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用戶(hù)畫(huà)像、用戶(hù)分群、用戶(hù)分層,到底有啥區(qū)別?

大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)分析
大量的用戶(hù)指標(biāo)與標(biāo)簽,形成了用戶(hù)畫(huà)像。用戶(hù)畫(huà)像是一個(gè)統(tǒng)稱(chēng),通常一講用戶(hù)畫(huà)像,大家都知道是在說(shuō)用戶(hù)的指標(biāo)與標(biāo)簽問(wèn)題。用戶(hù)畫(huà)像是數(shù)據(jù)服務(wù)業(yè)務(wù)的底座,有了用戶(hù)畫(huà)像才可以進(jìn)一步地工作。

用戶(hù)標(biāo)簽、用戶(hù)畫(huà)像、用戶(hù)分群、用戶(hù)分層、用戶(hù)細(xì)分……很多做用戶(hù)分析的同學(xué),會(huì)被這幾個(gè)概念繞暈。今天系統(tǒng)講解一下。一圖以敝之,這幾個(gè)東西關(guān)系如下:

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用戶(hù)標(biāo)簽是基礎(chǔ)

用數(shù)據(jù)描述一個(gè)用戶(hù),有標(biāo)簽和指標(biāo)兩種方式

指標(biāo):連續(xù)型數(shù)據(jù),比如過(guò)往3個(gè)月消費(fèi)

標(biāo)簽:分類(lèi)型數(shù)據(jù),比如用戶(hù)性別、居住地

有了豐富的指標(biāo)和標(biāo)簽,才能對(duì)用戶(hù)進(jìn)行描述。

之所以單獨(dú)強(qiáng)調(diào)用戶(hù)標(biāo)簽,是因?yàn)榇罅课唇?jīng)分類(lèi)整理的指標(biāo)很難用,對(duì)業(yè)務(wù)直接意義不大。標(biāo)簽可以做得很復(fù)雜,可以附加業(yè)務(wù)含義。這些帶了業(yè)務(wù)含義的標(biāo)簽,甚至可以直接組合出業(yè)務(wù)落地方案,因此非常好用。

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用戶(hù)畫(huà)像是底座

大量的用戶(hù)指標(biāo)與標(biāo)簽,形成了用戶(hù)畫(huà)像。用戶(hù)畫(huà)像是一個(gè)統(tǒng)稱(chēng),通常一講用戶(hù)畫(huà)像,大家都知道是在說(shuō)用戶(hù)的指標(biāo)與標(biāo)簽問(wèn)題。用戶(hù)畫(huà)像是數(shù)據(jù)服務(wù)業(yè)務(wù)的底座,有了用戶(hù)畫(huà)像才可以進(jìn)一步地工作。

用戶(hù)分群是方法

用戶(hù)分群是用戶(hù)畫(huà)像運(yùn)用的方法,即不把用戶(hù)視為一個(gè)整體,而是從用戶(hù)特征、行為等方面找差異,劃分為不同群體。比如按性別、年齡、城市、消費(fèi)多少、活躍程度進(jìn)行劃分,分為不同群體。

分群以后,能便于業(yè)務(wù)更好地識(shí)別不同類(lèi)型的用戶(hù),做精細(xì)化運(yùn)營(yíng)動(dòng)作。簡(jiǎn)單的用戶(hù)分群,可以直接拿用戶(hù)標(biāo)簽(特別是物理特征)做分類(lèi),復(fù)雜的分群,則可以用更多數(shù)據(jù)。用戶(hù)分層就是一種典型的復(fù)雜分群。

用戶(hù)分層是一種特殊的分群

如果把分群的標(biāo)準(zhǔn),定為用戶(hù)價(jià)值的高低,這種分群就是用戶(hù)分層。用戶(hù)分層不只是簡(jiǎn)單的分群,而是要區(qū)分出價(jià)值的高中低,從而更進(jìn)一步地進(jìn)行服務(wù)。

