看完后,別再說自己不懂用戶畫像了


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          7年前

          【作者丨秦路】

          【來源公眾號(hào)丨秦路】

          【編輯丨善小花】

           

          用戶畫像是一個(gè)挺新穎的詞,最初它是大數(shù)據(jù)行業(yè)言必及之的時(shí)髦概念。現(xiàn)在我們運(yùn)營談及用戶畫像,它也是和精準(zhǔn)營銷、精細(xì)化運(yùn)營直接鉤掛的。這篇文章主要講產(chǎn)品和運(yùn)營角度的用戶畫像。

           

          希望看完后,解決你一切關(guān)于用戶畫像的疑問。

           

            什么是用戶畫像

           

          用戶畫像一點(diǎn)也不神秘,它是根據(jù)用戶在互聯(lián)網(wǎng)留下的種種數(shù)據(jù),主動(dòng)或被動(dòng)地收集,最后加工成一系列的標(biāo)簽。比如猜用戶是男是女,哪里人,工資多少,有沒有談戀愛,喜歡什么,準(zhǔn)備剁手購物嗎?

           

          我們常把用戶標(biāo)簽和用戶畫像對(duì)等。但凡用戶畫像的文章,類似上文圖片都會(huì)出現(xiàn),有用爛的趨勢(shì)。標(biāo)簽化是最直觀的解釋,但它不等于用戶畫像。

           

          用戶畫像的正式名稱是User Profile,大家往往把它和User Persona混淆,后者更恰當(dāng)?shù)拿质怯脩艚巧J钱a(chǎn)品設(shè)計(jì)和用戶調(diào)研的一種方式方法。當(dāng)我們討論產(chǎn)品、需求、場(chǎng)景、用戶體驗(yàn)的時(shí)候,往往需要將焦點(diǎn)聚集在某類人群上,用戶角色便是一種抽象的方法,是目標(biāo)用戶的集合。

           

          用戶角色不指代具體的誰。「她是一位25歲的白領(lǐng),211大學(xué)畢業(yè),現(xiàn)在從事于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的設(shè)計(jì)工作,居住在北京。單身,平時(shí)喜愛搖滾樂」,這段話語,常用來描述產(chǎn)品的典型用戶。

           

          本文談的User Profile,更多是運(yùn)營和數(shù)據(jù)息息相關(guān)的平臺(tái)級(jí)應(yīng)用,本質(zhì)是對(duì)任何一個(gè)用戶都能用標(biāo)簽和數(shù)據(jù)描述。

           

            用戶畫像的應(yīng)用

           

          它在企業(yè)邁大邁強(qiáng)的過程中有舉足輕重的作用。以下是主要的應(yīng)用。

           

          精準(zhǔn)營銷:這是運(yùn)營最熟悉的玩法,從粗放式到精細(xì)化,將用戶群體切割成更細(xì)的粒度,輔以短信、推送、郵件、活動(dòng)等手段,驅(qū)以關(guān)懷、挽回、激勵(lì)等策略。

           

          數(shù)據(jù)應(yīng)用:用戶畫像是很多數(shù)據(jù)產(chǎn)品的基礎(chǔ),諸如耳熟能詳?shù)耐扑]系統(tǒng)廣告系統(tǒng)。操作過各大廣告投放系統(tǒng)的同學(xué)想必都清楚,廣告投放基于一系列人口統(tǒng)計(jì)相關(guān)的標(biāo)簽,性別、年齡、學(xué)歷、興趣偏好、手機(jī)等等。

           

          用戶分析:雖然和Persona不一樣,用戶畫像也是了解用戶的必要補(bǔ)充。產(chǎn)品早期,PM們通過用戶調(diào)研和訪談的形式了解用戶。在產(chǎn)品用戶量擴(kuò)大后,調(diào)研的效用降低,這時(shí)候會(huì)輔以用戶畫像配合研究。新增的用戶有什么特征,核心用戶的屬性是否變化等等。

           

