做了很多无效的营销,你真正了解你的用户画像么?
采编: 时间:2018-01-04

  千万人撩你,不如一人懂你。这句话在互联网圈可以说成是:真正了解用户,才能得到用户。因此,用户画像的重要性不言而喻。

  与传统世界相比,互联网是一个更能够“监测”每一个人的地方。而移动端上网更具备独特性、唯一性和私密性等独一无二的优势,每个人的手机都是一套独特的生态系统。与此同时,消费者的一切行为在企业面前似乎都将是可视化的,让广告主能够判断他是不是“对的人”。

  什么是用户画像

  随着互联网的不断发展,积累的用户信息、行为记录越来越丰富,同时大数据处理和分析技术也已成熟,可以计算出每一个用户的特征。用户画像(User Profile),作为大数据的根基,它完美地抽象出一个用户的信息全貌,为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息,为营销提供了足够多的数据基础。

  因此,互联网的广告投放可以直接针对每一个具体的人,广告的内容和创意也可以通过你在互联网上表现出来的行为进行安排。

营销策略

  用户画像的标签有以下几个维度:

  1、自然特征 / 基本属性

  如性别、年龄、体形、地域、职业、教育程度等

  2、消费特征 / 购买能力:

  如婚否、收入、车、房、孩子、购物类型、品牌偏好、信用水平、购买周期等

  3、社会特征 / 行为特征:

  如婚姻状况、家庭构成、社交偏好、信息渠道等

  4、兴趣特征 / 心理特征:

  如兴趣爱好、使用APP行为、浏览收藏内容、互动内容等

营销渠道

  在实际操作中,对什么人群进行画像是根据广告营销的目标受众来决定的。比如,耐克的人群画像是运动时尚类人群,而保时捷则希望对爱好跑车的人群进行画像。因此,我们需要根据产品特性定义标签维度。

  用户画像的标签获取

  用户画像的标签一般通过两种形式获得,一种是基于已有数据或者一定规则加工。另外一种是基于已有的数据计算概率模型,会用到机器学习和数据挖掘。

渠道拓展

  以如下的一个用户举例:

  吴某,男,32岁,上海人,银行业,投资顾问,年收入40万,已婚,两套房,有孩子,喜欢社交,不爱运动,喝啤酒,消费力强等。

  基础信息可以通过用户的注册信息获得,但像是否有孩子、喜欢社交、喝啤酒、消费能力等级等,用户不会告诉我们,需要建立算法模型才能计算出来。

  比如对曾经购买过的商品,消费金额,浏览过的网页等等信息,进行算法建立模型,来挖掘出这种个体行为与他某一种属性的关联度,这就是为什么我们要通过大数据来挖掘出它背后非常重要、不易寻找的规律。

营销分析

  以金融客户的用户人群模型为例

  用户画像的运用

  当企业能够准确为用户画像时,就可以了解用户的消费习惯,甚至可以知道用户的思维方式,以此进行更精准的营销服务,具体包括:

  1、分析用户属性,找出忠实用户、核心用户、目标用户与潜在用户

  2、根据数据管理平台进行用户行为数据收集,搭建并完善用户画像模型

  3、寻找迫切需求信息的匹配人群,精准推送相应的营销广告或服务信息

  4、营销信息投放一段时间后,剖析用户反馈行为数据,使营销更加精准

  5、不断丰富与优化用户画像模型,从而最终达到个性化营销与服务推送

  通过对特定人群的分析,就能够准确知晓用户的消费习惯甚至分析出用户的思维历程,这无疑为企业的精准营销带来了极大的帮助。因此,品牌需要充分借助大数据技术平台来建立属于自己的用户画像模型,更好地迎接未来消费者。

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