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注意:“價(jià)值”本身,可以有很多種定義

1、活躍價(jià)值:用戶(hù)在平臺(tái)登錄次數(shù)多,活躍時(shí)間長(zhǎng)

2、轉(zhuǎn)介紹價(jià)值:用戶(hù)會(huì)轉(zhuǎn)介紹很多次,帶來(lái)很多新用戶(hù)

3、歷史消費(fèi)價(jià)值:用戶(hù)歷史上累計(jì)消費(fèi)很多錢(qián)

4、未來(lái)消費(fèi)價(jià)值:用戶(hù)未來(lái)會(huì)消費(fèi)很多錢(qián)

因此討論分層前,首先要搞清楚分層的標(biāo)準(zhǔn),該用何指標(biāo)定義。

定義指標(biāo)以后,就可以著手進(jìn)行層次劃分了。很多同學(xué)會(huì)糾結(jié)到底分界線(xiàn)定在哪里合適。定分界線(xiàn)的原則是:

1、分層后,各層級(jí)有明顯區(qū)分度(10%或更多)

2、分界限本身簡(jiǎn)單清晰,容易辨識(shí)

3、分層后,每個(gè)群體的規(guī)模足夠大,有價(jià)值做

只要符合這三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的,都是好分層。

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另一個(gè)分層的注意事項(xiàng)是:要區(qū)分歷史行為和未來(lái)行為。很多同學(xué)做分層,就只知道拿歷史消費(fèi),歷史活躍數(shù)據(jù)。這樣是有風(fēng)險(xiǎn)的,因?yàn)闅v史消費(fèi)高不見(jiàn)得意味著未來(lái)消費(fèi)高,特別是這種歷史消費(fèi)高峰是在促銷(xiāo)期,或者買(mǎi)耐用品買(mǎi)出來(lái)的。這時(shí)候用戶(hù)是很少有未來(lái)消費(fèi)需求的。拿歷史消費(fèi)記錄排個(gè)序,就說(shuō):這是我的高價(jià)值用戶(hù) or 這是我的優(yōu)質(zhì)用戶(hù),很可能在未來(lái)被打臉。

所以歷史消費(fèi)與未來(lái)消費(fèi)之間的關(guān)系需要驗(yàn)證一下,如果不直接掛鉤,可以試著從用戶(hù)特征等方面進(jìn)行區(qū)分。

明著分/暗著分

注意,用戶(hù)分層有明分和暗分兩種,明分,即向用戶(hù)公開(kāi)分群規(guī)則,比如1年內(nèi)消費(fèi)滿(mǎn)1萬(wàn)成為金卡,金卡用戶(hù)可以享受3888入會(huì)大禮包和9折購(gòu)物優(yōu)惠。

暗分,即內(nèi)部設(shè)定好標(biāo)準(zhǔn),比如A類(lèi)用戶(hù)促銷(xiāo)敏感度低,B類(lèi)用戶(hù)促銷(xiāo)敏感度高,之后在抽獎(jiǎng)的時(shí)候,不給A類(lèi)用戶(hù)中獎(jiǎng),只給B類(lèi)用戶(hù)中獎(jiǎng)。明分和暗分,在業(yè)務(wù)上、數(shù)據(jù)上,會(huì)產(chǎn)生明顯的效果差異,所以在實(shí)操的時(shí)候一定要分清楚。

明著分,能直接拉動(dòng)用戶(hù)消費(fèi),促使用戶(hù)升級(jí)。只要給的獎(jiǎng)勵(lì)夠吸引,你可以看到一個(gè)普通用戶(hù)一夜之間變成VVVIP。因此如果要公布分群規(guī)則,最好直接把這種分群當(dāng)成促銷(xiāo)活動(dòng)。考核額外給到的資源、新拉動(dòng)的消費(fèi)數(shù)量,評(píng)估分群效果。

