大数据营销 课件 第三章 大数据与用户画像

第三章

大数据与用户画像1学习目标了解用户画像的基本概念和流程熟练掌握用户旅程地图的概念及其绘制方法熟悉基于大数据的用户画像及其精细化运营管理理解通过营销大数据进行用户画像的方法及其应用2本章思维导图3开篇案例天猫-以消费者为核心的内容营销天猫通过三步“人群洞察-沟通内容优化-内容触点触达”，构建以消费者为核心的内容营销：细分消费者，传达精准内容信息

构建用户画像，将品牌消费者细分为重度客户、潜在客户和竞品客户，对不同群体拟定个性化的沟通目标，创造核心沟通信息优化内容投放策略

深入理解和运用天猫生态系统内内容产品矩阵和KOL达人矩阵两个核心工具，进而有效优化内容投放策略。内容产品矩阵精细化运作，优化基础内容投放和头部内容投放；优化KOL策略，打造丰富的分层分类自媒体矩阵衡量内容效果，数据反馈指导策略优化

围绕营销周期内的受众感受，使用内容营销“5A”指标对受众5个关键环节的运营效果进行评估，帮助品牌准确、细致和全面衡量全链路营销效果45A：认知（Aware）、吸引（Appeal）、询问（Ask）

行动（Act）、拥护（Advocate）一、用户画像的概念与作用二、传统用户画像方法及优缺点三、基于大数据的用户画像四、基于大数据用户画像的方法与工具5第一节

用户画像用户画像的概念：是通过大量的定性和定量研究创建的，用一个或几个虚构的人物角色或者标签体系，来表征大多数具有相关一致性需求的潜在用户的工具。用户画像旨在了解客户需求和消费能力，寻找产品的潜在目标客户，并利用画像信息为企业开发满足客户需求的产品。用户画像主要关注三个要素：人、物、环境：

“人”即指用户的自然属性、社会属性

“物”包括文本、图片、音频、视频、商品等

“环境”可以是时间、地点或场景等6一、用户画像的概念与作用用户画像包括目标、方式、组织、标准、验证这5个方面目标：指描述人、认识人、了解人、理解人，这些都围绕着“人”进行，也阐明了构建用户画像的核心目的是要了解用户。方式：在目标的指导下，通过何种方式来建立用户画像尤为重要。组织：指结构化、非结构化的组织形式，是用户画像及其标签体系的外在表现形式。标准：指使用常识、共识、知识体系的渐进过程来刻画人物，从而认识和了解用户。验证：指运用合适的方法对所构建的用户画像进行检验，判断其是否准确（与现实相符）以及是否能够为相关业务提供服务（具备目标有效性）。7一、用户画像的概念与作用用户画像的分类：当前两种常见的用户画像是用户角色(UserPersona)和用户档案(UserProfile)。用户角色（UserPersona）最早由AlanCooper提出，他认为UserPersona是真实用户的虚拟代表，是建立在一系列属性数据之上的目标用户模型。

根据用户行为、动机等不同将用户分为不同的类型，从中抽取每类用户的共同特征，并设定名字、照片、场景等要素对其进行描述。用户角色可以帮助产品经理和设计师对产品的使用对象和服务对象更加专注，理解用户的真实需求和使用场景，尽其所能地站在用户的角度，围绕典型用户的核心诉求点进行设计和开发。8一、用户画像的概念与作用用户档案与用户角色的画像有着本质的不同：用户角色（UserPersona）是产品设计人员在产品规划阶段，基于对用户的真实需求虚拟出的典型人物角色用户档案（UserProfile）是基于大量用户积累下的数据，结合相应的需求和场景沉淀出的一系列标签，这些标签能为更好的产品迭代提供数据支持。用户档案的建立，是为了优化用户体验，挖掘用户数据并进行个性化推送，衡量用户价值（ARUP值）而产生的一类用户画像，一般基于用户在系统里产生的真实数据、行为特征和用户主动填写的行为资料进行。相比于用户角色，用户档案是依赖于数据统计和计算过程形成的标签系统。9一、用户画像的概念与作用用户画像的构建原则：标签体系应以信用信息和人口属性为基础

构建用户画像关注两个问题：一是“标签体系准不准”

