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用戶畫像的五個底層問題

大數據 數據分析
好的數據是好的運營產生的,不是從天上掉下來的,大家切記切記。不過有的同學會好奇:說用戶不會好好填信息,這個好理解,問題是員工為啥也不好好填?

用戶畫像人人都想做,可用戶數據從哪里來呢?今天就結合一個問題,詳細探討一下。話不多說,直接上場景。

問題場景:一個O2O平臺提供家政服務業務,運營和數據團隊討論“如何建立用戶畫像,精準服務用戶”,大家越聊越嗨森!

  • A同事說:家里老人、小孩決定阿姨工作量,所以得收集
  • B同事說:房屋面積也要的,200平和60平工資不一樣
  • C同事說:人員籍貫也很重要,比如我家就不要**省和**省的
  • D同事說:還要關注地毯、抽油煙機,這都是細分業務
  • E同事說:那還要加上浴室清潔、衣帽間整理
  • F同事說:還要關注時間點,比如春節前大掃除
  • G同事、H、I、J、K、J、M、N、O、P同事輪流發言……

聊完,大家心滿意足地總結出一個54道問題的用戶畫像清單(如下圖):

圖片

開開心心地交給產品經理,就等著上線了。

產品經理當場就炸了

產品大呼:“腦抽了嗎,讓用戶填這么多問題,業務還做不做了!”

那現在咋破局呢?

A、讓上門服務的阿姨去填。

B、接入頭騰阿大數據,他們肯定有。

C、不采集了,用人工智能模型算出來。

顯然以上回答都不靠譜。想解決這個問題,得理清5個基本問題。

問題一:用戶的需求到底值不值得做

比如“手辦模型保養”服務,肯定是一個真實需求,肯定膠佬們很喜歡,問題是:

1、有多少人有需求?

2、有多少人愿意付費滿足需求?

3、這種需求值不值得給所有用戶在問卷上增加倆問題

Q55:是否喜愛玩手辦?是/否

Q56:喜愛的手辦類型是?高達/航模/戰錘/二次元(你懂得)……

在產品檔次與大眾化程度之間,需要做權衡有取舍,才能在市場競爭中脫穎而出。并且特定的類型有特定的運營手段。(如下圖所示)

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產品的定位是不需要等到用戶來了以后,才給他填表格收集的。在設計產品和服務的早期就能開展工作,比如:

1、競品走訪

2、用戶調研

3、行業研究

4、產品測試

5、價格測試

從用戶、競品那里,直接摸清目前市場情況。根本不用等著業務上線了,再讓用戶填。這種選賽道的工作,考驗的是產品和運營業務能力。

特別是家政服務,其細分領域是有一些約定俗成的慣例的:月嫂/保姆/鐘點工/老人護理,在一個城市也有相應的市場價位,這些基礎工作完全可以通過前期研究解決。

問題二:有沒有能力滿足用戶

比如真的有一個顧客,要求:會5國外語(他家多國混血),有研究生學歷,只在中午11點到下午4點服務,年齡30-40歲之間,會同時做胡辣湯與惠靈頓牛排的保姆。

是不是平臺真的要滿足她?當然不是呀。平臺有自己的供給能力的上限,有自己的產品定位。也沒有必要滿足特別刁鉆的用戶需求。

如果在供給端,就沒有能力提供大面積、高質量、個性化、低價格的服務,那也完全沒必要獲取特別多的用戶畫像——知道用戶需求又滿足不了,知道了也沒用。

實際上,在競爭中,滿足用戶的基礎需求是第一位的,滿足基礎需求以后,可以根據平臺的供給能力,提供一些特色的服務,比如保姆信用、比如價格優惠等等。

對于O2O業務而言,首先要解決的還不是個性化需求的問題,而是區域覆蓋問題。如果在用戶需求區域內沒有足夠服務,一切都是空談。有意思的是,前邊討論用戶畫像一大堆指標,所有人卻都忘了:地址,這個最基礎,最重要的東西了。沒有地址,咋評估供應能力呀。

