从5个问题出发看【用户画像】的成功之道
用户画像人人都想做,可用户数据从哪里来呢?今天就结合一个问题,详细讲解一下。话不多说,直接上场景。
问题场景:一个O2O平台提供家政服务业务,运营和数据团队讨论“如何建立用户画像,精准服务用户”,大家越聊越嗨森!
● A同事说:家里老人、小孩决定阿姨工作量,所以得收集
● B同事说:房屋面积也要的,200平和60平工资不一样
● C同事说:人员籍贯也很重要,比如我家就不要**省和**省的
● D同事说:还要关注地毯、抽油烟机,这都是细分业务
● E同事说:那还要加上浴室清洁、衣帽间整理
● F同事说:还要关注时间点,比如春节前大扫除
● G同事、H、I、J、K、J、M、N、O、P同事轮流发言……
聊完,大家心满意足地总结出一个54道问题的用户画像清单(如下图)
开开心心地交给产品经理,就等着上线了。
产品经理当场就炸了
产品大呼:“脑抽了吗,让用户填这么多问题,业务还做不做了!”
那现在咋破局呢?
A、让上门服务的阿姨去填。
B、接入头腾阿大数据,他们肯定有。
C、不采集了,用人工智能模型算出来。
显然以上回答都不靠谱。想解决这个问题,得理清5个基本问题。
1
问题1:用户的需求到底值不值得做
比如“手办模型保养”服务,肯定是一个真实需求,肯定胶佬们很喜欢,问题是:
1、有多少人有需求?
2、有多少人愿意付费满足需求?
3、这种需求值不值得给所有用户在问卷上增加俩问题
Q55:是否喜爱玩手办?是/否
2
问题2:有没有能力满足用户
3
问题3:有没有影响客户的可能性
4
问题4:需不需要一次性满足所有需求
5
问题5:需不需要一次性填所有数据
1、在用户首次接触时收集关键信息(地址、需求类型、是否住家),先促成第一次匹配。
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