想做成這件事,得先理解用戶畫像是啥。
用戶畫像是結合用戶的社會屬性、生活習慣、消費行為等等信息抽象出來的標簽化合集。咱們要通分析用戶的背景、行為場景、特征、性格等等猜出用戶需要啥,咱們應該做啥功能。
基礎概念曉得了以后咱進階一下。用戶畫像、用戶角色、用戶屬性的不同和相通之處。
用戶畫像
用戶角色
用戶屬性
總結:用戶畫像是對用戶的全面描述,用戶角色是虛構的代表性用戶,用戶屬性是用戶群體的可量化特征。三者相輔相成,有助于更好地理解和滿足用戶需求
咱們咋利用畫像中的信息?
帽子叔叔用來審問你的畫像和你電商產品的畫像那肯定不一樣的嘛~不同的企業對于不同的“嫌疑人”要觀察的點自然也不一樣。
不同維度下咱們能利用畫像干啥?以下內容僅作為切入點幫助大家理解。
你買直升機么
基于人口統計特征分類
基于行為特征分類
基于心理特征分類
基于生命周期階段分類
上面這些你有沒有種似曾相識的感覺?你是不是也想到過這些?其實很多設計師在潛移默化受用戶畫像影響,基本上咱們每一個設計點都可以回溯到用戶畫像中,說人話就是你這啥這樣設計基本都可以在畫像中找到依據。為啥你的畫像做不好,設計做不好呢?只不過是大家沒認真思考過推導過程,產品說是咱做啥。大家可以嘗試把以前做過的功能回推一下,想一想你的設計是在滿足用戶的什么需求,她的需求能對應到以上提到的哪一個分類里面。
打標簽
用戶畫像就是在打標簽
請用最簡單的詞匯概括你女票們,你會想到哪些詞匯?“膚白貌美”“優雅”“前凸后翹”“博學多識”“善解人意”“熬夜冠軍”“抬杠運動員”“吃貨”“可愛”“獨立思考”等等,凡是你想到的詞匯都可以理解為是你為她打的標簽,這就是你將女票變成了一個標簽合集。
這些小標簽咱們還可以繼續做分類(把小標簽歸到大分類中),比如說“膚白貌美”“前凸后翹”可以歸類到“外貌”,形成一個具體的合集。
父子關系
關于標簽分類:
比如說你、你女票、你老公、你女票的男朋友、你們四個可以劃分為“男”“女”大分類中,同時還可以歸屬于一個更大標簽“人”中。咱們都是在某些合集和歸類之里。無非是大合集小合集的關系。
那么針對不同合集采用不同策略。
比如剛才被氪金大佬虐殺的你,為啥他不虐別人只虐你?你就沒有問題嗎?你的問題可能是因為你同時具備“不服輸”標簽和“多金”標簽,所以系統才會匹配這樣的人給你上壓力。因為你是個不服輸的窮×給你上多大的壓力你也不充錢啊!所以在系統層面上你可能同時具備兩個標簽才會給你推大佬。
雖說設計師對標簽這個姿勢不需要掌握那么深,但多知道點總不會錯。
咱們繼續八卦一下標簽分類的事
標簽可分為。靜態標簽、動態標簽、預測標簽
靜態標簽
靜態標簽
用戶主動提供的數據,或者你通過手段獲取的數據,一般來說是用戶不咋變的信息,姓名、性別、年齡、身高、體重、職業、興趣愛好、情感狀態、所在地區、設備信息、手機號等等。大概率不會變的信息,總不會今天你是男,明天變成女吧?靜態標簽主要用來了解咱們用戶的基礎需求。
動態標簽
動態標簽
動態嘛,他是會變的,這些標簽是有保質期的,需要咱們定期地更新來保證標簽的有效性。比如說用戶的網絡信息,他的上網時長、啥時候上網。比如說用戶的使用習慣,她的頻次、使用時長、使用時間段、是用的移動還是 PC、關閉和打開的頻次間隔。比如說用戶行為,她的購物習慣是啥,價格、品質、頻率、風格傾向是運動還是職場?品牌傾向是啥、復購率是多少、支付方式是啥,她的瀏覽習慣是啥?首頁詳情頁停留多久,是精準搜索還是模糊等等,這里就不舉例子來說了。
總之這些都是就近發生的具備有很多的不確定性的事兒。
預測標簽
她的興趣點、關注點、潛在需求等等,是咱們通過某種特定規則猜出來的。
比如說你閨蜜是一個漂亮妹妹,情緒穩定,平時也不介入你的情感生活(靜態標簽:女、情緒穩定、無男友)但在某次你和她吐槽你男票時她情緒變得無比激動痛罵渣男并極力勸你分手!(動態標簽:情緒激動、強烈反應、關心朋友)那你會不會懷疑她想搞定你男票?(預測標簽:對你男朋友的潛在興趣、對感情的需求)靜態標簽為我們提供了閨蜜的基本信息,動態標簽反映了她在特定情境下的行為變化,預測標簽則對她的潛在需求和動機進行了推測。這種分析能夠幫助我們更好地理解她的行為和可能的心理狀態。(故事胡編的、如有雷同純屬巧合)
數據的角度進一步的對這些標簽做切分又可以分成很多種。
事實標簽、模型標簽、預測標簽
事實標簽
事實標簽(你的歷史過往)
事實標簽就是真實的,具體的事,其中也就是姓名啦、年齡啦、生日啦、居住地啥的等等,當然其中還包含購買記錄、瀏覽記錄。這些都是真實在用戶身上生效的事。舉例子來說你的女票問你談過幾個女朋友,你們都交往了多久,分手原因是啥等等,這就屬于在調取你的過往事實標簽。
模型標簽
模型標簽(你當下都在干啥)
對用戶的歷史數據分析得出的特征描述,它反映了用戶的行為模式、興趣和偏好,模型標簽屬于是對你的多個真實行為做了一個組合,屬進一步提純。還是繼續說你女票詢問你的事,她得出的答案如果是這樣的。
交往歷史:
之前的女朋友數量:8
平均交往時長:6 個月
分手原因:沒新鮮感、沒感覺、發現她有問題等
行為模式:是否在社交媒體上頻繁展示與不同女性的互動:你經常給美女點贊。
是否有同時與多位女性交往的記錄:你和多個妹妹聊天
情感態度:
對待感情的態度:曾玩弄感情
對女性的評價和態:貶低、物化女性
結合以上你的事實標簽得出模型標簽:渣男!!!
