用户画像与商品画像|谈谈初期浅层用户画像的使用体验

用户画像(User Persona)是指基于市场调研和数据分析,对目标用户进行深入细致的描述和刻画,包括用户的人口统计数据、兴趣爱好、购买习惯、行为特征等信息。用户画像的目的是更好地了解目标用户群体,为产品设计、营销策略和用户体验提供指导。

商品画像(Product Persona)是指对产品进行全面而具体的描述和定义,包括产品的特性、功能、优势、目标用户群体等信息。商品画像的目的是更好地理解产品的核心价值和定位,并确定如何与目标用户的需求相匹配,以实现产品的市场竞争力。

用户需求是根本,但用户需求不一定是功能,在面向电商应用市场定位时,通常会先从C端市场入手,在合适的契机抓住B端用户入场,会围绕【商品、供应链、物流、营销活动】等,整一个“购物旅程”背后的【用户体验】。

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而C端用户恰恰十分注重体验,如何去“度量”和「优化整个流程」呢,那就是站在「用户角度」收集其在各个模块的数据,并利用:统计、概率、思维“建模分析”;在产品运营、增长过程中找到“雪球效应”的“撬动点”施以影响,最终建立起(良性的闭环)。

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产品定位初期时,通常面对市场困惑,产品的用户是「谁」?他们是否「满意」?如何才能服务好我们的用户,就像(B站)的成长中一直在解决问题,如何突破二次元的定义,如何将用户圈层拉开,如何让尽量多的人能在B找到自己喜欢的内容,如何做到存量用户保有及增量用户拉取。产品经理,产品经理网站

以增量用户拉取,存量用户数量和价值的保有为目标,利用大数据技术精准用户画像,并结合商品画像解构用户及商品,最终在重点目标客户群体上形成突破。

比如电商猜你喜欢中的个性化推荐技术,万能的淘宝上有海量的商品几乎可以满足每个人的采购商品需求,但是如何让一个用户可以精准快速地找到是大问题,个性化是其根本,用户画像和塑造则是个性化的根本,希望可以让用户感受到产品为Ta(用户)而造的满足感。

如何解构用户呢,举一个例子就是说当你很了解某一个人的时候,你跟Ta一起去吃饭,你如果在之前历次跟ta的进餐中收集了ta喜欢及不喜欢吃什么(用户动态数据),然后ta的性格是怎么样的(比较犹豫)是不是喜欢吃辣,然后你再结合有哪些菜、是不是辣的(商品静态数据),两端做匹配就可以提供更好的体验了。所以不是单单用户画像,商品画像或其它维度也需要,最重要的是匹配。

什么是用户画像?

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根据百科的定义,用户画像指的是与该用户相关联的数据的可视化的展现,然后一句话来总结的话就是用户信息标签化用户海量的信息里面去找到一些标签,为用户去贴上这些标签,而这些标签的来源就是用户的行为。

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当然较常见的用户画像是我们需要建立平台客户群体化认知时,需要借助可视化的标签,比如京东的一个食品用户画像,对于食品这个业务场景,平台上购买的用户他们是长成什么样的?比如性别比例,蓝领与白领占比,评价敏感的人的占比等,通过拉平垂类偏好用户画像与全站对比,来寻找差异点优化点。

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有了真实的用户画像以后,可以对应出商品画像,可以简单的理解为,商品画像如同用户画像一样,是由商品海量数据的标签,根据商品的特征、设计、功能、口味、波次、价位段、流行度、销售状况、促销力度、销售渠道」差异,将他们区分为不同的类型,然后每种类型中抽取出典型特征,再赋予:名字、特点、场景、统计要素等进行描绘。

商品画像用户画像有着很多交集/互相交互的,比如商品有个标签,是适用人群,比如女性或者男性,可能就是有很多女性用户经常购买,或者说用户经常购买,某个品类或者某种颜色的商品,那用户就可以贴上类似的标签。

商品有了标签,运营在做活动的时候,就可以根据活动首页和分会场人群定位,去选品、氛围塑造,比如时尚会场的商品池选取,比如对于履约不好(拒收、退货、低评分)的、高点击&低转化商品的控制;两者是相辅相成的。