          數(shù)據(jù)分析:這個(gè)就不用多提了,用戶畫像可以理解為業(yè)務(wù)層面的數(shù)據(jù)倉庫,各類標(biāo)簽是多維分析的天然要素。數(shù)據(jù)查詢平臺(tái)會(huì)和這些數(shù)據(jù)打通。

           

          對(duì)大部分產(chǎn)品,用戶畫像用不到推薦系統(tǒng),個(gè)性化推薦也提高不了幾個(gè)利潤,畢竟它需要大量的用戶和數(shù)據(jù)作支撐。所以這些產(chǎn)品,更適合以用戶畫像為基礎(chǔ)去驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)。

           

          提了那么多好處,但是據(jù)我了解,不少公司,花了一大筆錢招了不少人建設(shè)用戶畫像系統(tǒng),結(jié)果用不起來。或者做了一份用戶畫像的報(bào)告,性別用戶地理位置用戶消費(fèi)金額,看上去挺高大上的,看完也就看完了。

           

          歸根結(jié)底,難以用好。

           

          很多用戶畫像初衷是好的,但是淪為了形式主義。

           

          舉身邊的例子,朋友在公司建立用戶畫像劃分了百來個(gè)維度。用戶消費(fèi)、屬性、行為無所不包。本來這不錯(cuò)啊,但是上線后運(yùn)營看著這個(gè)干瞪眼。

           

          問題包含但不限于,用戶有那么多維度,怎么合理地選擇標(biāo)簽?我想定義用戶的層級(jí),VIP用戶應(yīng)該累積消費(fèi)金額超過多少?是在什么時(shí)間窗口內(nèi)?為什么選擇這幾個(gè)標(biāo)準(zhǔn)?后續(xù)應(yīng)該怎么維護(hù)和監(jiān)控?業(yè)務(wù)發(fā)生變化了這個(gè)標(biāo)簽要不要改?

           

          設(shè)立好標(biāo)簽,怎么驗(yàn)證用戶畫像的有效性?我怎么知道這套系統(tǒng)成功了呢?效果不佳怎么辦?它有沒有更多的應(yīng)用場(chǎng)景?

           

          策略的執(zhí)行也是一個(gè)糾結(jié)的問題。從崗位的執(zhí)行看,運(yùn)營背負(fù)著KPI。當(dāng)月底KPI完不成時(shí),你覺得他們更喜歡選擇全量運(yùn)營,還是精細(xì)化呢?

           

          我想不少公司都存在這樣類似情況:使用過用戶畫像一段時(shí)間后,發(fā)現(xiàn)也就那么一回事,也就漸漸不再使用。

           

          這是用戶畫像在業(yè)務(wù)層面遇到老大難的問題。雖然企業(yè)自稱建立用戶畫像,應(yīng)用還是挺粗糙的。

           

            怎樣深入理解用戶畫像

           

          畫虎不全反類汪,想要用好它,首先得深入理解用戶畫像。

           

          現(xiàn)在運(yùn)營按用戶生命周期設(shè)立了幾個(gè)標(biāo)簽,比如新用戶、活躍用戶、流失用戶,這些標(biāo)簽當(dāng)然夠細(xì)分。但它真的是一個(gè)好標(biāo)簽么?不是。

           

          因?yàn)檫@些都是滯后性的。按流失用戶的一般定義,往往是用戶很長一段時(shí)間沒有回應(yīng)和行動(dòng),但是都幾個(gè)月沒有響應(yīng)了,哪怕知道是流失用戶也于事無補(bǔ)。它有價(jià)值,但太滯后。

           

          聰明的運(yùn)營會(huì)設(shè)立一個(gè)新的標(biāo)簽,最近一次活躍距今天數(shù),用戶有六個(gè)月沒有活躍,那么天數(shù)就是180天。這個(gè)比單純的流失用戶標(biāo)簽好,能憑此劃分不同的距今天數(shù),設(shè)立30天,90天,180天的時(shí)間節(jié)點(diǎn)。

