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諸葛io于曉松:五步還原用戶群體畫像

大數(shù)據(jù)
每個(gè)企業(yè)都希望能更深入的了解用戶,把握用戶的需求點(diǎn),不斷提升產(chǎn)品以實(shí)現(xiàn)用戶增長(zhǎng)。因此通常用一系列數(shù)據(jù)指標(biāo)來衡量當(dāng)前的表現(xiàn)。然而,透過PV、UV、注冊(cè)量、新增用戶、DAU這些數(shù)字的背后,你是否能夠看出用戶如何使用產(chǎn)品?用戶群有哪些特點(diǎn)?

每個(gè)企業(yè)都希望能更深入的了解用戶,把握用戶的需求點(diǎn),不斷提升產(chǎn)品以實(shí)現(xiàn)用戶增長(zhǎng)。因此通常用一系列數(shù)據(jù)指標(biāo)來衡量當(dāng)前的表現(xiàn)。然而,透過PV、UV、注冊(cè)量、新增用戶、DAU這些數(shù)字的背后,你是否能夠看出用戶如何使用產(chǎn)品?用戶群有哪些特點(diǎn)?

本文摘選自諸葛io產(chǎn)品VP于曉松的分享,深度解析用戶群體畫像,驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)。

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通過諸葛io,企業(yè)用戶能夠持續(xù)的監(jiān)測(cè)產(chǎn)品運(yùn)營狀況,比如:觀察產(chǎn)品關(guān)鍵指標(biāo)的變化、關(guān)注用戶到目標(biāo)的轉(zhuǎn)化趨勢(shì)、分析用戶的留存回訪……除此之外,在諸葛io中,可以觀察到每位用戶的行為路徑,對(duì)單個(gè)用戶的特征和行為進(jìn)行最為細(xì)致的分析。

常規(guī)的數(shù)據(jù)指標(biāo)提升并不能真實(shí)反映出背后鮮活的用戶們,產(chǎn)品的數(shù)字指標(biāo)過于宏觀,而用戶增長(zhǎng)的構(gòu)成是非常微觀的:我們的用戶是一個(gè)一個(gè)(1 by 1)被獲取、激活和留存下來的。
諸葛io的用戶群體畫像是產(chǎn)品用戶增長(zhǎng)的利器之一——它能夠幫您探究產(chǎn)品指標(biāo)數(shù)字背后的原因。

何為用戶群體的“畫像”?

諸葛io所提供的用戶群體畫像,不僅是用戶偏好,而是從多個(gè)維度立體的呈現(xiàn)用戶,包括用戶價(jià)值和流失風(fēng)險(xiǎn)分析、用戶特點(diǎn)分析、用戶的使用環(huán)境分析、用戶的使用時(shí)間、用戶的行為特點(diǎn)。

用戶價(jià)值和流失風(fēng)險(xiǎn)分析:高價(jià)值用戶的占比越高,高流失風(fēng)險(xiǎn)的用戶占比越低,產(chǎn)品越健康。
用戶特點(diǎn)分析:分析用戶的性別、年齡、自定義屬性、興趣標(biāo)簽等,也是廣義上理解的“用戶畫像”。
用戶的使用環(huán)境分析:分析用戶的地域、渠道(來源)、應(yīng)用版本、設(shè)備品牌(瀏覽器)等。
用戶的使用時(shí)間:分析用戶的***訪問時(shí)間、***訪問事件、最近30天訪問時(shí)長(zhǎng)、最近30天訪問次數(shù)等。
用戶的行為特點(diǎn):分析用戶在最近一個(gè)月內(nèi)的行為分布。如下圖舉例:

 

諸葛io于曉松:五步還原用戶群體畫像

還原用戶群體畫像的五大步驟

群體畫像除了幫助我們查看產(chǎn)品用戶的特點(diǎn),更重要的作用是發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品問題的背后的原因。通過以下五個(gè)步驟,將數(shù)據(jù)還原出清晰地用戶群體畫像。