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在数据维度的加持下,有了侧面的用户特写,可以把这个定义为侧写师,电影中经常有一些概念就是侧写师通过观察和收集犯罪现场的信息(数据收集),去想象作案人的心理和案发时的动作(预测),并最终为破案带来机会(实施),构建用户画像与商品画像的方法论与其类似;做了一系列的场景,有了初步的定义,可以开始尝试慢慢理解用户的行为并进行追踪。

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通过用户静态数据结合海量的平台用户行为数据的方式,通过埋点,我们可以看到用户在我们平台上看了什么商品,点了什么商品买了什么商品,将这些数据串起来,可以作为入口去理解用户,更进一步,通过统计、概率、知识进行建模,比如说:用户细分、生命周期划分、流失用户研究等,做深层次的挖掘。

再次可以从层级的角度来看,用户基本属性和行为标签为浅层用户画像,这些标签画像主要是收集就行,比如年龄,性别。第二层是稍作处理的汇总层,比如手机端大概什么时间活跃,经常购买的品类等。第三层是基于前2层可以做到营销的敏感度,社交关系,上网时间的预测;最后一个是更深层的,需要结合业务知识去做定制

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不同的行业,不同的业务,也会有不一样的构建目标和方式;在这个过程中,需要通过业务应用的要素分析,去驱动标签维度的扩展,通过标签去驱动业务。

模型逐步完善建立的情况下,可以去确定一件事情,就是竞品最后的比对,真正的竞品突然在你眼前,画像跟你高度重合的那个,而不是我们假想的那个,如果你发现原来被认为是竞品的典型用户群体是在「30到50岁」之间,而你们的群体在「20岁到35岁」了,那至少在当前情况下,处于是「弱竞争关系」。

有时候现我们的用户不等于目标用户,在产品运营过程中,会发现平台上用户画像是这样的,但是结合战略以及竞品的一些情况,更大的去做差异化的竞争,重合的那部分是高价值用户,所以应该投入更多人力去做?结合用户画像去做更细粒度扩人群,是A人群还是B人群还是C人群?如何为用户带来更好的体验,带来更高的留存复购。

感观体验:呈现给用户视听上的体验,强调舒适性。一般在色彩、声音、图像、文字内容、应用模块化布局呈现。

交互用户体验:界面给用户使用、交流过程的体验,强调互动、交互特性;交互体验的过程贯穿浏览、点击、输入、输出等过程给访客产生的体验。

情感用户体验:给用户心理上的体验,强调心理认可度。让用户通过站点能认同、抒发自己的内在情感,那说明用户体验效果较深,情感体验的升华是口碑的传播,形成一种高度的情感认可效应,

独立的用户体验与全局用户体验:

独立的用户体验会影响到全局用户体验,例如:按键的手感影响了短信输入过程中的的用户体验,而短信输入的体验影响了收发短信这一过程的用户体验,并且最终影响到手机的全局用户体验,全局用户体验并不是独立用户体验的简单相加,因为总会有某些体验(带来的正面或负面效益)比其它体验更为突出。

全局用户体验还会收到外部因素的实际作用影响,如:品牌、价格、等等,用户需求是根本,但用户需求不一定是功能。

要做好用户画像与商品画像,可以遵循以下几个步骤:

1)市场调研:深入了解目标市场和用户群体,收集相关数据和信息,包括人口统计数据、购买行为、兴趣爱好等。

2)数据分析:通过分析收集到的数据,发现用户的共同特征和行为模式,识别出用户的关键需求和痛点。

3)用户细分:将目标用户群体划分为不同的细分市场或用户群,根据不同细分市场的特点和需求,进行用户画像的细化和个性化描述。

4)商品定位:基于用户的需求和市场调研结果,确定产品的核心价值和定位,明确产品的目标用户群体。

5)描述细节:在用户画像和商品画像中,详细描述用户的人口统计数据、购买行为、兴趣爱好、行为特征等信息,以及产品的特性、功能、优势等。

6)持续更新:用户画像和商品画像是动态的,随着市场和用户的变化,需要不断更新和优化,保持与目标用户的契合度。通过做好用户画像与商品画像,可以更好地理解目标用户的需求和喜好,有针对性地开展产品设计、营销活动和用户体验优化,提升产品的市场竞争力和用户满意度。

作者

小镊子。养成挖掘性的思考习惯、综合、市场、运营、技术、设计、数据、擅长跨境电商,综合电商与商业模型。

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