           

          距今天數(shù)也不是最好的。用戶有差異,同樣兩個(gè)用戶A和B,哪怕不活躍天數(shù)相同,我也不能認(rèn)為它們的流失可能性相等。該問題在低頻場(chǎng)景更凸顯,旅游APP,半年沒有活躍也是正常的,此時(shí)距今天數(shù)力有未逮。

           

          回過頭看流失用戶,我們定義它,不是為了設(shè)立一個(gè)高大上的系統(tǒng)。任何企業(yè),肯定一開始就希望流失用戶越少越好,其次才是如何挽回。這種業(yè)務(wù)前提下,預(yù)防性的減少流失用戶比已經(jīng)流失的標(biāo)簽更重要。

           

          所以最好的標(biāo)簽的標(biāo)簽是用戶流失概率,流失概率>距今消費(fèi)天數(shù)>流失標(biāo)簽。

           

          不要想當(dāng)然的歸納一個(gè)齊全完備的體系,卻忽略了畫像的核心價(jià)值。用戶畫像首先得是商業(yè)目的下的用戶標(biāo)簽集合。

           

          猜用戶是男是女,哪里人,工資多少,有沒有談戀愛,喜歡什么,準(zhǔn)備剁手購物嗎?探討這些是沒有意義的。是男是女如何影響消費(fèi)決策,工資多少影響消費(fèi)能力,有沒有談戀愛會(huì)否帶來新的營銷場(chǎng)景,剁手購物怎么精準(zhǔn)推薦,這些才是用戶畫像背后的邏輯。

           

          不是我有了用戶畫像,便能驅(qū)動(dòng)和提高業(yè)務(wù)。而是為了驅(qū)動(dòng)和提高業(yè)務(wù),才需要用戶畫像。這是很容易犯的錯(cuò)誤。

           

          用戶畫像的標(biāo)簽一般通過兩種形式獲得,基于已有數(shù)據(jù)或者一定規(guī)則加工,流失標(biāo)簽和距今天數(shù)皆是。另外一種是基于已有的數(shù)據(jù)計(jì)算概率模型,會(huì)用到機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘。

           

          概率是介于0~1之間的數(shù)值。拿性別舉例,除非能直接獲取用戶的身份證信息,用戶很少會(huì)填寫性別,填寫的性別也不一定準(zhǔn)確,網(wǎng)游中性別為女的扣腳大漢一抓一大把呢。

           

          這里就要增加一層推斷用戶真實(shí)性別的算法。中國人的性別和名字是強(qiáng)相關(guān),建國建軍,翠花翠蘭,很容易判斷。算法中常用貝葉斯,通過已有的姓名性別庫預(yù)測(cè)新加入的用戶性別。

           

          特殊情況下,不少姓名是中性,男女不辯。像曉晶,可男可女。更特殊的情況,看上去是男性的名字,也有可能是女性,我的初中老師就叫建軍,然而是個(gè)和藹可親的小姐姐。

           

          特殊情況意味著特殊的概率,所以不能用非此即彼的二分法。所謂概率,它更習(xí)慣告訴你,通過模型推斷,建軍有95%的可能是男性姓名,表示為0.95;曉晶有55%的可能是男性,表示為0.55。

           

          雖然為了方便,模型會(huì)設(shè)立閾值,將50%以上的概率默認(rèn)為男性,以下默認(rèn)為女性。但業(yè)務(wù)部門的同學(xué)要清楚,用戶標(biāo)簽的本質(zhì)往往是0~1之間的概率。

           

          概率型的標(biāo)簽很難驗(yàn)證。某位用戶被標(biāo)上學(xué)生標(biāo)簽,要么真的哄他上傳學(xué)籍證明,否則很難知道他是不是真的學(xué)生。這種黑箱情況下,針對(duì)學(xué)生用戶進(jìn)行營銷活動(dòng),效果好與不好,都受標(biāo)簽準(zhǔn)確率的影響。廣告、推薦、精準(zhǔn)營銷都會(huì)遇到這個(gè)問題。

           

          概率肯定有多有少。90%流失概率的用戶,和30%流失概率的用戶,雖然是模型建立出的預(yù)測(cè)值,非真實(shí),我們還是會(huì)認(rèn)為前者更有離開的可能性,憑此設(shè)立運(yùn)營策略。

           

          這帶來一個(gè)新的問題,如何選擇概率的閾值?