二是“标签体系全不全”标签体系应以强相关信息为主

强相关信息是与业务场景需求直接相关的信息。建立标签需将定量信息转化为定性信息

在各类定量信息的基础之上，形成分类的定性信息，有利于前期对用户信息的筛选，也能够帮助企业识别目标用户特征，快速精准定位目标客户群。10一、用户画像的概念与作用用户画像主要具有宏观、中观和微观三维度的应用价值宏观价值：战略指导

宏观层面，从行业趋势、竞争分析到产品定位，用户画像能够辅助企业的相关业务决策，指导战略的制定。中观价值：运营优化

中观层面，从产品功能优化、用户增长、个性服务、量化风控到精准营销，都离不开用户画像的支持。微观价值：用户发掘

微观层面，从用户特征识别、基础用户信息构建到用户需求分析，用户画像在发掘用户潜在价值方面发挥着关键的作用。11一、用户画像的概念与作用用户角色的创建方法有AlenCooper的“七步人物角色法”和LeneNielsen的“十步人物角色法”。以“七步人物角色法”为例：界定用户的行为变量。即发现并确认模型因子。将访谈主题映射至行为变量。通过访谈目标用户，将访谈对象和行为变量一一对应，定位到某个范围的精确点。识别行为模式。通过集中若干个行为变量集合的用户，可界定重要的行为模式。在多个行为变量上看到的相同用户群体，代表同一类用户群体的显著行为模式。综合用户特征和目标。用户特征可从数据出发，综合考虑细节，描述潜在使用环境、使用场景和当前产品的不足、用户不满等。12二、传统用户画像方法检查完整性和重复。检查人物和行为模式的对应关系是否存在重要缺漏，是否缺少重要的典型人物，是否缺少重要的行为模式。展开叙述。即描述典型场景下用户的行为。用表述模型虚拟事件和用户的反应，介绍用户角色，简略勾画关注点、兴趣爱好以及工作生活中与产品的直接关系，传达情感化信息，同理心感受用户。指定用户类型。对所有用户角色进行优先级排序，确定首要设计对象。按照典型用户、次要用户、补充用户和非目标用户（负面人物角色）的顺序进行任务角色模型的制定。这些传统的用户画像方法主要可以归纳为3个步骤：

获取用户信息、细分用户群体、建立和丰富用户画像13二、传统用户画像方法其技术原理是围绕着数据清理、分析统计、用户信息标签化等方面进行。目前，用户画像的大数据应用场景包含网站指标画像、社交用户画像、用户群体画像、广告推荐、电商类推荐、用户金融信誉等级画像、移动电信集中监管系统画像、供销存画像和传感器数据分析画像等。举例：14三、基于大数据的用户画像15基于大数据用户画像的构建流程需遵循四大步骤：

基础数据收集、行为建模、初步构建画像和数据可视化分析四、基于大数据用户画像的方法与工具第一阶段：获取用户行为数据可通过两种技术手段进行：一是实时性较高的直接采集，二是定时获取行为日志文件的批量间接采集。第二阶段：用户行为建模首先需要通过技术手段将行为数据进行加工。这些统计方法包括简单易懂的基础运算，也包括相对复杂的定向统计方法。第三、四阶段：分析结果可视化呈现数字表格、曲线图、饼图、柱状图是用户画像结果分析中常使用的报表展示形式，能够帮助用户画像使用者轻松解读用户的特征情况16四、基于大数据用户画像的方法与工具一、用户旅程地图二、用户行为分析三、基于大数据的用户画像与精细化运营四、用户画像的效果与绩效评估17第二节

