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2018-08-27 17:25


互聯網對現代營銷的影響。坦白說這個題目真的太大了。
切一個我們業務涉及的領域吧,
用戶畫像。

題主重新定義了題目:互聯網對現代營銷的影響。我們分拆兩個概念:互聯網與現代營銷,二者的主要特征有哪些?互聯網的特征:現代營銷:精準……所以,二者相互結合後,有一個很關鍵的概念,用戶畫像。什麼是用戶畫像?用戶畫像是真實用戶的虛拟代表,是建立在一系列真實數據之上的目标用戶模型,用來勾勒用戶(用戶背景、特征、性格标簽、行為場景等)和聯系用戶需求與産品設計的。簡單來講,就是想要在通過從海量用戶行為數據中煉銀挖金。它根據用戶在互聯網留下的種種數據,主動或被動地收集,然後盡可能全面細緻地抽出一個用戶的信息全貌,從而幫助解決如何把數據轉化為商業價值的問題。早期的用戶畫像是通過對用戶多方面信息的調研和了解,将多種信息分類聚合,産出幾個有典型特征和氣質的虛拟用戶。此種的用戶畫像沒有數據的參與構建,自然粒度也就比較粗,隻是用虛拟的用戶畫像代表真實的用戶。而數據用戶畫像,是随着互聯網的不斷發展而出現的。它基于越來越豐富的用戶信息、行為記錄,和日漸發展成熟的的大數據處理和分析技術,是純粹的互聯網技術的産物。數據用戶畫像可以計算出每一個用戶的特征。這些特征是從人口基本屬性、社會屬性、生活習慣、消費行為等信息抽象出來的一個個具體的标簽表示,标簽是某一用戶特征的符号化表示。為每個用戶計算用戶畫像,這樣更加貼近真實的世界,每個人都是獨一無二,不能随随便便被其他人代表,用戶畫像精準到人。

對用戶的社會屬性、個人愛好、生活習慣和消費行為等數據進行采集和積累,并在明确的業務應用場景下,根據提前設定好的算法對符合業務需求的特定用戶的消費目标、行為習慣和觀點等方面進行畫像和分析,将用戶多種類型的數據抽象成一個标簽化的用戶模型,以挖掘深層次的、能觸及用戶需求的信息。用戶畫像技術的核心工作就是給用戶打“标簽”,而标簽是通過對用戶信息分析而來的高度精煉的特征标識。接下來,就可以利用這些用戶的特征标識,将用戶區分成不同類型,然後每種類型中抽取出典型特征,賦予一個名字、一張照片、一些人口統計學要素、場景等描述,就形成了一個用戶畫像。


用戶畫像裡的用戶标簽有哪些人口屬性标簽是用戶最基礎的信息要素,通常自成标簽,不需要企業過多建模,它構成用戶畫像的基本框架。人口屬性包括人的自然屬性和社會屬性特征:姓名、性别、年齡、身高、體重、職業、地域、受教育程度、婚姻、星座、血型......自然屬性具有先天性,一經形成将一直保持着穩定不變的狀态,比如性别、地域、血型;社會屬性則是後天形成的,處于相對穩定的狀态,比如職業、婚姻。心理現象包括心理和個性兩大類别,同樣具有先天性和後天性。對于企業來說,研究用戶的心理現象,特别是需求、動機、價值觀三大方面,可以窺探用戶注冊、使用、購買産品的深層動機;了解用戶對産品的功能、服務需求是什麼;認清目标用戶帶有怎樣的價值觀标簽,是一類什麼樣的群體。網站行為屬性,這裡我們主要讨論的是用戶在網站内外進行的一系列操作行為。

常見的行為包括:搜索、浏覽、注冊、評論、點贊、收藏、打分、加入購物車、購買、使用優惠券......。在不同的時間,不同的場景,這些行為不斷發生着變化,它們都屬于動态的信息。企業通過捕捉用戶的行為數據(浏覽次數、是否進行深度評論),可以對用戶進行深淺度歸類,區分活躍/不活躍用戶。社交網絡行為,是指發生在虛拟的社交軟件平台(微博、微信、論壇、社群、貼吧、twitter、Instagram)上面一系列用戶行為,包括基本的訪問行為(搜索、注冊、登陸等)、社交行為(邀請/添加/取關好友、加入群、新建群等)、信息發布行為(添加、發布、删除、留言、分享、收藏等)。給用戶打上不同的行為标簽,可以獲取到大量的網絡行為數據、網站行為數據、用戶内容偏好數據、用戶交易數據。這些數據進一步填充了用戶信息,與靜态的标簽一起構成完整的立體用戶畫像。

用戶畫像在營銷怎麼用?廣告投放與精準營銷廣告投放基于一系列人口統計相關的标簽,性别、年齡、學曆、興趣偏好、手機等等。比如:電商網站為準媽媽推薦嬰兒用品,為攝影愛好者推薦鏡頭。在個性化推薦中,計算出用戶标簽是其中一環,還需要有協同過濾等推薦算法實現物品的推薦。精準廣告可以根據年齡、區域、人群、天氣、遊戲愛好、内容偏好、購物行為、搜索行為等定向選擇進行投放。通過分析潛在用戶,針對特定用戶群體進行廣告投放,減少不必要的廣告費用,提升營銷的效率。在合适的時機,通過合适的渠道,在合适的場景,把合适的内容,推送給合适的用戶。

2. 指導産品研發和優化用戶體驗在傳統的生産過程裡,品牌和企業以自己的生産能力為出發點,生産什麼賣什麼給客戶。這種模式在信息相對閉塞的商業環境裡比較容易成功,在信息高度透明、競争品類日益增多的環境下就有生存危機。一個互聯網時代的成熟品牌,是一定會經過市場調研,用戶畫像,再做産品研發的。在用戶需求為導向的産品研發中,企業通過獲取到的大量目标用戶數據,進行分析、處理、組合,初步搭建用戶畫像,做出用戶喜好、功能需求統計,從而設計制造更加符合核心需要的新産品,為用戶提供更加良好的體驗和服務。

3. 數據追蹤與判斷查看某次市場推廣的用戶畫像,事後分析是否和預期一緻,判斷推廣渠道和産品目标用戶群的匹配度,完善産品運營,提升服務質量。或者通過分析用戶數據的關聯性,構建面向用戶的個性化推薦系統,對服務或産品做到千人千面的定制化部署。

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