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用户画像分析的数据可视化应用
2021-10-27 11:51:28

前言

用户画像,又称人群画像,是根据客户人口统计学信息,社交关系,偏好习惯和消费行为等信息而抽象出来的标签化画像。


构建客户画像的核心工作即是给客户贴“标签”。


这篇文章我们主要根据用户标签的不同分类,和场景案例,来看下,如何将用户画像分析进行可视化

目录:

1、用户画像的价值

2、用户标签的分类

3、用户画像的可视化应用

(1)波士顿矩阵

(2)RFM分析

用户画像的价值

1、精准营销

精准营销是用户画像或者标签最直接和有价值的应用。这部分也是广告部门最注重的工作内容。当我们给各个用户打上各种“标签”之后,广告主(店铺、商家)就可以通过标签圈定他们想要的客户,进行精准的广告投放。

2、助力产品

一个产品想要得到广泛的应用,受众分析必不可少。产品经理需要懂用户,所以用户画像能帮助产品经理透过客户行为表象看到客户深层的动机和心理。

3、行业报告

通过对客户画像的分析可以了解行业动态,比如90后人群的消费偏好趋势分析、高端客户青睐品牌分析、不同地域品类消费差异分析等等。

用户标签的分类

用户标签一般可以分为两大类:

1、基础属性标签

年龄、性别、生日、星座、教育、身高、收入、职业等。


这类属于用户自身属性标签,通常通过用户自己填写等方式直接获取,一般较为准确。

2、行为特征标签

行为特征标签,通常由用户在网页、平台上的行为产生,例如注册时间、付款时间、最近一次登录时间等。


这类标签,通过一系列算法或规则挖掘得到,和产品或业务息息相关,也是用户画像分析中最重要的部分。


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图1:标签的层级-选自公众号Becomewiser 

在了解标签分类之后,我们往往需要结合产品/业务情况,进行标签的分级和细化


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图2:标签的规则分类-选自公众号Becomewiser 

用户画像的可视化应用

通过可视化,可以更加清晰直观的展示用户画像的分析结果,不同标签的数据对比,趋势变化等,我们都需要可视化的形式来监控查看。


做图工具:海致BDP个人版

基础属性标签-可视化

首先一些基本的属性标签,我们用一个场景案例来介绍。

场景案例:


现有一份200多用户对十部电影的豆瓣评分数据,我们根据这些数据来刻画几组用户画像。

重点数据展示

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三种类型观众在数量上相差不多,说明人的品位爱好各不相同,比较平均。


使用指标卡图表,对重点数据进行展示。在结合业务时,还可以加上重点指标的同环比数据。

不同属性标签对比展示

(1)性别比例


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跟预想一样,果然喜欢青春爱情片女生偏多,女生感情比较细腻,多愁善感;动作片确实是男生占多数,男生喜欢动作、场面效果炫酷的电影


(2)是否单身


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结合上面的数据,我们是不是可以在对单身男青年们推荐时文案可以写上“多去看几部爱情片啊,说不定就会遇见你的未来女友”之类的话。


对比类数据我们使用环形图和饼图来进行展示,同时这类标签图表还可以作为筛选表,联动其他图表,分别查看不同属性数据


(3)社交偏好


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这里用对电影的评论数量来划分偏好程度的,大于等于25条评论都属于偏好社交,对于这部分人可以进行重点营销,他们可以为电影带来二次推广的效果。


(4)品牌偏好


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苹果虽贵但还是受到大部分人的认可,我们对于使用苹果的用户是不是可以大胆推测他们具有一定的消费能力,可以推荐一些高档影院或者3D巨幕电影。


关键词分析

用户岗位分析:


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在女生偏多的喜爱爱情片的人中果然也是护士、老师等女性职业偏多;反观男生偏多的喜爱动作片人群里IT、工程师等占到大部分,但是最明显的还是学生党队伍,学生还是空余时间较多,所以电影宣传人员可以多在各大高校进行推广,召开见面会等。

地理信息分析

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可以看出一些大城市的人们在忙碌的工作之余都喜欢用看电影来放松心情,娱乐一下,电影方工作人员是不是可以在大城市多排一些片场,来促进票房增长。


以上是一些基础属性标签的可视化,除了这些,务/产品相关的行为特征标签,下面我们选择波士顿矩阵和RFM分析两种可视化应用来讲解。

波士顿矩阵分析

波士顿矩阵(BCG Matrix),又称市场增长率-相对市场份额矩阵、波士顿咨询集团法、四象限分析法、产品系列结构管理法等。


销售增长率与市场占有率既相互影响,又互为条件。通过以上两个因素相互作用,会出现四种不同性质的产品类型,形成不同的产品发展前景:


①销售增长率和市场占有率“双高”的产品群(明星类产品);


②销售增长率和市场占有率“双低”的产品群(瘦狗类产品);


