0 前言
下半场,互联网公司已经不新鲜了,大部分公司已经互联网化。他们已经在用网络进行产品宣传,使用电商销售自己的商品。大数据“赋能”企业,有数据,有用户:
- 通过大数据告诉政府该如何智慧地管理交通,做城市规划
- 通过消费数据分析,告诉企业该在什么时间生产什么产品,以最大化地满足用户的需求
- 通过生活大数据告诉我们餐饮企业,甚至房地产企业该如何选址
互联网上半场粗狂运营,有流量红利无需考虑细节。下半场,精细化运营将是长久主题。有数据,有数据分析能力才能让用户得到更好体验。所以,用户是根本,也是数据分析出发点。
如你在卖羊肉串餐饮公司,老板说竞争越来越激烈,要想做得好就要明白顾客喜欢什么。老板问:“能不能分析下用户数据,给咱们公司业务做个赋能?”
“老板啊,咱们是卖羊肉串的,做数据挖掘没用啊。”老板晚上就把你开了。
本文来看咋一步步分析用户数据。
1 用户画像的阶段和准则
首先就是将自己企业的用户画像做个白描,告诉他这些用户“都是谁”“从哪来”“要去哪”。
用户画像建模是个系统工程,要解决三个问题:
- 用户从哪来,需要统一标识用户 ID,方便对用户后续行为进行跟踪。要了解这些羊肉串用户从哪里来,他们是为了聚餐,还是自己吃宵夜,这些场景都要做统计分析
- 这些用户是谁?需要对这些用户进行标签化,方便我们对用户行为进行理解
- 用户要到哪里去?我们要将这些用户画像与我们的业务相关联,提升我们的转化率,或者降低我们的流失率
老板说:“不错,都需要什么资源,随时找我。”
为啥要设计唯一标识?
整个用户画像的核心
以一个 App 为例,它把“从用户开始使用 APP 到下单到售后整个所有的用户行为”进行串联,就可更好跟踪和分析一个用户的特征。
设计唯一标识可从这些项中选择:用户名、注册手机号、联系人手机号、邮箱、设备号、CookieID等。
给用户打标签
标签很多,且不同产品,标签选择范围也不同,这么多标签,咋划分才能既方便记忆,又能保证用户画像的全面性?用户消费行为分析。可从这 4 个维度来进行标签划分:
- 用户标签:它包括了性别、年龄、地域、收入、学历、职业等。这些包括了用户的基础属性
- 消费标签:消费习惯、购买意向、是否对促销敏感。这些统计分析用户的消费习惯
- 行为标签:时间段、频次、时长、访问路径。这些是通过分析用户行为,来得到他们使用 App 的习惯
- 内容分析:对用户平时浏览的内容,尤其是停留时间长、浏览次数多的内容进行分析,分析出用户对哪些内容感兴趣,比如,金融、娱乐、教育、体育、时尚、科技等
用户画像是现实世界中的用户的数学建模,我们正是将海量数据进行标签化,来得到精准的用户画像,从而为企业更精准地解决问题。
有了用户画像
可为企业带来啥业务价值?
可从用户生命周期的三个阶段来划分业务价值,包括:
- 获客:如何进行拉新,通过更精准的营销获取客户
- 粘客:个性化推荐,搜索排序,场景运营等
- 留客:流失率预测,分析关键节点降低流失率
如果按照数据流处理的阶段来划分用户画像建模的过程,可以分为数据层、算法层和业务层。你会发现在不同的层,都需要打上不同的标签。
数据层指的是用户消费行为里的标签。我们可以打上“事实标签”,作为数据客观的记录。
算法层指的是透过这些行为算出的用户建模。我们可以打上“模型标签”,作为用户画像的分类标识。
业务层指的是获客、粘客、留客的手段。我们可以打上“预测标签”,作为业务关联的结果。
所以这个标签化的流程,就是通过数据层的“事实标签”,在算法层进行计算,打上“模型标签”的分类结果,最后指导业务层,得出“预测标签”。
2 外卖用户画像设计
你是美团外卖数据分析师,咋制定用户标识 ID,制定用户画像,以及基于用户画像可以做哪些业务关联?
产品背景
美团已和大众点评合并,因此在大众点评和美团外卖上都可以进行外卖下单。另外美团外卖针对的是高频 O2O 的场景,美团外卖是美团的核心产品,基本上有一半的市值都是由外卖撑起来的。
基于用户画像实施的三个阶段,我们首先需要统一用户的唯一标识,那么究竟哪个字段可以作为用户标识呢?
