用户画像、用户标签和用户分群有什么区别和联系呢?

大数据科学

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2021-02-16 09:45


我们先把用户画像,用户标签,用户分群这几个名词的意思搞清楚。




用户标签




首先标签是给我们的个体用户进行属性判定的附属值,通常是人为规定的、高度精炼的特征标识。它根据用户在互联网留下的种种数据,主动或被动地收集,然后尽可能全面细致地抽出一个用户的信息全貌,从而帮助解决如何把数据转化为商业价值的问题。


比如用户常年购买尿不湿,我们会标签为年轻妈妈,用户常年买钢笔水可以定位为学生。其实生活中也经常用到,我们无形之中就会被贴上标签或者给别人贴标签,比如你是95年出生的,别人就会叫你90后;比如你身边的朋友,你可能会形容她/他是“白富美”或“高富帅”,这些标签在一定程度上对一个人或一类人进行了说明,你一听到这个标签就知道他大概是什么样子的。


(图来源网络)


和分群不一样,标签是个人或企业的属性,是可以重复的,标签越多,我们对别人的了解就越全面。在工作中,你可以为用户贴上各种标签,甚至可以通过标签来快速搜索到目标用户,只要你贴的标签够多够准确,你就能够快速及时了解你的用户。




用户分群




分群就是基于某一维度,把目标人群分为不同的群体。比如按照性别来分群,从身份证层面上可以分为男性和女性,按照年龄来分类,可以分成婴幼儿、青少年、成年人、老年人等。


各行各业也可以基于自己行业特点来分类,比如教育行业可以分为首次试听用户群、二次试听用户群、购买用户群、复购用户群等。再比如商务在面对客户时可以基于某一维度给客户进行分类,比如基于客户的购买阶段,可以分成陌拜客户、意向客户、潜在客户、签约客户等;


(图来源网络)


也就是说分群是建立在同一属性基础之上的,比如利用标签进行用户分群,然后进行区别对待。在数据库里,有不同业务线,不同知识成熟度线,不同购买旅程线,都可以进行分群,进而进行精准营销和影响。


与此同时,不知道大家有没有发现,分群有一个特点,就是他们之间彼此互斥,比如在教育行业,如果这个用户是首次试听用户,那他在现有阶段绝不会是购买客户或者复购客户,就是说用户分群的划分是绝对不会覆盖重复的。




用户画像




用户画像这个名词就比较专业了,这一理念是交互设计师之父阿兰·库珀提出来的,他是这么定义的:用户画像是真实用户的虚拟代表,是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型。


在一个产品诞生的最前期,有需求的时候就有了用户画像,用户画像可以具体到实例。比如,张雪,女,30岁,活跃平台抖音,关注业务解决,人力资源绩效管理……,有了这个画像,就可以在投放,策划,内容创作,很多地方脑海中进行用户画像的印证,有效避免策略不匹配。同时用户画像也可以在过程中不断的完善优化。


(图来源网络)


我们前面说过了用户标签的含义,到了用户画像这里是不是有一点混淆?我们可以这么来理解两者之间的关系,用户画像的核心工作就是给用户打标签,每个标签分别描述了该用户的一个维度,各个维度之间相互联系,共同构成对用户的一个整体描述,这些标签集合就能抽象出一个用户的信息全貌。


标签化是用户画像最直观的解释,但它不等于用户画像。用户画像区别于标签还有一个显著的特点—以数据为基础,我们贴标签甚至可以凭直觉、凭感受,但是用户画像的成立一定是经过大量的数据分析之后抽象出来的,它更加的真实、全面、立体。


的用户的一些用户行为、所占比重、购买偏好等构建一个整体的用户画像,将用户群体切割成更细的粒度,使运营从粗放式到精细化,以多种运营触达手段,像短信、推送、活动、优惠券等等,对用户进行驱动和挽回,达到事半功倍的效果。



写在最后




无论是用户分群、用户标签还是用户画像,其最终的落脚点都是助力企业精准营销实现增长。尤其是用户画像,它的初衷是好的,但是却难以用好,多数情况下会沦为形式主义。不能想当然的归纳一个齐全完备的体系,却忽略了画像的核心价值—用户画像首先得是商业目的下的用户标签集合。并不是有了用户画像就一定能驱动和提高业务,而是为了驱动和提高业务,才需要用户画像。


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