           

          我們想要挽回流失用戶,選擇80%以上概率的人群,還是60%呢?答案已經(jīng)說過了,要考慮業(yè)務(wù),挽回流失用戶是手段不是目的,實(shí)際目的是通過挽回流失用戶提高利潤,那么閾值的選擇迎刃而解。計(jì)算不同閾值下,挽回用戶的收入和成本,選擇最優(yōu)解。

           

          推而廣之,推薦系統(tǒng)也好,廣告系統(tǒng)也罷,它們有更復(fù)雜的維度、標(biāo)簽、特征,本質(zhì)也是找出用戶最近想不想買車,用戶最近想不想旅游。把最合適的信息在最恰當(dāng)時(shí)機(jī)推給用戶,獲取最大的利益。

           

          我列舉的案例,是簡(jiǎn)化過的。像姓名,在電商和消費(fèi)行業(yè),除了生理上的性別,還會(huì)建立消費(fèi)模型上的性別標(biāo)簽,有些人雖然是男性,但購物行為是女性,這是要區(qū)分的。

           

          看到這里別怕,想要建好用戶畫像,說簡(jiǎn)單不簡(jiǎn)單,說難也不難。

           

            如何建立正確的用戶畫像

           

          用戶畫像首先是基于業(yè)務(wù)模型的。業(yè)務(wù)部門連業(yè)務(wù)模型都沒有想好,數(shù)據(jù)部門只能巧婦難為無米之炊。數(shù)據(jù)部門也別關(guān)門造車,這和做產(chǎn)品一樣,連用戶需求都沒有理解透徹,匆匆忙忙上線一個(gè)APP,結(jié)果無人問津。

           

          理解消費(fèi)者的決策,考慮業(yè)務(wù)場(chǎng)景,考慮業(yè)務(wù)形態(tài),考慮業(yè)務(wù)部門的需求…這些概念說得很虛,但是一個(gè)好的用戶畫像離不開它們。本文沒有說數(shù)據(jù)、模型和算法,是我認(rèn)為,它們比技術(shù)層面更重要。

           

           

          我們從一個(gè)故事開始設(shè)立用戶畫像吧。

           

          老王是一家互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)公司的核心人員,產(chǎn)品主營綠色健康沙拉,老王和綠色比較搭嘛。這家公司推出了APP專賣各式各樣的沙拉,現(xiàn)在需要建立用戶畫像指導(dǎo)運(yùn)營。

           

          公司現(xiàn)階段在業(yè)務(wù)層面,更關(guān)注營銷和銷售:如何將沙拉賣得更好。下圖是老王簡(jiǎn)單梳理的運(yùn)營流程。

          老王將顧客按是否購買過沙拉,劃分成潛在用戶和新客。潛在用戶是注冊(cè)過APP但還沒有下單,新客是只購買過一次沙拉的用戶,除此以外還有老客,即消費(fèi)了兩次及以上的人群。

           

          為了便于大家理解,我用JSON格式表示一個(gè)簡(jiǎn)易的用戶畫像。

           

          為什么獨(dú)立出新客標(biāo)簽?因?yàn)槔贤醯纳忱槍?duì)未消費(fèi)用戶會(huì)有新人紅包引導(dǎo)消費(fèi),萬事開頭難。這也帶來新客一次后不再消費(fèi)的問題,所以需要潛在、新客、老客的劃分。

           

          作為一個(gè)有追求的運(yùn)營人員,劃分老客也是不夠,這里繼續(xù)用戶分層。

           