基于大数据用户画像的流程用户旅程地图是从用户视角出发的，将用户需求、购买行为过程、态度以及与业务主体的关系进行可视化的一种工具。用户旅程包含的五层含义：是与用户的接触点连接起来的完整旅程，是用户的一个经历。用户旅程关注的是用户整个旅程的体验，而非仅仅是单个接触点的体验，这就表明每个接触点满意并不代表旅程满意。描述旅程的语言应是基于用户的视角，从用户的角度出发去描述整体体验情况。用户旅程涉及线上线下多种渠道的接触点。用户旅程一般持续的时间较长，同时也是可以重复的。18一、用户旅程地图用户旅程地图的五个关键要素：角色（Actor）——即用户画像，指明了用户类型，回答了“用户是谁”这一问题，为用户旅程地图提供了相应的角色视角，是整个地图的行为主体。情景（Scenario）——即体验场景，描述了用户旅程地图需要解决的核心问题，与角色使用地图的目标、期望和需求息息相关。旅程阶段——即用户经历的不同阶段，阶段内容依情景而异，企业通常会使用数据来帮助其确定不同的阶段内容。行为、想法和情感——用户角色的行为、想法和情感始终贯穿于整个用户旅程地图，也是每个旅程阶段的主要关注点。收获（Takeaways）——即关键性结论，指从用户旅程地图中收获的见解，为优化用户体验提供了方法。19一、用户旅程地图制作一张用户旅程地图方法：首先开展用户调查，以用户的真实情况为基准，尽可能多地了解用户。其次概述用户需求，包含最终将作为产品功能的用户需求。这一部分也被称为“用户行为”。然后确定用户任务，这要求制作者把其拆解为用户完成行为时所需要完成的任务。最后针对痛点，讨论可行的解决方案。20一、用户旅程地图用户行为分析是聚焦用户在产品（服务）上产生的行为。既不需要“与用户完成问答式对话”，也不需要“用户主动留下态度”，用户行为分析真实地观察到用户的具体行为，从而了解用户偏好规律。用户行为分析三个步骤：获取数据：是进行用户在线行为分析的首要条件。每一条行为数据至少都应该包括4W，即“Who、When、Where、What”。分析指标：这是进行用户在线行为分析的主体内容。