③销售增长率高、市场占有率低的产品群(问题类产品);


④销售增长率低、市场占有率高的产品群(金牛类产品)。


在用户画像分析中,我们通过对用户的消费次数和消费金额的可视化,也可以给用户进行类似的标签划分。


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可视化分析教程:


1. 在工作表界面-上传数据(此次演示数据为模拟数据)


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2. 仪表盘界面-添加图表 进入作图界面


添加计算字段,计算客单价 


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3. 利用散点图来进行波士顿矩阵分析用户画像,这里增加两个辅助线—A:平均金额=312元,B :就餐次数=2次

   散点图的作图要求为0个或多个维度 两个数值


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4. 根据散点图,可以大致分析出客户画像


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根据波士顿分析,我们就把频次(消费次数)和力度(客单价)两个属性不同的用户分析出来了,如:


(1)消费超过2次,每次消费力度平均超过312元的客户,通过波士顿矩阵判定为明星客户,这类客户需要我们重点关注,做好客户信息记录和定时的客户回访;


(2)消费超过2次,但每次消费力度不足312元的客户,则被判定为现金牛客户,这类客户通常消费频次比较频繁,能给企业带来较为稳定的现金流,是企业利润的基石和保证;


(3)消费不足2次,但每次消费力度超过312元的客户,则是问题客户,这类客户最有希望转化为明星客户,但是因为客户存在一定的潜在问题或规律,导致消费频次不高,这类客户需要利用客服进行重点跟进和长期跟踪;


(4)消费不足2次,消费力度也没有超过312元的客户,就是属于瘦狗客户,这类客户通常占企业客户的大多数,做好一般的维护即可。


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同样的波士顿矩阵分析适用于其他维度,比如消费力度和消费周期,用来找到最近消费的客户,以及最近不常来的客户,一起来分析我们的明星客户是否在流失,现金牛客户是否在增长。

RFM分析

RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。该模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱三项指标来描述该客户的价值状况。


R(Recency):客户最近一次交易时间的间隔。R值越大,表示客户交易发生的日期越久,反之则表示客户交易发生的日期越近。


F(Frequency):客户在最近一段时间内交易的次数。F值越大,表示客户交易越频繁,反之则表示客户交易不够活跃。


M(Monetary):客户在最近一段时间内交易的金额。M值越大,表示客户价值越高,反之则表示客户价值越低。


根据三个值的大小,与平均值做对比,进行高低判断,根据三个值的高低对用户进行分类


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通过RFM模型,对用户数据进行分析,有助于判断客户价值,对不同价值用户进行对应的营销策略。


RFM模型分析可视化效果:


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可视化分析教程:


1、首先制作R模型:用户最近一次消费。


在BDP工作表界面,点击右上角的“创建合表”--“数据聚合”:


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(注:订单时间务必为日期格式,付款金额为数值)

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在执行函数操作时,BDP非常人性化的加上了函数说明和示例,使用MAX_DATE这个函数就可以将最近消费的时间统计出来了。在左侧字段上方点击“加号”--“添加计算字段”--搜索“MAX_DATE”:


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“最后一次消费距今的时间”可以通过“DAY_DIFF”函数来完成计算。选择函数“DAY_DIFF”即可:


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现在基本R模型雏形已经完成了,用户id(计数)即为付费次数,接下来就是做VLOOKUP的分类了,在添加分组字段中就可以简单的处理。在左侧字段上方点击“加号”--“添加分组字段”--“选择分组字段名”:


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2、制作F、M模型:消费频率与消费金额


在实际的业务场景中,通常会存在一单多件的情况,在分组字段中也没有办法直接计数,


再建立一个数据聚合表便可以轻松解决这个问题!


操作过程:再新建一个数据聚合表,将刚才做好的R值拉入维度然后保存。


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处理好的数据如下图,最后便可以开始制作仪表盘啦~


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3、创建图表


气泡图:


维度:用户id  


数值x :最近一次消费时间间隔(求和)


数值y:付费次数(求和)


尺寸:付费金额


增加辅助线:x/y轴平均值计算


图片


饼图:


维度:付费次数分组字段


数值:付费次数(计数)


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用户标签的获取、用户画像的构建是个很复杂的过程,但是在做用户画像前,我们需要明确是否能将用户画像应用起来,比如是否有个性化推荐、用户分级运营动作等等。


通过运营手段、产品优化等将用户画像分析结果应用起来,形成闭环,才能对业务/产品增长起到作用哦~

-END-

小草莓
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小草莓
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6. 传播封建迷信,主要表现为:
    1)找人算命、测字、占卜、解梦、化解厄运、使用迷信方式治病;
    2)求推荐算命看相大师;
    3)针对具体风水等问题进行求助或咨询;
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    3)鼓动「饭圈」粉丝攀比炫富、奢靡享乐等行为
    4)以号召粉丝、雇用网络水军、「养号」形式刷量控评等行为
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