登录方式
美团采用手机号、微信、微博、美团账号的登录方式。大众点评采用手机号、微信、QQ、微博登录方式。共同登录方式:手机号、微信和微博。
哪个可作用户唯一标识?当然以用户注册手机号为准。这样美团和大众点评账号体系就可相通。集团内部,各部门协作,用户数据打通很困难,建议如果希望大数据对各部门都能赋能,一定要在集团战略高度,尽早就在最顶层架构,将用户标识统一,后续过程中才能实现用户数据打通。
有了用户,用户画像都可统计到哪些标签。按“用户消费行为分析”准则进行设计。
- 用户标签:性别、年龄、家乡、居住地、收货地址、婚姻、宝宝信息、通过何种渠道进行的注册。
- 消费标签:餐饮口味、消费均价、团购等级、预定使用等级、排队使用等级、外卖等级。
- 行为标签:点外卖时间段、使用频次、平均点餐用时、访问路径。
- 内容分析:基于用户平时浏览的内容进行统计,包括餐饮口味、优惠敏感度等。
有了“用户消费行为分析”的标签,就可更好理解业务。
如一个经常买沙拉的人,一般很少吃夜宵。一个经常吃夜宵的人,吃小龙虾概率可能远高其他人。这些结果都是通过数据挖掘中的关联分析得出。有了这些数据,就可预测用户行为。
如一个用户购买了“月子餐”后,更有可能购买婴儿水,同样婴儿相关的产品比如婴儿湿巾等的购买概率也会增大。
具体在业务层,都可基于标签产生啥业务价值?
- 获客,可找到优势宣传渠道,通过个性化宣传手段,吸引有潜在需求用户,并刺激转化
- 粘客,如何提升用户的单价和消费频次,方法包括购买后的个性化推荐、针对优质用户进行优质高价商品推荐及重复购买,如通过红包、优惠等方式激励对优惠敏感的人群,提升购买频次
- 留客,预测用户是否可能从平台流失。营销领域,关于用户留存有观点——如将顾客流失率降低 5%,公司利润将提升 25%~85%。可看出留存率的重要。用户流失可能包括多种情况,如用户体验、竞争对手、需求变化等,通过预测用户的流失率可大幅降低用户留存运营成本
3 抽象能力,繁杂事务简单化
上述“用户消费行为标签”都是基于一般情况考虑,此外,用户行为也会随营销节奏产生异常值,如双十一,如商家都在促销就产生突发的大量订单。因此在做用户画像的时候,还要考虑到异常值处理。但最终目的不是处理这些数据,而是理解、使用这些数据挖掘的结果。对数据的标签化能让我们快速理解一个用户,一个商品,乃至一个视频内容的特征,从而方便我们去理解和使用数据。
数据标签化考验抽象能力,将繁杂事物简单化,方便理解和后续使用。
4 羊肉串连锁店实战
本文探讨用户画像的流程,关键步骤就是给用户打标签,给羊肉串连锁店进行用户画像分析,都可从啥角度标签化?
可从以下角度进行标签化,以便更好地理解用户的行为和需求,进而优化业务决策。
1. 用户基本信息标签
- 性别:统计男女比例,了解是否存在显著的性别偏好。
- 年龄段:如18-25岁、26-35岁等,区分不同年龄群体的消费习惯。
- 职业/收入水平:上班族、学生、白领等,判断用户的消费能力和消费频率。
- 家庭结构:单身、情侣、家庭(有无小孩),判断用餐场景的差异。
- 居住地/收货地址:帮助分析不同区域的消费需求,如夜宵高峰区域、住宅区、商业区等。
2. 消费行为标签
- 消费频次:分析用户点餐的频率(高频、中频、低频),判断忠实顾客和新顾客。
- 客单价:每次消费的平均金额,如低于50元、50-100元、高于100元,了解用户的消费能力。
- 用餐时段偏好:区分用户是否在午餐、晚餐、夜宵时段点餐,帮助优化时段营销策略。
- 点餐偏好:如经常点羊肉串、烤串类、配菜类、饮品类等,了解用户的菜品喜好。
- 消费场景:聚餐、宵夜、外卖,分析用户的用餐动机和场景需求。
3. 行为模式标签
- 下单渠道:通过美团、饿了么、微信小程序、电话等下单渠道,分析渠道效能,优化渠道投放。
- 促销敏感度:是否对折扣、满减、优惠券等促销活动敏感,可通过历史订单数据进行判断。
- 外卖/堂食比例:分析用户更偏好外卖还是堂食,帮助店铺优化配送服务或堂食体验。
- 支付方式偏好:微信支付、支付宝支付、信用卡等,了解用户习惯,优化支付方式。
4. 地理和时间特征标签
- 位置标签:用户地理位置的距离,如3公里以内、5公里以外等,帮助分析配送范围内用户的行为。
- 时间标签:在一天中不同时段的订单量,以及周末、节假日等特殊时间段的消费差异,帮助制定不同时间段的营销策略。
5. 社交互动标签
- 社交推荐:用户是否通过好友推荐、社交平台(如朋友圈、微博等)点单,了解社交传播效果。
- 评价与反馈:用户在美团、大众点评等平台上的评价等级、反馈内容,判断用户满意度和忠诚度。
6. 生命周期标签
- 新用户:首次下单用户,分析其留存率和后续转化情况。
- 活跃用户:持续定期点单的高频用户,可通过特殊活动或会员制度增加粘性。
- 流失用户:长时间未下单的用户,通过促销或推送激活其消费行为,减少流失率。
7. 饮食偏好标签
- 口味偏好:辣味、清淡、偏咸等,根据用户对不同调味的偏好进行区分。
- 健康饮食倾向:如是否偏好低脂、素食等,帮助设计更加个性化的菜单。
通过这些多维度的标签化,羊肉串连锁店可以更精细地理解用户需求,从而在营销推广、产品设计、服务优化等方面做出针对性的调整,提升用户体验和业务收益。
通讯录和朋友圈实战
打开你的手机,翻翻看你的微信通讯录,分析下你的朋友圈,都有哪些用户画像?如果你来给它设计标签,都有哪些种类需要统计呢。为了方便后续使用,你是如何将他们归类分组的?
