数据分析实战45讲-07|用户画像:标签化就是数据的抽象能力

精细化运营是长久的主题。有数据,有数据分析能力才能让用户得到更好的体验

用户是根本,也是数据分析的出发点

用户画像的准则

以进入到一家卖羊肉串的餐饮公司,分析用户数据为例

  1. 首先就是将自己企业的用户画像做个白描,告诉老板用户“从哪里来”,“都是谁”,“到哪里去

    • 从哪里来 就是用户从哪里来,需要统一标识用户ID,方便我们对用户后续的行为跟踪。这些羊肉串的用户从哪里来,是为了聚餐,还是自己吃宵夜,对这些场景我们要做统计分析
    • 都是谁 需要对用户进行标签化,方便我们对用户行为进行理解
    • 到哪里去 就是用户要到哪里去?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
  2. 步骤梳理

    1. 首先,为什么要设计唯一标识? 用户唯一标识是整个画像的核心。 从用开始使用产品到后续的动作行为,进行串联。这样就可以更好地跟踪和分析一个用户的特征。 唯一标识可以从 用户名,手机号,邮箱,设备号等
    2. 其次,给用户打标签
      • 用户消费行为分析
        • 用户标签: 包括性别,年龄,低于,收入,学历,职业等。包括用户的基础属性。
        • 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,分析出用户对那些内容感兴趣
    3. 用户画像是显示世界中的用户的数学建模,正是将海量数据进行标签化,来的到精准的用户画像,从而为企业更精准地解决问题。
    4. 用户生命周期的三个阶段来划分业务价值
      • 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
    5. 按照数据流处理阶段来划分用户画像建模的过程
      • 数据层 指的是用户消费行为里的标签。
      • 算法层 值的是透过这些行为算出的用户建模。
      • 业务层 指的是 获客,粘客,留客的手段
    6. 美团外卖的用户画像案例:
      1. 统一用户的唯一标识
        • 分析美团外卖,大众点评两个入口的登录方式,确认交集
        • 用户画像可以统计到哪些标签
          • 用户标签: 性别、年龄、家乡、居住地、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: 点外卖的时间段、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
    7. 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