易观:用户画像指导精细化用户运营案例


用户画像指导精细化用户运营 用户画像的方法论

 


产品生命周期中的消费者研究

 


以用户生命周期数字化管理为精细化运营的基础

 


用户生命周期中营销重点

 


行业特性及差异分析

 

  • 汽车整车销售、耐用消费品等长消费周期的行业更重视潜客的获得
  • 快消、金融银行、品牌零售、包装食品、互联网、旅游、服务等短消费周期的行业更重视既有用户的维护
  • 市场格局未定、品牌市场占有率仍有空间:抢占市场为主、广告营销为主。新品牌、互联网企业等
  • 市场格局已定、品牌市场占有率饱和:更加重视深挖掘既有用户价值。500强企业、电信、日化快消、金融服务等。

 


企业用户数据资产管理

 


企业用户数据来源渠道

 


企业用户数据资产管理战略

 

整合渠道的数据资源
•用户基础信息
•用户交易数据
•用户行为数据
•用户偏好数据数据价值发现
•将各个渠道数据整合打通,建立统一的数据管理平台
•基于收集的数据进行数据挖据和分析,为数据应用和精准营销提供基础用户群体划分及应用
•客户偏好
•产品升级推荐
•产品交叉营销
•用户生命周期细分
•客户生存期预测
•客户授信分析
•用户分级
•用户体验度提升
•流失用户挽留

 


用户标签:用户数字化管理的基础

 

时间?地点? 环境标签
•应用场景标签
•设备标签
•网络环境标签
•地理位置标签为什么? 主观意识形态标签
•生活方式标签
•价值观世界观
•需求动机标签
•观点态度标签谁? 描述性标签
•用户统一标识
•人口属性标签
•体态特征标签
•健康状态标签做什么?怎么做? 行为数据标签
•内容偏好标签
•交易行为标签
•品牌偏好标签
•社交行为标签

 


企业自有用户标签体系建立

 


外部标签数据增补方可完善企业标签体系

 

  • 自有媒体上的内容偏好
  • 自有用户触点上的行为偏好
  • 自有品牌的关注
  • 自有产品的交易数据
  • 自有产品的使用情况
  • 自有社会化媒体行为
  • 人口属性、地理位置

 


企业级数据管理平台(DMP)的全景

 


DMP搭建的步骤

 

目标
1、数据整合接入管理
2、数据标签统一管理
3、数据挖掘、数据建模
4、数据应用接口开发
5、数据商业化平台工作内容

  • 整合企业现有数据、提供外部数据供应商数据接入。数据库建设,数据清洗、规整目前所有可用数据,初步形成的用户数据仓库
  • 标签标准化,数据标签体系建立、数据标签模型建立
  • 平台建立,数据分析建模、提供数据挖掘、数据可视化支持
  • 对外部应用开放的数据调用接口:查询、使用、更新接口。为内部应用系统提供数据支持。
  • 根据数据应用的业务场景,开放脱敏数据接口,实现数据商业化目标

底层数据库逻辑框架

 


自有数据价值的发现与应用

 


数据价值的发现与应用:产品组合营销

 


数据价值的发现与应用:会员个性化激励

 

  • Member Behavior Analysis:以电商购买行为和互动活跃度两个维度,细化两个维度的指标,并赋予不同的积分及权重,以综合的积分作为考量会员价值进行会员分级的基础以及一对一定制化推送内容的基础。
  • Member Rating:将会员根据积分总数分为白金,金,银,铜四个层级,白金会员是无论在电商购买或互动活跃两个维度表现都最为突出的VIP会员,金,银,铜会员则根据加权合计的积分总数来自2.3象限。
  • Member Offering:按会员分级,member offering 相应分级:1.积分兑换分级/2. 积分抽奖分级/3. 电商折扣分级/4. 线下活动参与权益分级

 


数据价值的发现与应用:用户流失预测模型

 

业务背景:电商网站阶段运营方向主要计划为预防新人流失,通过流失模型预测新人用户的流失可能性
流失新人指标范围确定
• 根据运营经验筛选出和新人会员流失相关指标约80个
• 通过数据挖掘算法与实际数据的计算,结合业务合理性评估,最终进入模型的指标为10个预测模型测试
• 模型预测区分能力表现良好(K-S=53%,Gini=20%)
• 流失会员特征将落地在决策引擎中,为定位流失会员特征,挽回流失会员提供数据和策略支持

 


数据价值的发现与应用:用户流失预测模型

 


用户移动端行为数据的价值与应用

 


基于APP的使用行为进行人群划分

 


基于标签因子的用户生活形态进行人群划分

 


细分用户画像及行为特征分析

 


目标人群对比分析——领域关注点TGI对比

 


用户生活形态画像——常旅人群偏好

 


目标人群对比分析——领域关注点TGI对比

 


目标人群对比分析——领域关注点TGI对比

 


用户生活形态画像——教育学习偏好

 


用户生活形态画像——高消费倾向

 


用户生活形态画像——旅游偏好

 


目标人群对比分析——领域关注点TGI对比

 


用户生活形态画像——工作商务行为偏好

 


用户生活形态画像——网络消费偏好

 


用户生活形态画像——娱乐行为与媒体接触偏好

 


人群分析结论

 

人群A
•年龄偏高,健康问题比较突出,35~45岁之间;
•经济状况很好,重度投资用户,投资偏理性;
•大数为有车一族,市内出行采用自驾或打车出行;
•工作规划性很强,偏领导管理岗位
•常旅人群,出行偏航空出行;
•房产、奢侈品等高端消费能力强,房产属于投资性用户;
•旅游偏好,偏向直接采购旅游产品;
•日常消遣,偏好阅读、音乐、视频及有声读物等较为“独立”“安静” 的方式;人群B
•年富力强,通过运动健身和健康管理关爱健康,30~35岁之间;
•稳定收入来源,重度投资用户,投资不够成熟;
•购车倾向突出,属于潜在购车人群;
•日常工作繁忙,经常吃外卖,采用在线教育的方式给自己充电;
•常旅人群,出行偏低端出行,但非常关注商旅服务品质;
•房产、奢侈品等高端消费能力较强,房产属于刚需住房用户;
•旅游偏好,偏向自由行方式,喜欢参与旅游线路设计和分享;
•日常网络消费能力强,价格敏感,但也关注品牌品质;
•日常娱乐,偏好网络游戏、刷微博等“互动”较强的方式;

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