时间:2023-01-19 | 标签: | 作者:Q8 | 来源:网络
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一、概念【用户模型profile】通过问卷和访谈获取产品真实的用户反馈数据,根据核心因子对产品的用户群体进行分类,基于用户使用产品的行为深度,将用户与各用户群体进行匹配生成用户画像,形成最终的用户模型。 二、目的通过构建产品的用户模型,将所有的用户按照一定的标准进行分类,然后根据不同用户群体的用户画像进行精准投放,抑或将用户群体与用户群体之间进行定向转化,达到高效转化以及塑造优质用户的目的等。 三、步骤
四、具体实施1. 用户调研问卷获取反馈数据对已有的产品或MVP等进行调查问卷,获取足量的真实的用户反馈数据。 这一步如果获取的数据没有足够的真实度的话,那么后面的所有的步骤也就不用进行了,因为构造的用户模型一定是有问题的。 那么,如何更好地保证获取的用户反馈数据相对比较真实?如何更好地设计调查问卷? 这里提供几点建议:
2. 用户访谈获取反馈数据对用户进行访谈,深入了解他们内心的想法,然后同样获取相对真实的用户反馈数据。 个人认为这里的访谈用户可以从参与调查问卷的用户中挑选,这样可以比较有针对性地去挑选(比如不同的年龄层、不同的就业职位等等)。 那么,如何更好地跟用户进行沟通,然后获取更准确的反馈呢?
3. 提炼核心因子在通过问卷以及访谈获取了足量的用户反馈数据,然后剔除无效数据进行反馈数据的统计,从中提炼出最影响用户决策的几个因素,这个过程就是提炼核心因子的过程。 看起来并不难,为什么说是最关键的一步呢?
所以,要如何在这些影响因素上提炼出精准的核心因子是比较不容易的,但有一点是可以肯定——那就是数据越多,数据真实性越高,提炼出来的核心因子就会更加准确。 其实除了用核心因子构造用户模型外,有一些比较简单的分析转化也可以通过普通数据因子来构造用户模型。 这里先看一下核心因子和普通数据因子的区别:
4. 根据因子构造用户模型(1)核心因子 利用核心因子构造用户模型,需要基于对用户进行深入研究分析,适用于大部分产品。 通过上面所说的用户调研和用户访谈的真实反馈数据进行提炼核心因子,然后利用提炼出来的核心因子来划分用户群体(象限法是比较常用的划分用户群体的方法),最后构造用户模型。
(2)普通数据因子 利用普通数据因子构造用户模型更像是一种预测性的方法,我们先按照一定的规则将用户进行划分,形成用户模型,然后在产品上线并投入使用后,通过用户的行为数据将用户对应进行匹配即可。
5. 根据用户的行为数据,为用户模型的各用户群体生成用户画像通过上面的几步操作后,我们已经构建好产品的用户模型。这时候我们的产品上线并投入到市场上,通过在产品上设置数据埋点、用户行为跟踪、用户基本信息等等,我们在后台生成用户的行为日志。 这时候我们需要设定各用户群体的边界数据因子,比如:如何区分一个用户的发帖频率是高还是低? 我们设定:一天发帖大于等于3次的为高频率,否则为低频率,那么这里的“3”就是边界数据因子。然后我们将所有用户按照用户模型划分的各类用户群体进行匹配,最后通过收集到的用户数据我们可以获知每一类用户群体的平均年龄、偏好、使用场景等等,这时候我们就可以为这个用户群体生成对应的用户画像。 6. 精准投放或不同用户群体的定向转化(建立用户模型的核心目的)(1)精准投放 精准投放就是通过选择目标用户和区域,然后精准地将内容投放给这部分用户,以达到更好地转化率。 前面已经为每一个用户群体生成了用户画像,也就是了解到每个用户群体的年龄、偏好、使用场景,这时候只需要将准备好的内容进行投放到改用户群体中即可。比如:一个外语教育类的产品,针对其大学生群体,可以投放四六级、考研、留学等类型的内容。 (2)定向转化 定向转化就是通过各种各样的手段或机制,将某一用户群体向另一目标用户群体进行转化。 比如:根据上面某付费问答产品建立的用户模型,对“潜力型”的用户群体向“围观型”的用户群体进行定向转化。
五、总结用户模型的构建和使用并不难理解,但实际操作起来难度比较大,需要耗费大量的人力和时间。
因此用户模型的构建从长期来看,肯定对产品有很大的帮助,但是这里面涉及的成本也是需要进行考虑的。 谢谢大家!
作者:Mr.bin,本文部分资料借鉴于《腾讯产品法》。 本文由 @Mr.bin 于。, ,基于CC0协议 |
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关键词:3年, 中级, 用户模型,