我不建议你抄大厂的用户画像,为什么?
在当今数字化营销时代,用户画像成为了企业精准营销的重要工具。然而,许多中小企业在尝试模仿大厂的用户画像时,往往因为数据不足和业务差异而陷入困境。
网上流传着很多《大厂用户画像》文章,然而,很多同学不是大厂的呀!光看人家热闹了,自己的用户画像该怎么建设?今天一篇文章讲清楚,同学们记得先点赞哦,遇到问题了再翻回来多看看。
一、从标签到用户画像
用户画像完成过程包括:
1、数据采集:基础特征、消费行为、互动行为
2、基础标签:消费高中低,内容转评赞多/少
3、偏好标签:基于过往消费/互动行为,归纳用户偏好
4、预测标签:基于历史数据+标签,预测用户未来消费/互动行为
5、标签检验:结合ABtest,检验偏好/互动标签准确性
6、标签运用:圈选营销人群,分析用户画像,精准推送广告等
这里
1、第1、2步是数据基建工作,采集数据+基础分类;
2、第3、4、5步是数据分析工作,分析用户偏好并检验
3、第6步才是运用,有准确的标签,才好精准分析用户
虽然步骤就这几步,但对普通企业而言,执行难度非常大。
二、普通企业的困境
对非互联网大厂而言,数据少,是头号难题。
互联网大厂都有1~2款超级APP,用户粘性高,互动多,业务形态丰富,能采集大量数据。
普通企业,流量从这些互联网大厂的广告投放而来,广告平台不会给你很多明细数据。
用户来到自己平台后,活跃行为又少,只有商品买/不买两个选项。
除了交易记录,很少有数据可以用。在这些限制条件下,要怎么做才靠谱呢?
三、从静态标签做起
举个简单的例子:一个有自己品牌,有生产线、有实体店、有销售,有10年以上经营历史的标准的传统企业。
你问他:字节的广告算法是啥?他肯定不知道!
但是,你问他:
1、主打产品是啥?
2、生产关键成本是啥?
3、销售渠道有什么特点?
他绝对清楚,还能跟你如数家珍讲半天这些:商品标签,渠道标签、生产标签等,不依赖用户行为,有固定分类方式,因此被称作:静态标签。
拿商品举例,常见的静态标签,比如:商品的颜色、尺寸、功效,这些是正儿八经商品在货架标签上标注的东西(如下图)。
进一步的商品标签,还包括:
1、目标客群:老中年、男女
2、商品档次:高、中、低档
3、商品定位:爆款、引流款、走量款、利润款、搭配款、防御款
4、商品策略:价格优势、性能优势、质量优势、性价比优势、差异化优势
5、使用频率:理论上一件商品,需要多久用完(快消品才有)
一个经验丰富的商品管理:
1、只要拿到同类商品,就看出制作工艺、成产成本;
2、结合对手定价,就能推算出利润空间;
3、结合对手的营销手段,就能推算出对方的竞争策略这些统统都不依赖用户行为,可以直接生成静态标签(如下图)
把这些静态标签做好,后续结合用户行为,做动态标签时,就省事很多!
四、从静态标签到动态标签
有了静态标签,已经能做很多分析。比如做线上广告投放,如果有清晰的商品标签+广告页标签,那么通过分析:不同商品+广告页组合下,用户的购买率,就能总结出:哪些商品/文案引流效果更好。这样已经能支持业务优化投放(如下图)。
基于静态标签组合,还能分析出产品优化方向,比如引流效果不好时,可以对比对手的产品,调整我司产品,突出价格/性能优势,再测试引流效果。
这样的测试可以快速看到业务效果,还能同步积累用户需求标签(如下图)。
当用户进入自己平台,留下更多消费数据后,还能进一步分析。
比如一个商品的静态标签为“标准使用时间3个月”,从购买数据中,你观察到有一类用户给购买频率更高,每个月都来购买。
这种差异性,意味着营销机会!
你会本能的问:为什么?可以形成众多假设,再逐一验证(如下图)这样就越来越接近事实。
类似的,门店、内容、销售等方面,都能用同样方式贴静态业务标签,发挥作用。
静态标签库,一定程度弥补数据不足问题,而静态+动态标签操作方法,可以直接将测试动作与营销行为捆绑,干中学,不浪费仅有的流量。
四、小结
当然,很有可能看这篇文章的同学不是管理层,没有权力决定标签库怎么建设,但大家可以把这篇文章转给相关同事/领导看。
回应这些常见的谬论: “我们数据多得很,就差分析了”——不!静态业务标签需要业务参与建设,不是分析出来的!“只要有个来自字节的高级工程师就够了”——不!字节又不用自己造商品,请来人家也不懂!
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