通過對用戶標簽的整合,描述用戶的當前特征和行為模式。
預測標簽
預測標簽(你未來會干啥)
預測標簽是基于模型標簽生成的未來行為預測,試圖預測你未來可能的興趣或行為。
利用模型標簽和機器學習算法,預測用戶未來可能感興趣的產品或服務。集合以上的事實標簽和模型標簽不難預測了吧?那就是你遇到了新妹妹還是會出軌。
三者關系
在舉個例子說一下三種標簽的關系。
估計很多伙伴公司連畫像都沒有吧?就算有可能你也沒看過,很多設計師在設計過程中大多時候全靠意淫。雖然很多公司都沒有這些東西,可咱出去找工作面試官就非要問,你說說這不就是欺負老實人嗎!就是欺負你啊,能怎樣?把上面內容吃透就不怕問了!
把該科普的科普完,這下大家應該能更好的理解用戶畫像有啥用了。
更好的理解用戶需求、優化產品設計、精準市場營銷、提高用戶留存率、支持決策制定等等。
畫像有啥用 ?
通過分析用戶畫像,團隊可以確定哪些功能對目標用戶最重要,從而合理安排開發優先級。
王二狗、李鐵蛋、張鐵頭都是你的曖昧對象(Tui~渣男)其中你更喜歡李鐵蛋一些,你現在想出去約會,請問在王二狗、李鐵蛋、張鐵頭和劉亦菲中你會和誰去約會??一定是李鐵蛋吧?因為她是你的目標用戶啊,其次可能是王二狗和張鐵頭。你會選擇劉亦菲么?當然不會,因為她并不在你的用戶畫像以內,更重要的是那是我老婆。
自己看吧
用戶畫像幫助企業識別和細分目標市場,使營銷活動更具針對性和有效性。
有了用戶畫像,運營不用再擔心廣告像石沉大海。比如,你喜歡貓,用戶畫像就會告訴商家“嘿,這位朋友可能需要貓糧!”然后你的購物頁面上就會出現各種貓咪用品,簡直比你媽還懂你。
根據用戶畫像提供個性化的服務和內容,增強用戶的黏性和忠誠度。
通過分析用戶的行為、興趣和需求,幫助企業精準了解用戶到底是誰,喜歡什么,甚至還可能預測他們下一步會做什么。說白了,就是讓企業從“蒙著眼睛射箭”變成“開著瞄準鏡打靶”。請看下面的圖形化總結,方便大家更直觀理解標簽模型~
說實話,用戶畫像的執行體系太大了,給用戶打標簽怎么標記才是合理的?用戶的級別到底怎么劃分?和你聊一次天算舔狗,還是聊十次算舔狗?今天他和我聊天了,我標記他是舔狗,如果明天不聊了怎么算?基于用戶當前的標簽能不能衍生出更多的操作場景?這些場景是否真的成立?其中的彎彎繞繞實在是太多了,今天說的內容不一定能完全與你的畫像匹配,大家得根據自身業務去搞。
可以根據這個圖來安排你的腦圖
以上差不多說完了關于用戶畫像的作用和模型的建立,在簡單的說一說畫像方法吧
首先咱們為啥要做用戶畫像?
其次你有對業務做梳理嗎?你要針對誰做畫像?對什么業務板塊做畫像?
如果以上的內容你都想清楚了,那針對你的業務目標、用戶群體你需要提取哪些數據呢?你想要得到啥信息呢?
獲取信息方式
你需要的數據都分布在哪?
靜態數據、動態數據、預測數據
以上的信息全都做完了,那考慮一下咱們針對這些數據能做出什么樣的分析,你是不是會推測出新的標簽,或者有新的歸類,是不是能把用戶分層做的更加細致。
最后舉個畫像例子大家瀏覽一下吧
點明主題 ,用戶畫像的目的是在于想了解用戶的使用場景與其依賴的功能有哪些。(潛在意思是俺要在這些高度依賴功能中找問題。)
桌面研究數據 、企業內部數據、問卷數據合集,形成畫像角色標簽合集。
對某類人中的典型用戶跟蹤總結 ,其中包含個人屬性、生活方式、社會屬性、家庭屬性等等。
用戶角色拆解 ,使用車輛的用戶分別都有誰,他們的核心訴求都是啥。
列出在不同屬性作用下的用車場景以及功能 。
總結畫像能帶來的切入點在哪里:
針對前面分析的內容判斷出結果,我們應該在哪里找到設計切入點。(其實這個畫像也是我編的,全都是桌面研究搞來的數據,但是你瞅瞅是不是相對來說比你那個靠譜一些?)
最后的最后~腦圖串聯一下知識點~
轉載:優設
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