          傳統(tǒng)的分層用RFM三個(gè)維度衡量,沙拉的客單價(jià)比較固定,F(xiàn)和M取一個(gè)就夠用了。老王現(xiàn)在計(jì)算不同消費(fèi)檔次的用戶留存度差異,譬如某時(shí)間段內(nèi)消費(fèi)達(dá)XX元的用戶,在未來時(shí)間段是否依舊消費(fèi)。

           

          沙拉這類餐飲是高頻消費(fèi),XX應(yīng)該選擇一個(gè)較窄的時(shí)間窗口,統(tǒng)計(jì)365天內(nèi)的消費(fèi)意義不大。還有一點(diǎn)需要注意的是,沙拉不同季節(jié)的銷量是有差異的,冬天沙拉肯定賣的不如夏天,要綜合考慮消費(fèi)分布。

           

          這里姑且定義,30天內(nèi)消費(fèi)200元以上為VIP用戶。老王的生意如果特別好,也可以繼續(xù)劃分超級(jí)VIP。這種標(biāo)簽往往配合業(yè)務(wù),譬如VIP有贈(zèng)送飲料,優(yōu)先配送的權(quán)益。非VIP人群,也需要激勵(lì)往VIP發(fā)展。

           

          畫像的人口統(tǒng)計(jì)屬性,老王靠用戶填寫訂單上的收貨人姓名搞定。籍貫?zāi)挲g這幾個(gè),對(duì)沙拉生意沒有特別大的幫助,難道為四川籍用戶提高麻辣沙拉?

           

          用戶地址,可以通過收貨地設(shè)立規(guī)則判斷,比如某個(gè)地址出現(xiàn)X次,可以將其認(rèn)為常用地地址。再依據(jù)送貨地在寫字樓還是學(xué)校,推算用戶是白領(lǐng)還是學(xué)生。

           

          老王針對(duì)不同屬性的人群,采取了特殊的運(yùn)營策略。像學(xué)生群體,因?yàn)?,8月份是暑假,所以老王提前預(yù)估到校園地區(qū)的銷售額下降。當(dāng)9月開學(xué)季,又能對(duì)返校學(xué)生進(jìn)行召回。

           

          白領(lǐng)相關(guān)的群體,更關(guān)注消費(fèi)體驗(yàn),對(duì)價(jià)格敏感是次要的。如果平臺(tái)女用戶的消費(fèi)占比高,老王就主打減肥功能的沙拉,并且以包月套餐的形式提高銷量。

           

          以一家沙拉店來看,老王的用戶畫像已經(jīng)不錯(cuò)了,但他還是焦頭爛額,因?yàn)橛脩袅魇书_始上升。用戶流失有各種各樣的原因:對(duì)手老李沙拉的競(jìng)爭(zhēng)、沙拉的口味、用戶覺得性價(jià)比不高、老王不夠帥等。

           

          流失是一個(gè)老大難的預(yù)測(cè)問題。老王對(duì)流失用戶的定義是30天沒有消費(fèi)。想要準(zhǔn)確預(yù)測(cè),這里得嘗試用機(jī)器學(xué)習(xí)建模,技術(shù)方面先這里略過。所謂建模,最好要找到用戶開始不消費(fèi)的時(shí)間點(diǎn)之前的關(guān)鍵因素,可是是行為,可以是屬性。

           

          用戶歷史窗口內(nèi)消費(fèi)金額少,有可能流失;用戶歷史窗口內(nèi)消費(fèi)頻次低,有可能流失;用戶歷史窗口內(nèi)打開APP次數(shù)少,有可能流失;用戶給過差評(píng),有可能流失;用戶等餐時(shí)間長,有可能流失;用戶的性別差異,有可能流失;餐飲的季度因素,有可能流失…

           

          老王依據(jù)業(yè)務(wù),挑選了可能影響業(yè)務(wù)的特征,提交給數(shù)據(jù)組嘗試預(yù)測(cè)流失。需要注意的是,這些用戶行為不能反應(yīng)真實(shí)的情況。大家不妨想一下,流失用戶的行為,是不是一個(gè)動(dòng)態(tài)的變化過程?