***步:弄清目標(biāo)和當(dāng)前的主要問題

在開始之前,確立產(chǎn)品的目標(biāo),弄清當(dāng)前最亟待解決的問題是至為重要的事。

比如,一個(gè)電商類產(chǎn)品已經(jīng)確立其目標(biāo)是提升銷售額。接來下,就要分析當(dāng)前最主要的問題是什么?是新用戶的增長(zhǎng)不夠多,還是老用戶的重復(fù)購買率太低?這些問題,可以很方便的通過諸葛io分析得到。

第二步:找出問題相關(guān)的數(shù)據(jù)指標(biāo)

弄清目標(biāo)和主要問題后,下一步是要找出和問題最直接相關(guān)的數(shù)據(jù)指標(biāo)。

比如,如果當(dāng)前的問題是用戶的重復(fù)購買率低,那么還進(jìn)一步分析:用戶在***次購買多久之后的購買率會(huì)有顯著的降低?哪些人群的重復(fù)購買率明顯的低于或高于全部人群的平均值?
總結(jié)起來就是:要盡可能精準(zhǔn)的定位問題的點(diǎn)(時(shí)間、人群、渠道……)。

第三步:對(duì)問題指標(biāo)的相關(guān)人群進(jìn)行畫像分析,探究問題背后的可能原因

找到較為精確的問題點(diǎn)及相關(guān)指標(biāo)后,可以圍繞這些指標(biāo)做背后人群的畫像分析,看能不能找到潛在的原因。
比如,分析重復(fù)購買率明顯高于均值的用戶的群體畫像,將其人群屬性、行為特點(diǎn)與其他用戶做對(duì)比,找到不同點(diǎn),分析這些不同點(diǎn)與重復(fù)購買率之間的關(guān)系(需要的話,可以直接或間接聯(lián)系少量的用戶以做驗(yàn)證)。

通過探索,您可能會(huì)發(fā)現(xiàn)一些可能的原因。

比如,您可能會(huì)發(fā)現(xiàn),某項(xiàng)功能的使用不便、或者某個(gè)地區(qū)用戶習(xí)慣的不同是造成問題的可能的原因。

第四步:改進(jìn)產(chǎn)品或運(yùn)營

在上一步,您已經(jīng)分析出了一項(xiàng)或幾項(xiàng)可能影響用戶增長(zhǎng)的原因。接下來,您需要做的是從可能性以及改進(jìn)成本等方面評(píng)估,并對(duì)產(chǎn)品或運(yùn)營做出改進(jìn)。

比如,改進(jìn)易用性差的功能,或針對(duì)有問題地區(qū)的用戶增加引導(dǎo)。

第五步:觀察指標(biāo)和畫像,分析改進(jìn)效果

改進(jìn)后,對(duì)問題指標(biāo)及問題相關(guān)人群進(jìn)行持續(xù)的觀測(cè),驗(yàn)證是否達(dá)到了預(yù)期的效果。如果達(dá)到了預(yù)期的效果,則繼續(xù)按照上面的步驟分析新的問題并加以解決。如果未達(dá)到預(yù)期的效果,也可以繼續(xù)按照上面的步驟繼續(xù)分析問題的原因,或者放棄轉(zhuǎn)向其他問題。

所有偉大的產(chǎn)品,都離不開用戶的追隨與期待。想對(duì)用戶群體畫像了如指掌,登陸諸葛io官網(wǎng)(zhugeio.com)即可免費(fèi)試用體驗(yàn),或在線咨詢專業(yè)數(shù)據(jù)顧問。

群體畫像可以幫助我們?cè)诜治瞿硞€(gè)指標(biāo)數(shù)字背后的用戶時(shí),他們具備哪些特征(人群屬性、行為特點(diǎn)等等)能更有針對(duì)性的提升和優(yōu)化。同時(shí),希望大家能從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)一些有趣的、有價(jià)值的事實(shí),并從中找到產(chǎn)品有效改進(jìn)提升的機(jī)會(huì)或方向。

責(zé)任編輯:鳶瑋 來源: 諸葛io
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