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注意,這么做也是有限制的。

1、分群規(guī)則不能復(fù)雜,否則用戶(hù)看不懂,一切白搭。

2、分群獎(jiǎng)勵(lì)門(mén)檻要高,否則躺著進(jìn)來(lái)的人太多,成本會(huì)爆炸

3、分群獎(jiǎng)勵(lì)要夠給力,否則沒(méi)人為三瓜倆棗掏腰包

4、身份認(rèn)證要做好,否則幾個(gè)用戶(hù)湊一張金卡薅羊毛也是常事

5、獎(jiǎng)勵(lì)重疊要控制,避免金卡優(yōu)惠和其他優(yōu)惠重疊太多,成本失控

暗著分,其實(shí)就是大數(shù)據(jù)殺熟,暗搓搓地搞價(jià)格歧視。暗著分在控制成本、拉動(dòng)運(yùn)營(yíng)指標(biāo)上比明著分更有效果。

比如運(yùn)營(yíng)部門(mén)發(fā)現(xiàn)最近轉(zhuǎn)化率降了,如果直接搞大促銷(xiāo),有相當(dāng)大一部分成本是被原本就會(huì)消費(fèi)的用戶(hù)薅走的,那么可以通過(guò)復(fù)雜的內(nèi)部規(guī)則(或者干脆訓(xùn)練購(gòu)買(mǎi)預(yù)測(cè)模型),找到更大概率不會(huì)自然消費(fèi)的用戶(hù),只針對(duì)他們投。這樣暗箱操作,可以讓成本更少,指標(biāo)提升效果更明顯。

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不過(guò)這樣做也有前提條件:

1、有封閉信息,直接推送給用戶(hù)個(gè)人的APP/小程序

2、用戶(hù)的活躍度得高,得有能力接收到信息

3、下單時(shí)間有限制,避免用戶(hù)多平臺(tái)比價(jià)/更換賬號(hào)比價(jià)

而且,一般暗搓搓地給優(yōu)惠,沒(méi)法直接丟3888大禮包,也不方便直接收用戶(hù)1萬(wàn)元。意味著這種暗搓搓做法不太適合做消費(fèi)量,更適合打轉(zhuǎn)化率,讓用戶(hù)小花幾筆錢(qián),先下兩單。

但是這樣也有問(wèn)題,就是轉(zhuǎn)化低用戶(hù)活,躍率很有可能也不高,如果用戶(hù)不活躍,是收不到推送信息的,后邊的分層推送也就沒(méi)機(jī)會(huì)了。所以還是需要有一些大規(guī)模的宣傳/促銷(xiāo)做支持,先解決活躍問(wèn)題再說(shuō)。

那用戶(hù)分層和推薦系統(tǒng)又是啥關(guān)系?

看到這里,肯定有同學(xué)會(huì)聯(lián)想:那推薦系統(tǒng)和用戶(hù)分層又有啥區(qū)別?不都是推個(gè)東西給用戶(hù)嗎?

雖然都是推個(gè)東西,但是解決的業(yè)務(wù)問(wèn)題不一樣:

推薦系統(tǒng)解決的是降低用戶(hù)搜索難度,不用搜海量商品的問(wèn)題。

用戶(hù)分層解決的是拉動(dòng)用戶(hù)消費(fèi),提升用戶(hù)活躍的問(wèn)題。

很多公司的SKU就一二百款,產(chǎn)品線(xiàn)就5、6個(gè),即使搞推薦系統(tǒng),搞來(lái)搞去也就那幾款。而電商/短視頻平臺(tái)的SKU動(dòng)輒以?xún)|為單位,所以必須得搞推薦,不然咋展示呀。而即使只有1個(gè)SKU,用戶(hù)也有高中低消費(fèi)的區(qū)別,也能結(jié)合用戶(hù)畫(huà)像,找到誰(shuí)是我的高端消費(fèi)者。所以用戶(hù)分群和分層應(yīng)用范圍比推薦系統(tǒng)大很多,只要是個(gè)公司都可以用。

責(zé)任編輯:武曉燕 來(lái)源: 接地氣的陳老師
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