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构建用户画像 发布时间:2020-12-01 8    

以韩梅梅的户画像为例,我们将其年龄、性别、职位、等等,通过场景描述,挖掘用户痛点,从而了解用户动机;其中将21~30岁最为一个年龄段,以职业作为一个范围,利用数据分析(定性)得到数据标签结果,最终满足业务需求,从而让构建用户画像形成一个闭环。

以一个健身APP为例:

画像重要组成部分:

揭示关键差异(目标行为和观点):给用户一个定义名称,这个名称要围绕产品最关键的特点凸显出来,也可以从目标行为和观点上去定义。

基础信息:一个虚构的典型用户,可能跟某类用户的大部分人比较相似,但不会是某一个具体的人;有了这些个人信息,能够让用户画像看起来更像一个真实的人,更容易引起用户的同理心(根据调研信息抹去真实的信息,如:名字、职业等等)。

相关设备产品使用情况:标识出相关特点,比如产品的使用情况,一天的生活轨迹等等,这部分内容主要跟产品、研究对象、研究目标相关。

竞品使用情况:可以围绕差异点来提供思路。

简介场景:比如健身类的产品,那么整个故事背景要围绕这个健身去展开。

其他重要属性:其他的重要属性可以帮助我们去理解用户,为了让用户形象更生动;个人语录:如:我立了一个flag,降低体脂,我会围绕这个目标坚持下去的。

最后得出的画像还需要计算TGI。

TGI:Target Group Index(目标群体指数) TGI=[「目标用户群」中某一特征的总用户数在「目标用户群」总用户数的占比/「全量用户」中具有该特征的总用户数在「全量用户」总用户数的占比]*标准数100 TGI指数大于100,则说明该特征用户倾向较强(和平均相比) 小于100,则说明该类用户相关倾向较弱(和平均相比) 而等于100则表示在平均水平。

最后将画像信息标签化-建立数据分析-验证(如:ABtest)——转化为实际场景的用户画像——最终决策(如果是算法和模型搭建起来的用户画像则不要验证)。

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