百科 | 如何利用收集到的用户信息进行用户画像?


用户分类可以让我们更加理解和聚焦某个类别用户的需求,详细的分类有助于我们更精细化地去运营数据,但这并不能代表用户分类越多越好,太多的用户分类会让团队在使用用户画像的过程中陷入困境。


那么多少个用户分类合适?6个以内的用户让团队容易记忆,并且更容易使用。某些比较大型的产品,6个用户分类可能无法满足需求。这个时候可以考虑针对某个大功能进行用户画像。


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1. 进行用户分类:根据分析目的的不同和产品的不同阶段,可以采用不同的分类方式。

2. 按用户目标划分:常见直接的方法,因为一个用户使用我们的产品总是带着一种目的而来。

3. 按动机进行划分:想要更深入地了解用户目标的动机。

4. 按用户行为划分:用户使用产品会出现不同的行为。

5. 按用户所处阶段划分:用户使用产品是一个渐进的过程,每个用户都会经历新手期、发展期、专家期等阶段。每个阶段用户都会遇到不同的问题,新手期用户面临熟悉产品的问题、发展期面临成长的问题、专家期面临新鲜度流失的问题等。

6. 按一维特征对用户进行划分:用户更多是在两三个维度呈现出不一样的特征,所以可以利用交叉的方式来进行用户划分。


划分了用户分类后,不代表这个分类区间内一定有用户。比如一个用户只想了解知识的新手用户是不会成为内容生产者的,这个分类区间是可以删除的。


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在我们做用户的定量研究时,我们可能会得到大量的用户数据。针对大量的数据再使用人工定性的细分方式就处理不过来了,这时候就要选择定量细分的方式了。


1. 确定用户关键属性


在大量的用户数据里面,找到我们需要计算的用户属性。虽然我们能收集到用户海量的数据,但并不是所有用户属性都是必须的。我们选择属性必须是对产品用户分类产生重大影响的属性。


2. 将用户数据抽象成数学模型


我们拿到的属性通常并不一定是一个数值,我们需要将数值进行数学模型的抽象。


3. 利用计算机算法进行分类


计算机的发展,特别是近几年人工智能飞速发展,当前已经有了很多比较成熟分类的算法


同理,我们还可以选取更多的属性来进行分类计算,当前很多新闻阅读产品,在做用户分类的时候,已经考虑到了上百个属性,从性别、年龄、到所在城市等。随着属性的增加,越能形象的描述一个用户。

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用户分类确定了之后,怎么判断我们分类是正确的呢?


1. 是否能解释关键差异


就是一个用户能区别于另一个用户的差异,而用户的分类需要能解释这些关键差异。
例如,我们识别出用户的访问频率是关键的差异,有些是经常访问的、有些用户是偶尔访问的,用户的分类应该是能明显的区分出经常访问的和偶尔范围的用户。

2. 是否足够不同

不同的分类用户必须有足够的不同。例如,一个用户的关键行为和观点都是一致的,只有年龄是不一致的,这时候是不能将着其分成两类用户的。

3. 是否像真实的人

用户应该是一类用户的代表,所以我们分类出来的用户也应该是一个真实的人的代表。通俗来讲,就是我们抽象出来的用户,要具备应该真实人物应该具备的特征。而不应该是个相互矛盾的人。

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4. 是否能够描述群体

分类用户应该是一类用户的代表。所以,当我们提带这个分类用户时,需要能够描述这个群体。提到这个用户就能想到其所代表的群体。

5.是否覆盖了主要用户

在完成了所有用户分类后,我们所有的用户应该是能被归类成某一个分类用户的。如果存在某一些无法归类的用户,可能就要尝试其他的用户分类方式或者增加一个新的分类了。

6.是否能影响决策

能够在我们后期决策时使用到这些用户分类,才能体现我们用户分类的价值。例如,我们针对不同的用户的目标进行模块的划分,针对不同用户的付费情况进行针对性的运营。

END



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