           

          我曾經(jīng)消費(fèi)過很多次,但是突然吃膩了,于是減少消費(fèi)次數(shù),再之后不怎么消費(fèi),最終流失。單位時(shí)間段內(nèi)的消費(fèi)忠誠度是梯度下降的,為了更好的描述變化過程,將時(shí)間窗口細(xì)分成多個(gè)等距段。前30~20天、前20~10天、前10天內(nèi),這種切分比前30天內(nèi)可以更好地表達(dá)下降趨勢(shì),也更好的預(yù)測(cè)流失。

           

          從老王的思路看,所謂流失,可以通過用戶行為的細(xì)節(jié)預(yù)判。機(jī)器學(xué)習(xí)的建模雖然依賴統(tǒng)計(jì)手段,也離不開業(yè)務(wù)洞察。這里再次證明,用戶畫像建立在業(yè)務(wù)模型上。

           

          流失概率解決了老王的心頭之患,通過提前發(fā)現(xiàn)降低流失用戶。挽回流失推行一段時(shí)間后,老王發(fā)現(xiàn)雖然流失用戶減少了,但是成本提高了,因?yàn)橥旎赜脩粢彩且ㄥX的呀。虧本可不行,老王心頭又生一計(jì),他只挽回有價(jià)值的,那種拿了紅包才消費(fèi)的用戶老王他不要了!老王要的是真愛粉。于是他配合消費(fèi)檔次區(qū)別對(duì)待,雖然流失用戶的數(shù)量沒有控制好,但是利潤提高了。

           

          上述的用戶畫像,沒有一個(gè)標(biāo)簽脫離于業(yè)務(wù)之外。基于業(yè)務(wù)場(chǎng)景,我們還能想象很多用戶畫像的玩法。沙拉有不同的口味,蔬果雞肉海鮮。用戶的口味偏好,可以用矩陣分解、模糊聚類或者多分類的問題計(jì)算,也以0~1之間的數(shù)字表示喜好程度,相似的,還有價(jià)格偏好,即價(jià)格敏感度。

          再深入想一下業(yè)務(wù)場(chǎng)景,如果某個(gè)辦公地點(diǎn),每天都有五六筆的訂單,分屬不同的客戶不同的時(shí)間段,外賣小哥得送個(gè)五六次,對(duì)人力成本是多大的浪費(fèi)呀。運(yùn)營可以在后臺(tái)分析相關(guān)的數(shù)據(jù),以團(tuán)購或拼單的形式,促成訂單合并,或許銷售額的利潤會(huì)下降,但是外賣的人力成本也節(jié)約了。這也是用畫像作為數(shù)據(jù)分析的依據(jù)。

           

          老王的運(yùn)營故事說完了,現(xiàn)在對(duì)用戶畫像的建立有一套想法了吧。

           

            用戶畫像的架構(gòu)

           

          不同業(yè)務(wù)的畫像標(biāo)簽體系并不一致,這需要數(shù)據(jù)和運(yùn)營目的性的提煉。

           

          用戶畫像一般按業(yè)務(wù)屬性劃分多個(gè)類別模塊。除了常見的人口統(tǒng)計(jì),社會(huì)屬性外。還有用戶消費(fèi)畫像,用戶行為畫像,用戶興趣畫像等。具體的畫像得看產(chǎn)品形態(tài),像金融領(lǐng)域,還會(huì)有風(fēng)險(xiǎn)畫像,包括征信、違約、洗錢、還款能力、保險(xiǎn)黑名單等。電商領(lǐng)域會(huì)有商品的類目偏好、品類偏好、品牌偏好,不一而足。

           

          上圖是隨手畫的的例子,畫一個(gè)架構(gòu)不難,難得是了解每個(gè)標(biāo)簽背后的業(yè)務(wù)邏輯和落地方式,至于算法,又能單獨(dú)扯很多文章了。