在用户行为分析领域，指标是用于衡量事物发展程度的单位或方法。确定好用户行为分析指标后，可以借助一些模型对用户行为的数据进行定性和定量的分析。可视化结果：这是进行用户在线行为分析的最终目标体现。21二、用户行为分析22基于用户数据的分析与挖掘：标签体系在对用户的行为数据完成采集之后，要想完成基于大数据的用户画像构建，核心的一环就是标签体系的构建与分析。标签是用户属性、兴趣、行为等特征的抽象与描述，由此构成的标签体系是对现实世界中一类实体的一个无歧义描述方式。基于大数据的用户画像就可以通过用户标签的集合来表示，是一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具。23三、基于大数据的用户画像与精细化运营标签的分类：用户画像的标签根据描述内容的不同，可以分为基础属性标签和行为属性标签。基础属性标签一般为用户的人口属性和基本行为，如性别、年龄、学历、消费能力等行为属性标签可以是个人喜好（资源分类标签、喜好标签、风格标签、使用偏好时间等），也可以是具体的使用行为。24三、基于大数据的用户画像与精细化运营标签建模：在利用用户画像标签进行建模时，需通过对原始数据进行相应的算法运算从而得到事实标签、模型标签和预测标签。首先，需对收集的原始数据进行统计分析，运用文本挖掘算法、聚类算法或相似度计算，得到事实标签。在事实标签的基础上，通过构建事实标签与业务问题之间的模型，进行相关分析得到模型标签。最终的预测标签则是在模型的基础上做预测，在此阶段经常使用的预测算法有时间序列分析、逻辑回归、定价模型和CLV模型等。25三、基于大数据的用户画像与精细化运营26一、实践应用：多芬以消费者为核心的品牌转型二、客户旅程体验图的实际应用27第三节基于大数据用户画像的应用案例背景：企业落实“以消费者为中心”的过程中面临着诸多挑战和问题。首先，品牌商和终端消费者的实际触点数量有限，难以系统的展开直接、有效的沟通。加上消费者圈层进一步深化，“千人千面”的消费者需求也使得企业了解消费者变得更加困难。天猫、抖音和京东等各平台将其生态体系内的用户数据进行整合，并将消费者历程中每一个触点进行完整的记录。以天猫为例，他们通过一系列面向商家的产品（如数据银行、生意参谋和品牌号等）将其数字化能力向商家开放，使品牌可以和海量消费者比较，并具体理解消费者需求，真正做到“以消费者为中心”开展产品研发、营销推广和品类规划等各项业务。28一、实践应用：多芬以消费者为核心的品牌转型方法论基础：消费者运营健康指标（FAST）在数量和质量两个维度上，从消费者资产管理的角度出发，清晰全面的衡量品牌健康度。消费者运营健康指标（FAST）由可运营人群数量(Fertility)、人群转化力(Advancing)、高价值人群总量(Superiority)和高价值人群活跃度(Thriving)四个指标组成。29一、实践应用：多芬以消费者为核心的品牌转型运营人群数量(Fertility)即为活跃消费者数量，该指标主要帮助品牌了解自身可运营消费者总量情况。人群转化力(Advancing)，也就是关系加深率，通过多场景提高消费者活跃度，促进人群链路的正向流转，并进一步筛选优质人群。高价值人群总量(Superiority)，也就是会员总量，会员/粉丝对于品牌而言，价值巨大，能够为品牌促销提供爆发力。高价值人群活跃度(Thriving)，表示会员活跃率，借助促销，提高会员/粉丝活跃度，激发会员/粉丝潜在价值，为品牌GMV目标完成提供助力。30一、实践应用：多芬以消费者为核心的品牌转型品牌管理实践：本节以个人护理品牌多芬为例，阐述多芬利用大数据进行用户画像，并在FAST指数基础上，实现FAST品牌健康指数的提升。消费者洞察：完成用户画像，根据“人-货-场”打造“泡泡家族IP”多芬根据消费大数据，将用户进行分类，并对每一类用户单独画像。31一、实践应用：多芬以消费者为核心的品牌转型解析FAST指数：站内外自运营三效合一针对性提升指数多芬品牌可运营人数和会员人数总量两项指标优秀，运营目标以吸引新顾客为主。其站内外自运营三效合一，分工明确：站外投放。多芬以提升搜索指数为目标，选择通过小红书、抖音、双卫等社交媒体的海量优质种草。同时结合不同平台算法调整投放策略，实现口碑与搜索量的双丰收。站内投放。结合手机淘宝改版的方向，精选长期留存稿转化渠道。同时与超头部主播达成战略合作关系，持续为明星商品提升招新和复购率。自运营方面。联合利华开通的品牌号将在FAST中起重要的作用，其通过人群标签属性，对粉丝进行差异化信息推送，激活更多粉丝。32一、实践应用：多芬以消费者为核心的品牌转型投放计划实操演练多芬在投放阶段分为蓄水期、预热期、小爆发期和大收割期等。33一、实践应用：多芬以消费者为核心的品牌转型本小节以某共享单车品牌（M品牌）为例，阐述全渠道客户旅程体验图的应用。按照绘制背景、绘制客户画像、描绘客户旅程、描绘客户体验、描绘企业旅程和描绘机会这６个阶段来进行具体说明。第一阶段：明确全渠道客户体验图的应用背景该阶段需要标明绘制者和完成日期、明确创建该图的情境、明确创建该图的目标以及将相关内容填入框架图四个步骤：说明标明客户旅程体验图创建者和创建日期明确该图的创建情境明确该图的创建目标填入到空白框架图中的背景位置34二、客户旅程体验图的实际应用35第二阶段：绘制客户画像该阶段包括确定产品类别、选择目标顾客、调研目标顾客、描述他们是谁和是什么样的以及将相关内容填入框架图六个步骤：界定该图的产品类别为共享单车服务。选择的目标顾客为一线和二线城市的在校大学生对目标顾客进行调研描述目标顾客是谁（大数据生成的人口统计标签）描述目标顾客什么样（大数据生成的心理和性格标签）将相关内容填入框架图中的客户画像位置36二、客户旅程体验图的实际应用第三阶段：描绘客户旅程该阶段包括调研目标客户的全渠道旅程、探寻各个阶段的全部接触点、将这些接触点依序排列以及将相关内容填入客户旅程的框架图。发现客户旅程的阶段。清晰化各个阶段的接触点。通过调研发现，目标顾客在上述7个阶段经历了16个接触点。将接触点依序排列至各个阶段。将客户旅程的7个阶段，以及相匹配的16个接触点依序填入框架图的客户旅程位置，并将线下线上接触点用线条连接起来。37二、客户旅程体验图的实际应用第四阶段：描绘客户体验