問題三:有沒有影響客戶的可能性

反問一句:是否用戶的需求就是金科玉律,一個字都不能改?當然不是。很多時候用戶會妥協,或者因為市場上沒有更多可以選的產品,或者因為價格很優惠,或者因為需求很緊急沒得選。

這意味著:用戶畫像不是一成不變的,用戶需求隨著運營手段變化而變化。因此運營手段本身即是采集用戶標簽的手段,又是影響結果的工具。

比如家政服務中,清潔服務就相當標準化,就有機會做低價策略,額外做一些服務,加量不加價。這時候根本沒必要一點點研究清楚用戶房子面積戶型家具等等細節,而是提供一個加量不加價的上限即可。

問題四:需不需要一次性滿足所有需求

經過了前三個問題的梳理,這里的答案是很清晰的:當然不是!

根據推廣渠道的不同,至少有三種路徑可以選擇:

1、如果能找到小眾用戶密集的垂直渠道, 就能直接精準推送滿足小眾的個性化產品。這種情況下,能直接用來源渠道做標簽,標識小眾用戶群體,后續也能進一步分析,制定進階策略。

2、如果走大眾廣告渠道,就直接拿最搶手的引流產品出來,先吸引用戶消費一次,把用戶撈進來,再考慮推二次購買,推增量銷售或者交叉銷售。有了首次消費記錄以后,不但數據本身更豐富,而且天然留下了二次消費的跟進機會。

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3、如果有轉介紹渠道,則轉介紹人可以直接指引用戶購買某款主營產品。此時,轉介紹人的行為標簽(轉介紹的產品、活動)就能直接影響用戶行為。用轉介紹人標簽,配合被介紹的用戶標簽,就能標識出用戶需求。最典型的就是月嫂和老人護理,轉介紹效應非常明顯。

問題五:需不需要一次性填所有數據

經過了前邊四個問題,結論當然是不需要。本質上,無限度地索取用戶畫像指標,是一種業務懶政行為。打著“用戶喜歡啥我做啥”的旗號,把獲客渠道、產品設計、運營方案、推廣計劃、促銷優惠、二次跟進所有設計都甩鍋出來。

數據不是天上掉下來的,數據是從業務流程里產生的,如果業務流程都沒有設計好,產品沒吸引力,推廣沒有重點,運營沒有計劃,連數據都不會有,哪里來的分析呢。所以數據要一步步走,事要一件件辦。

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這里每一步都能和業務動作結合起來,比如:

1、在用戶首次接觸時收集關鍵信息(地址、需求類型、是否住家),先促成第一次匹配。

2、在用戶挑選產品與服務過程中,收集個性化略高信息,一邊打標簽一邊匹配產品。比如用戶語言要求,房子面積。

3、在用戶成交/失敗以后,根據用戶來源、前期信息,反推產品定位是否合理,優化產品。

4、在用戶首次成交后,嘗試不同方式引導用戶,一邊打標簽,一邊鎖定用戶需求。

比如針對用戶密集的小區,利用第三方信息豐富房屋信息;針對用戶重復購買次數多的,從消費行為挖掘其他需求;針對轉介紹行為直接給獎勵;建立星級阿姨評選,推動阿姨一邊做交叉銷售,一邊返回用戶數據。如果不是指望數據一次成型,而是配合運營活動,數據可用的范圍就大大增加了。

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好的數據是好的運營產生的,不是從天上掉下來的,大家切記切記。不過有的同學會好奇:說用戶不會好好填信息,這個好理解,問題是員工為啥也不好好填?

實際上內部同事沒有標簽意識,不會貼產品標簽、活動標簽、信息標簽,只留原始字段,導致無法分析的情況多了去了。

責任編輯:武曉燕 來源: 接地氣的陳老師
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