           

          從數(shù)據(jù)流向和加工看,用戶畫像包含上下級(jí)遞進(jìn)關(guān)系。

           

          以上文的流失系數(shù)舉例,它通過建模,其依賴于用戶早期的歷史行為。而用戶早期的歷史行為,即10天內(nèi)的消費(fèi)金額、消費(fèi)次數(shù)、登錄次數(shù)等,本身也是一個(gè)標(biāo)簽,它們是通過原始的明細(xì)數(shù)據(jù)獲得。

          上圖列舉了標(biāo)簽加工和計(jì)算的過程,很好理解。最上層的策略標(biāo)簽,是針對(duì)業(yè)務(wù)的落地,運(yùn)營人員通過多個(gè)標(biāo)簽的組合形成一個(gè)用戶群組,方便執(zhí)行。

           

          公司越大,用戶畫像越復(fù)雜。某家主打內(nèi)容分發(fā)的公司進(jìn)入了全新的視頻領(lǐng)域,現(xiàn)在有兩款A(yù)PP,那么用戶畫像的結(jié)構(gòu)也需要改變。既有內(nèi)容相關(guān)的標(biāo)簽,也有視頻相關(guān)的標(biāo)簽,兩者是并行且關(guān)聯(lián)的。

           

          比如A用戶在內(nèi)容標(biāo)簽下是重度使用,而在視頻標(biāo)簽下是輕度。比如B用戶很久沒打開內(nèi)容APP有流失風(fēng)險(xiǎn),但在視頻APP的使用時(shí)長上看很忠誠。如此種種,看的是靈活應(yīng)用。當(dāng)然,姓名性別這類人口統(tǒng)計(jì)標(biāo)簽,是通用的。

           

          用戶畫像作為平臺(tái)級(jí)的應(yīng)用,很多運(yùn)營策略及工具,都是在其基礎(chǔ)上構(gòu)建的。

           

           

          基于營銷和消費(fèi)相關(guān)的標(biāo)簽,新客、老客、用戶的流失和忠誠、用戶的消費(fèi)水平和頻率等,都是構(gòu)成CRM(客戶關(guān)系管理)的基礎(chǔ),可能大家更習(xí)慣叫它用戶/會(huì)員管理運(yùn)營平臺(tái)。

           

          它的作用在于,將數(shù)據(jù)化的標(biāo)簽,轉(zhuǎn)換成產(chǎn)品運(yùn)營策略。不同的標(biāo)簽對(duì)應(yīng)不同的用戶群體,也對(duì)應(yīng)不同的營銷手段。CRM的結(jié)構(gòu)中會(huì)包含各類觸達(dá)用戶的常用渠道比如短信、郵件、推送等。也包含CMS(內(nèi)容管理系統(tǒng)),執(zhí)行人員通過其快速配置活動(dòng)頁、活動(dòng)通道、優(yōu)惠券等,靠營銷活動(dòng)拉動(dòng)數(shù)據(jù)。

           

          老王的沙拉業(yè)務(wù)要是做大,那么運(yùn)營平臺(tái)就會(huì)以圖中的結(jié)構(gòu)搭建。老王在CRM中組合標(biāo)簽,新客老客流失客的數(shù)據(jù)借助BI監(jiān)控,然后通過CMS系統(tǒng)配置紅包啊優(yōu)惠券啊等等,再通過短或Push觸達(dá)。

           

          好的用戶畫像系統(tǒng),既是數(shù)據(jù)生態(tài)體系,也是業(yè)務(wù)和運(yùn)營的生態(tài)體系,它是一門復(fù)雜的交叉領(lǐng)域。因?yàn)槠邢蓿惴ǎ瑪?shù)據(jù)產(chǎn)品沒有更多的涉及,以后有機(jī)會(huì)再講吧。核心思想希望大家能吃透。若有吐槽和疑問歡迎留言。

           

          萬千用法,存乎一心。

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