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如何[how]用戶細分?6種模型與5類維度[ dù] [复制链接]
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匿名  发表于 2021-02-22

如何[how]用戶細分?6種模型與5類維度[ dù]

编辑导语:如今随着[Along with]互联网的不断发展以及科技的进步,用户在如今的环境下已经[yǐ jing]贴上了标签,进行了用户分类,通过不同需求等方面进行分类,实现精细化运营;本文作者分享了关于用户细分的模型以及维度[attitudes]我们[we]一起[yī qǐ]来看一下。

编辑导语:如今随着[Along with]互联网的不断发展以及科技的进步,用户在如今的环境下已经[yǐ jing]贴上了标签,进行了用户分类,通过不同需求等方面进行分类,实现精细化运营;本文作者分享了关于用户细分的模型以及维度[attitudes]我们[we]一起[yī qǐ]来看一下。

分类是人类大脑的识别模式,分类是化繁为简的方法之一。

——张小龙

分类是人类大脑的识别模式,分类是化繁为简的方法之一。

——张小龙

随着[Along with]商品经济[jīng jì]的发展,社会分工越来越细,产品[chǎn pǐn]的生产制造也从统一化供给逐渐发展到个性化供给。

互联网产品[chǎn pǐn]更是千人千面,将用户分为多种类型分别服务[services],可谓是因地制宜、因势利导、因材施教、量体裁衣。

但在用户细分、精细化运营中也会遇到一些[yī xiē]常规问题[wèn tí]

那么,我们[we]该怎么进行合理的用户细分呢?

两千年前,书是竹简做的,能读到书的已是王公贵族,识字的人极少,佛教如何[how]把佛法传到家家户户呢?

不同地域、部落、贫富、文化的群体,精神需求和接受[accepted]度[attitudes]不同,所以需要采用不同的方式;中国[zhōng guó]境内佛教就演化了八大宗派分支,各派传教风格[ fēng gé]迥异。每个宗派内对不同心性的人也采用不同的方法:与上上根之人,思辨哲学,探索世间真理;与上根之人,清心寡欲,生活处处是修行;与中根之人,讨论[tǎo lùn]公案,引申明理;与下根之人,以天堂诱之地狱吓之,引导行善。

企业[business]之于用户更是如此了。

用户细分是企业[business]为了实现用户需求的异质性、并集中有限资源进行有效[valid]市场竞争的行为;企业[business]在明确的战略业务[yè wù]模式和特定的市场中,根据用户的属性,行为等因素对用户进行分类,并提供有针对性的产品[chǎn pǐn]服务[services]、销售、运营模式,达到用户价值和产品[chǎn pǐn]目标的最大[largest]化。

系统实施层面,是在抽象理论的指导下,用算法进行标签化统计、分类,并以用户画像的形式[xíng shì]表现[performance],最后在策略上、界面上、运营方式上进行█量体裁衣█。

从哪些角度[attitudes]、维度[attitudes]进行用户细分呢?

如何[how]用算法进行标签化统计与分类?

如何[how]验证用户细分的合理性并调整?

一、用户细分常见[Common]的6种模型与5类维度[attitudes]

首先,用户是什么?

我们[we]常常听说这样[then]的对话:

仔细一想,口语对话中用户的含义是模糊的:

很明显,前两句是口语上偷懒的、简化的表达,第三句中所含的意义[yì yì] █ 用户是需求的集合 █ 更为确切。

清晰了对用户的定义,接下来,我们[we]看看互联网公司常用的6种分类模型:

1. 梁宁·产品[chǎn pǐn]思维

根据商业模式中的主要[main]角色及某角色下的用户分类:

举个例子:大众点评上的新店霸王餐。大众点评与新开的商家合作[hé zuò]推出霸王餐,其大部分[dà bù fen]分配给用户等级高、活跃度[attitudes]高、经典评论[píng lùn]多的头羊,头羊免费享用之后做出点评,吸引大明羊、小闲羊、笨笨羊来消费。

2. UCPM-产品[chǎn pǐn]管理[guǎn lǐ]知识体系[tǐ xì]

用户在某个场景中,产生感[gǎn]受和需求,到寻找方案、挑选产品[chǎn pǐn]、购买产品[chǎn pǐn]、使用产品[chǎn pǐn]、最后进行售后的整个周期中,将用户分为5类:

举个例子:

根据对产品[chǎn pǐn]的熟悉程度[attitudes]分为:

如此分法以便于分析:

根据用户需求的范围、用户与用户间的关系分为:

根据界面的设计目标分为:

举个例子:

2B产品[chǎn pǐn]中,某类用户在日常使用中真正高频关心的数据、高频使用的功能其实并不多;将这些[zhè xie]重点的数据和功能放在系统首页、模块首页、功能首页,让用户仅使用少数几个功能就完成大部分[dà bù fen]的日常工作[work],便是极致的用户体验。

