人员更加了解行业动态。

 

 

Linkflow用户画像中用户时域分析

 

2、广告优化

在获客成本持续走高的今天,用户画像可谓是优化营销推广的利器之一,不仅可以圈选定位更准确的人群,同时也为素材文案、广告创意提供了更具体的撰写方向,做到精准且有效的投放。此外,用户画像可以助力广告主完成洞察到决策的环节,让投放工作更有目标方向,广告主也可基于标签高效触达目标人群,提升用户体验,实现营销价值的最大化。

3、精细化消费者运营

当品牌能够准确构建用户画像时,就可以用来为服务精细化运营了。运营人员可以通过快速分析用户特征,找到不同运营场景下的目标用户,从而精准圈定目标人群,进行更灵活、更有针对性的营销活动和个性化消息推送

以医药行业为例,由于每个患者的症状不同,服药时间与周期也不尽相同。不少患者在感觉病情有些好转后,就会在服药这件事上有所疏忽,又或是因为被其他事情耽误而忘记服药。为了提醒患者按时服药,早日恢复健康,医护人员可根据服药偏好为患者打上中药、西药、无明显倾向的标签;又或是根据服药史打上调节肠胃、改善睡眠、调节免疫、调节睡眠、骨骼健康等标签,从而圈出需要定期关怀的患者,以达到针对性关怀提醒的效果,提升医疗服务满意度和诊疗效果。
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