目标用户画像是什么意思(分析用户画像是什么意思)

最近在网上看到很多对用户画像体系的质疑,觉得这些标签化的信息没有办法转化为实际信息,也很难对企业的产品规划、业务发展造成什么比较大的影响。

其实很多人都对用户画像有些误解,自从信息化、数字化成为了社会的主流,数据也变成了企业经营管理中绕不开的关键要素。正因为数据的火热,也是因为在日常业务活动中储存着很多与用户相关的标签数据,企业想要把这些数据利用起来,就想到了用户画像。

目标用户画像是什么意思(分析用户画像是什么意思)

但这种没有明确规划的行动,单纯只是为了把数据库“没用”的数据利用起来,就导致了用户画像只是用户基础数据的简单罗列,这些拼凑出来的用户画像表面上看没有什么问题,实际上已经脱离了业务需求,和落地还相差甚远。

用户画像是什么

1、用户画像定义

用户画像实际上并不是什么数字化时代刚诞生的新鲜技术,它在社会中已经有了很长的历史。

很早以前,还没有什么电商平台,人与人之间的交易大多发生在线下,这时候数据还没有得到多大的重视。在这时路边的小店就已经开始区分生客、熟客,对不同顾客通过标签化的形式记录信息,提供更加精确的服务。

目标用户画像是什么意思(分析用户画像是什么意思)

用户画像标签 – 派可数据可视化分析平台

现在谈到的用户画像其实就是打标签,通过在业务流程中的点餐、点单、支付等等不同节点收集用户的基础信息、消费习惯、兴趣爱好、财务实力等不同维度的数据信息。分析人员就是在这些数据的基础上,对不同用户或某个用户群体进行用户画像的绘制,然后再通过刻画的信息进行分析,挖掘出用户的需求,以此来对企业产品及服务进行相应的调整。

同时,除了用户的基础信息外,每个行业都有属于自己的用户画像,例如,餐饮连锁企业可以记录用户的点餐信息,通过这些点餐信息就能分析出用户的喜好口味、菜品、服务等画像,以此企业就可以根据用户画像中揭示的用户需求及时作出调整。

2、用户画像标签类型

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标签类型 – 派可数据商业智能BI

属性标签

属性标签针对的是用户的基础信息,是企业获取最广泛的信息,一般是从业务活动中直接获取的数据,例如,用户姓名、性别、年龄、所在城市等。

行为标签

行为标签指向的是用户在企业业务流程中的活动,信息量会非常丰富,所包含的数据直接与企业产品和服务挂钩,例如,用户搜索、订单、点餐、支付等。

统计标签

统计标签是依托用户的属性、行为数据得到的,是企业用户画像的基础组成,一般用来描述某一个用户群体的用户画像,例如,青年人群的性别、搜索、活跃、喜好等。

规则标签

规则标签是在企业获取的其他用户数据的基础上,针对用户的行为和规律得到的数据,在实际绘制过程中,一般由业务人员和技术人员共同协商确定,例如有效用户、潜在用户、铁粉等。

用户画像有什么作用

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用户群体划分 – 派可数据可视化分析

1、精准营销

因为经济的发展,物质匮乏已经离我们越来越远,目前市场上同一种产品可能有几十上百个品牌,这种情况下企业不可能再像以前粗放式经营,只能从消费者出发,对不同类型消费者针对性地提供个性化服务,实行精细化运营。

每当双11,618等电商平台节日,这些电商平台都会大批量的放出优惠券,如果你多注意的话,你会发现不同消费者获得的券类型和金额都是有可能不同的,这些不同就是企业根据用户画像把不同消费者分成了不同类型和等级,针对性提供服务,提高拉新、留存、转化等运营效率。

2、用户洞察

用户画像还是企业进行数据分析时的关键要素,企业在进行研发或者活动策划时,通常都会借助用户画像来分析出用户的核心需求,以这些需求为基础,产出符合用户预期的产品,组织用户需要的活动。

在实际业务中,企业不可能做到对每个用户进行调研,这时候日常积累完成的用户画像就是用户的最佳代表。

3、产品设计

产品生产出来是卖给用户的,那用户为什么要买你这个产品,就是因为产品满足了用户的需求,把合适的产品卖给需要的人。

用户画像就是探究用户需求的最好方式,在当下越来越多的企业把用户需求放在核心位置,企业需要对获取的各种用户数据进行分析,做出预判。初步搭建用户画像,做出用户喜好、功能需求统计,从而设计制造更加符合核心需要的新产品,为用户提供更加良好的体验和服务。

4、数据应用

用户画像是很多数据产品的基础,诸如耳熟能详的推荐系统,丰富的内容基于一系列人口统计相关的标签,性别、年龄、学历、兴趣偏好等等来帮助企业进行推广投放的。

近些年,依靠强大的推荐算法在市场上火起来的软件越来越多就是精准营销、精细化运营发力的最好证明。如今,对每个消费者针对性提供服务的推荐算法已经全面占领了视频、小说、音乐、购物等绝大部分平台。

用户画像注意事项

目标用户画像是什么意思(分析用户画像是什么意思)

  1. 所有用户数据都要确保真实、准确、丰富;
  2. 用户标签不能太泛化,要对不同类型进行细化的构建;
  3. 要把核心用户标签和其他次要标签进行优先级排序;
  4. 根据企业业务流程进展和变化,不断更新迭代;
  5. 小范围用户群体调研和大规模用户画像分析结合。

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