6. RFM模型

RFM模型是衡量客户[customer base]价值和客户[customer base]创利能力的重要[important]工具和手段,广泛应用于众多的CRM产品[chǎn pǐn]的用户分析上,主要[main]以三项指标[zhǐ biāo]——█最近一次[yī cì]消费距当前的天数、累计消费次数、累计消费金额█来描述客户[customer base]的价值状况,可分为8类:

这6种模型适用于PM的不同的工作[work]场景,是已经[yǐ jing]成型的、常规的、粗略的分类模型,但对面市场上的产品[chǎn pǐn]越来越垂直化的趋势,公用的细分模型使用效果有所折扣。

所以,越来越多的产品[chǎn pǐn]也逐渐从更多细致的维度[attitudes]分类,笔者阅览行业多数文章,结合工作[work]实践,整理总结,可归纳为五个维度[attitudes]

细化了维度[attitudes],怎么量化?

技术怎么实现?用户如何[how]表现[performance]呢?

二、将数据标签化,将用户形象[xíng xiàng]

标签是什么?标签是用来标志你的产品[chǎn pǐn]目标、分类、内容的,是给你的目标确定一个关键词,是便于查找和定位的工具。

用户标签从更新频率可以[ kě yǐ]分为:静态标签、动态标签;从开发[developing]方式分为:统计类标签、规则[guī zé]类标签、算法类标签(又称:基础标签、模型标签、预测标签);从标签来源分为:系统自动打的、开发[developing]商运营打的、用户自己[zì jǐ]打的。

用户画像是什么?从上一小节分类模型可以[ kě yǐ]看出,有些模型比较感[gǎn]性,好像可以[ kě yǐ]看到一个真实的人,有些模型比较理性,好像看到的是一堆标签数据。是的,用户画像目前是分两类:User Persona 和 User Profile。

User Persona 是产品[chǎn pǐn]设计、运营人员从用户群体中抽象出来的典型用户;一般来自于用户访谈、用户研究,帮助我们[we]感[gǎn]性的认识[rèn shi]当前的产品[chǎn pǐn]主要[main]服务[services]的用户是一些[yī xiē]什么类型的人。

User Profile 是基于用户在产品[chǎn pǐn]中的真实数据,产出描述用户的标签的集合,是偏理性的数据表现[performance];一般用于产品[chǎn pǐn]具体的产品[chǎn pǐn]设计、决策依据、运营营销、风险预测、信用评估、个性化推荐等过程,如第一小节最后呈现的五个维度[attitudes]的表格。

User Persona 和 User Profile是一体两面,具有同一性、统一性,在实际应用中要结合业务[yè wù]及场景相互对照使用。

本节主要[main]总结User Profile的实现方式,产品[chǎn pǐn]结构如下:

实施步骤可分三步:

1. 确定画像维度[attitudes]

用户标签权重 = 行为类型权重 × 时间衰减系数 × 用户行为次数 × TF-IDF计算标签权重

行为类型权重:用户浏览、搜索、收藏、下单、购买等不同行为对用户而言有着不同的重要[important]性,一般而言操作复杂度[attitudes]越高的行为权重越大,该权重值一般由运营人员或数据分析人员主观给出。

时间衰减系数:用户某些[mǒu xiē]行为受时间影响[yǐng xiǎng]不断减弱,行为时间距现在越远,该行为对用户当前来说的意义[yì yì]越小;这里应用了牛顿冷却定律数学模型,指的是一个较热的物体在一个温度[attitudes]比这个物体低的环境下,这个较热的物体的温度[attitudes]是要降低的,周围的物体温度[attitudes]要上升,最后物体的温度[attitudes]和周围的温度[attitudes]达到平衡,在这个平衡的过程中,较热物体的温度[attitudes]F(t)是随着[Along with]时间t的增长而呈现指数型衰减,其温度[attitudes]衰减公式为:F(t)=初始温度[attitudes]×exp(-冷却系数×间隔的时间)。

对应在用户标签随时间的影响[yǐng xiǎng]上,冷却系数相当于标签权重随时间衰减的系数。公式如下:

λ=-ln(dN/dt)/T=-ln(当前值/初始值)/间隔时间

用户行为次数:用户标签权重按周期统计,用户在周期内与该标签产生的行为次数越多,该标签对用户的影响[yǐng xiǎng]越大。

TF-IDF计算标签权重:标签的重要[important]随着[Along with]它在用户中被标记的次数成正比增加,但同时会随着[Along with]它在标签库中出现[chū xiàn]的频率成反比下降;w(P , T)表示一个标签T被用于标记用户P的次数。TF(P , T)表示这个标记次数在用户P所有[all]标签中所占的比重,TF越大,标签越重要[important];相应的IDF(P , T)表示标签T在全部[quán bù]标签中的稀缺程度[attitudes],即这个标签的出现[chū xiàn]几率,IDF越大,标签越不重要[important]

然后根据TF * IDF即可得到该用户该标签的权重值。公式如下:

(分母+1是防止分母为0)

举个例子:

业务[yè wù]数据、日志数据、埋点数据、第三方数据带入数据处理模型中,生成User Profile。

(该图片来自网络)

举个例子:

疫情期间大家都窝着家里挺无聊,众多社交平台出现[chū xiàn]了不法分子色诱无知的寂寞的男子果聊,然后录屏敲诈钱财的案件,报警数量上升,区县及社区都发短信提醒居民。

那么,作为陌生人的交友平台,如何[how]避免不法分子的猖獗呢?

