用户画像是什么,有什么作用?(用户画像运营, 用户画像运营方案)

在古代,通过画像识别一个人。在大数据时代,品牌通过用户画像,识别消费者,提高决策效率,实现精准营销。画像画不好,无法取到识别人的作用。用户画像做不好,浪费财力和精力。

文章目录:

  1. 用户画像是什么,有什么作用?
  2. 如何构建用户画像
  3. 私域运营,企业如何搭建一套有效的用户画像

一、用户画像是什么,有什么作用?

用户画像是什么?

为什么要做用户画像?

在古代,通过画像识别一个人。在大数据时代,品牌通过用户画像,识别消费者,提高决策效率,实现精准营销。

画像画不好,无法取到识别人的作用。用户画像做不好,浪费财力和精力。

用户画像的定义品牌通过对用户社会属性、生活习惯、消费行为等数据信息的分析,高度精练后形成一个标签化的用户画像。简单理解,用户画像就是通过数据归纳运用,为客户贴标签。

构建用户画像四个维度

①性别区分

不同的性别有着不同的消费心理、不同的消费习惯、不同的品类要求、不同的支付习惯。

②用户年龄段

在我们接触的很多客户中,常把年龄段划分得很长,例如20岁-30岁、30岁-38岁等。

互联网时代,变化总是很快,五年一个阶段要比十年一个阶段更为精确。

③出入场所及时间用户经常出入的场所和在场所消耗时间,最能体现不同年龄段、不同职业、家庭构成、平均收入、消费需求等情况。

④社交属性

社交关系极大地影响着用户接收到的信息,分析用户从哪里接受信息,可以判断用户的关注点和兴趣爱好,甚至于价值取向。

以下三类情况

暂缓不做用户画像

1弄不清用户画像作用时

也画不出精准图像

2品牌发展初期

未形成稳定客户群

3未迈入精细化运营的B端产品

二、如何构建用户画像

构建用户画像是企业进行用户精准化运营和精准营销的关键之一。用户画像是对消费者进行细致的分类,从而更好地代表潜在消费人群的行为特征、需求和心理特征。
首先,打通多源数据。由于用户数据来源广泛,例如社交媒体、电商平台、在线活动等等,这些数据可能存在于不同的部门或系统中。企业可以通过神策数据分析平台进行数据整合,将数据从多个渠道汇总到一个平台,构建一张完整的用户画像。
其次,识别唯一用户。为了更好地识别和描述用户的特定行为,需要在整合数据的过程中,对用户进行唯一识别。通过配置用户ID、设备ID、Cookie、OpenID等技术方式,将用户信息进行整合,并建立唯一用户标识符。这些标识符可以帮助企业追踪用户在不同平台上的活动,形成用户的历史记录。
最后,构建标签和画像体系。在整合和识别数据后,需要运用标签和画像来描述用户的属性、特点和行为,为企业进行用户分类,制定有效的营销策略,以促进用户消费和品牌忠诚度。企业可以使用神策数据提供的标签和画像管理功能,创建自定义标签和画像,通过用户的行为特征和历史数据,快速发现并规划新的标签和图像,实现用户画像的持续优化。
综上所述,打通多源数据,识别唯一用户,助力企业构建标签及画像体系,赋能业务实现用户精细化运营和精准营销,是构建用户画像的有效方法。神策数据作为大数据分析和数据解决方案的领先供应商,致力于为企业带来更好的数字化运营方案。

三、私域运营,企业如何搭建一套有效的用户画像

#私域流量运营##用户画像#

提到用户画像,很多人都可能存在的错误认知,即把用户画像简单理解成用户各种特征,比如说姓名、性别、职业、养猫、喜欢看剧等等。这些特征表面上看没有什么问题,但是实际上组成用户画像要跟业务/产品结合。

比如,海底捞要做用户画像,最后列出来小明是一个大学生、高富帅、独生子、四川人,爱玩游戏、爱看动漫等用户标签。而事实上,对于海底捞而言,用户帅不帅、是否爱玩游戏真的没有关系。

对很多企业来说,搭建的用户画像标签并没有真正起到有效的作用。那到底什么是用户画像,企业该如何搭建一套有效的用户画像?

什么是用户画像?用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”,而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。

从这个定义我们可以提取出关键词:「标签」,可分为3类

企业该如何搭建一套有效的用户画像?拆解为三个步骤:获取用户数据→细分用户群体→构建用户画像

1.获取用户数据

静态数据采集:用户不会轻易改变的数据,如社会属性,生活习惯等,可以通过用户注册,完善会员信息积累。

动态数据采集:用户不断变化的行为信息,一般取决于用户对于产品的行为反馈。可以通过该产品/网页的数据统计记录下来,只要数据埋点足够完善,需要哪些数据直接从数据库拉取就可以。

要注意,采集到的数据可能存在非目标用户、无效数据及虚假数据,因此企业还需要对数据进行清洗,再对收集的数据做分析。

2.细分用户群体

通过静态数据和动态数据给不同的用户打上标签,通过标签的权重、排列,可以得到很多用户的标签,根据自身产品的需求选择需要的用户标签,找到对应的用户。

举个例子:电商企业选择用户基础数据外还需要用户的兴趣,消费习惯、消费能力、访问记录、商铺浏览时长、历史购买记录等给用户推荐与其标签匹配度更高的商品,促进用户更多的访问从而产生再次购买行为。

3.绘制用户画像

将事件进行建模,包括:时间地点人物事件,简称4W1A模式

用户画像的数据模型可以概括为下面的公式:用户+时间+行为+接触点,某用户因为在什么时间、地点、做了什么事,然后打上标签。不同产品需求不同的标签组合,形成用户画像模型。

最后,由于每个行业业务不同,标签体系其实没有一套标准答案,标签也不是越多越好,都需要结合具体业务进行设计和建设。只有选择对业务有价值的标签来刻画用户,才能更好地应用在业务层面,实现真正意义上的千人千面。

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到此,以上就是小编对于用户画像运营的问题就介绍到这了,希望介绍关于用户画像运营的3点解答对大家有用。

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