如果要对微信通讯录和朋友圈进行用户画像分析并进行标签设计,可以从多个维度进行归类和统计。以下是我可能会使用的分类标准和标签设计:
1. 基本信息标签
- 性别:男性、女性。
- 年龄段:18-25岁、26-35岁、36-45岁等。
- 地区:根据所在城市或省份归类(如一线城市、二线城市、海外等)。
- 职业:白领、创业者、自由职业者、学生等。
- 教育背景:本科、硕士、博士等。
2. 社交关系标签
- 亲属:家人、亲戚。
- 朋友:同学、朋友、发小。
- 工作关系:同事、上级、下属、合作伙伴。
- 兴趣社交:基于兴趣加入的微信群或朋友圈中的人(如跑步、摄影等爱好群体)。
- 偶尔联系:几乎没有互动,但有一定社交关系的人。
3. 互动行为标签
- 互动频率:高频互动(经常点赞、评论、聊天)、低频互动(偶尔点赞或评论)、无互动(很少联系,几乎没有互动)。
- 信息发布频率:频繁发朋友圈、偶尔发朋友圈、从不发朋友圈。
- 信息类型偏好:
- 生活类:日常分享,旅行、吃喝、家庭等。
- 工作类:分享工作动态、项目进展、行业资讯。
- 兴趣类:体育、音乐、电影等兴趣爱好分享。
- 商业推广类:微商、产品推广、营销信息。
4. 生活/消费行为标签
- 生活状态:单身、已婚、有孩子。
- 消费习惯:
- 经常发布奢侈品或高端消费品。
- 喜欢团购、秒杀等优惠活动。
- 偏好健康生活方式(健身、健康饮食、旅行等)。
5. 价值观/情感标签
- 情感表达倾向:正能量(喜欢发布积极内容)、负能量(经常抱怨、吐槽)。
- 分享类型:
- 知识分享:分享学习资料、技术文章等。
- 娱乐分享:幽默段子、搞笑视频、热点新闻。
- 情感倾向:经常发布感悟、心灵鸡汤、人生思考等。
6. 兴趣爱好标签
- 运动类:跑步、健身、瑜伽等。
- 艺术类:摄影、绘画、音乐、电影。
- 科技/财经类:关注科技产品、投资理财、股票、基金等。
- 游戏类:经常发与游戏相关的动态,或在群里讨论游戏。
7. 职业发展标签
- 行业分类:互联网、教育、医疗、金融、制造业等。
- 职位类型:管理层、技术人员、销售、市场营销。
- 职业阶段:求职中、工作中、创业中。
8. 商业/业务合作标签
- 合作对象:潜在客户、已有合作伙伴、供应商。
- 合作类型:商务合作、项目合作、资源互换等。
9. 活动参与标签
- 常参与的活动类型:线下聚会、线上分享会、社群活动等。
- 活动组织者/参与者:组织者、参与者、旁观者。
10. 流动性标签
- 活跃用户:经常发布朋友圈并互动的人。
- 潜在流失用户:很少发布动态且没有互动。
- 回流用户:之前活跃、后期沉寂但偶尔又重新发布动态的人。
分组归类
为了方便后续使用,可以基于这些标签将微信好友分组。常见的分组方法可以是:
- 亲友圈:家人、亲戚、挚友。
- 工作圈:现同事、前同事、合作伙伴。
- 兴趣圈:有共同爱好的人(如摄影群、跑步群等)。
- 朋友圈展示:不同的人可以设置不同的朋友圈权限,常互动的人可见生活动态,工作合作伙伴可见业务信息。
- 业务客户:潜在客户或已经建立合作关系的人群,分为“重点客户”、“一般客户”等。
通过以上的用户画像设计和分组,可以帮助更好地管理社交网络,理解不同好友的需求和互动方式,同时也能在个人、业务或社交活动中做出更有针对性的决策和行动。
总结
用户画像,标签化就是数据的抽象能力。
关注我,紧跟本系列专栏文章,咱们下篇再续!
作者简介:魔都架构师,多家大厂后端一线研发经验,在分布式系统设计、数据平台架构和AI应用开发等领域都有丰富实践经验。
各大技术社区头部专家博主。具有丰富的引领团队经验,深厚业务架构和解决方案的积累。
负责:
- 中央/分销预订系统性能优化
- 活动&券等营销中台建设
- 交易平台及数据中台等架构和开发设计
- 车联网核心平台-物联网连接平台、大数据平台架构设计及优化
- LLM Agent应用开发
- 区块链应用开发
- 大数据开发挖掘经验
- 推荐系统项目
目前主攻市级软件项目设计、构建服务全社会的应用系统。
参考:
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