第一步、确认画像维度[attitudes]

1)根据场景挖掘User Persona

2)再确定系统中User Profile的标签

第二步、建立数据处理模型

1)标签权重:

2)更新频率:实时更新

3)标签统计规则[guī zé]:标签值中所述规则[guī zé]

4)标签算法:TF-IDF权重归类算法、决策树分类算法、神经网络、KNN分类、SVM…

第三步、数据采集,数据处理,生成分类

1)模型建好之后,可以[ kě yǐ]导入样本数据,进行模拟,将果聊诈骗分子的账号全部[quán bù]找出来。

2)可采用多种算法同时分类,观测各自结果,综合比较,最后择优使用。

当User Profile确定之后,User Profile与User Persona的差距如何[how]?User Persona与真实用户的情况间差距如何[how]?User Profile与真实用户的情况间差距如何[how]

三、用回归分析、A/B测试、用户调研的方法

验证用户细分的准确性:

1. 回归分析

延续上一小节的例子,可分两大步:

召回率(Recall):R=TP /(TP+FN);即(正确识别的不法分子数)/(正确识别不法分子与正常用户数)

准确率(Accuracy):ACC=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN);即(判定正确的数)/(所有[all]判定的数)

精确率(Precision):P=TP /(TP+FP);即(正确识别的不法分子数)/(系统识别出的不法分子数)

基本上仅用召回率(R)和准确率(ACC)就可以[ kě yǐ]评估策略的好坏,并进行优化调整了。

2. A/B测试

多方案并行测试,单一变量法观察方案效果,最终择优;实施层面的原理如下图:

(该图片来自网络)

从左到右,四条粗竖线代表了四个关键角色:客户[customer base]端、服务[services]器、数据层、数据仓库。

从上到下,三部分代表了三种测试形式[xíng shì]:无 A/B 测试组、基于后端的 A/B 测试组、基于前端的 A/B 测试组。

3. 用户调研

用户调研是为了接近用户、了解用户,也方便自己[zì jǐ]变成用户,体会用户。

调研的方式有很多:用户访谈、焦点小组、参与式设计、问卷调查、观察用户行为、走进场景、分析用户数据、10-100-1000法则……用于持续获取精准的用户画像,具体的操作步骤在网上一搜一大篇;工作[work]中只要选择自己[zì jǐ]最顺手的一两个方法用到极致、用到出神入化、用到可以[ kě yǐ]感[gǎn]知用户就可以[ kě yǐ]了。

那么,如何[how]减小调研结果与真实用户之间的差距呢?索尼公司曾经做过一次[yī cì]关于用户对Boomboxes音响颜色偏好的面对面访谈式的调研,音响颜色有黄色和黑色两种,大部分[dà bù fen]人表示黄色更好看,更愿意购买黄色的音箱;有意思的是,调研结束[jié shù]后,组织者为了答谢允许[allow]每人离开[lí kāi]时带走一个音响,结果极大部分[dà bù fen]人都带走了黑色的音箱。

故无论采取哪种调研方式,还是要有非常多的人与人之间互动的注意[zhù yì]事项;此块内容诸多文章都有所阐述,为了便于理解,我们[we]看看唐僧一边走路[zǒu lù]、一边乞食去西天取经的故事[gù shi],为啥要走着去?不让悟空背着飞去?为什么还要乞食前行?因为要走进众生、了解众生、融入众生,那在█托钵乞食█时有哪些注意[zhù yì]事项?

综上,回归分析与A/B测试在从定量的角度[attitudes]验证、用户调研从定性的角度[attitudes]佐证用户细分的准确性。

用户细分是企业[business]为了实现用户需求的异质性、并集中有限资源进行有效[valid]市场竞争的行为;系统实施层面,是在抽象理论的指导下,用算法进行标签化统计、分类,并以用户画像的形式[xíng shì]表现[performance],最后在策略上、界面上、运营方式上进行█量体裁衣█。

本文由 @七牛 原创发布于人人都是[doushi]产品[chǎn pǐn]经理,未经许可,禁止转载

题图来自 Unsplash,基于 CC0 协议



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█巫██娄██庭██巩██简██悬██武██复杂式██宗██拜██郑██司██矫██鼻██丘██答██连██直██胃██家██酆██胸██杨██喜鹊██艺██增██赵██秦代██虑█
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