卖抖音号的平台_用户画像为什么要用persona(persona用户画像案例)

上周,一位读者问了一个问题,大意是他对用户的画像感到困惑,所以我们今天就来谈谈。

事实上,在中国的互联网上,“用户画像”这个词被错误地使用了。

这里有两个英文单词,第一个叫“PERSONA”,是Allen Cooper通过调查问卷提出的典型用户模型,用于产品需求挖掘和交互设计。

其中:

p代表Primary:用户角色是否基于真实用户的场景访谈;

e代表同理心:指用户角色是否包含与姓名、照片、产品相关的描述,用户角色是否引入同理心;

r代表reality:是指对于那些每天与客户打交道的人来说,用户角色看起来是否像一个真人;

s代表唯一性:每个用户是否唯一,彼此之间的相似性很小;

o代表目标:用户角色是否包含与产品相关的高层目标,是否包含描述目标的关键词;

n代表Number:用户角色的数量是否足够少,以至于设计团队可以记住每个用户角色的名称和主要用户角色之一;

a代表适用:设计团队是否可以将用户角色作为一个实用的工具来进行设计决策。

另一个词叫做“Profile”,是一种数据分析方法,它使用获得的数据来概述用户的需求和偏好。

这两个词都可以翻译为“用户画像”,但第一个词用于产品研究和交互设计,第二个词用于操作和数据分析。

因此,需要指定先使用哪一个。考虑到葛亮的用户结构,我会说第二个。

如何获得用户画像

获取用户画像的基础是数据。

这是无稽之谈,但对于一些创业公司来说,这是事实。

如果我们今天要分析一个人,会从哪些角度去分析?让我们回忆一下这些年来我们在填写表格时被要求填写的内容:

(全名)

性别

民族

户籍所在地

现居地

联系信息

这些似乎是需要标准填写的内容,但它们会遇到:

血型

星座

爱好和兴趣

商业经验

家庭成员

收入状况

更重要的是,我们先到此为止。

通常要想了解一个人,需要了解这个人的基本信息,也就是以上1-6个部分。当然,根据需要,可以多一点,也可以少一点,但一般不会超过上面列出的部分。

除了了解这些基本信息,我们还会通过与他的长期接触,了解到除基本信息以外的其他部分,比如:

是外向还是内向?

有口头禅吗?这是什么?

你业余时间喜欢做什么,呆在家里还是出去玩?

你喜欢吃什么,甜的还是辣的?

有很多好朋友吗?他们受欢迎吗?

……

等等。

需要联系一段时间的信息不是基本信息,更接近一些隐私和偏好信息。

今天,当用户越来越多地使用产品时,我们会逐渐提高对用户的理解。

在这个过程中,我们可以通过一些手段在用户的习惯、行为和属性上贴上一系列标签,最后,用户可能会变成这样:

当我们得到一堆这样的标签,又有什么用呢?

精细化运营。

本质上,广告推荐、内容分发、事件营销都需要这一套东西作为基础。

善用标签

在整个人像过程中,标签其实是必不可少的东西。

说到标签,很多人可能会比较头疼,因为标签怎么打是个问题,但其实没那么复杂。

首先是分类。

假设我们的运营面向C端客户,我们可以简单地将其分为以下几类:

1、人属性标签

也就是说,使用用户在系统中留下的信息,我们可以标记他的个人属性,例如:

男、女,这是性别分类中的标签;90后和80后,这是年龄分类中的标签;狮子座、射手座,这些都是生日分类里的标签.

2、行为属性标签

也就是用户在系统中的真实行为,我们可以标注行为属性,比如:

如果有消费行为,我们可以按照时间维度和单笔消费金额或者累计消费金额进行标注分类。比如土豪是360天内累计消费金额超过10万元或者单笔消费金额超过1万元的用户。

3、社交属性标签

即用户在社交网络和系统中留下的关于其社交属性的各种标签,如:

v是本社区5万多人关注的用户;万人迷之所以能归为这一类,是因为其80%的追随者都是异性恋。

……

您可以继续标记其他类型。

简单来说,标签本身只是分类的一个条件。即使没有标签,只要你能清晰地解释行为与所需条件叠加的关系,我觉得问题不大,但经验告诉我,如果是这样,就会制约需求的复杂性。

重在使用

梁师兄一直认为增加黑客其实是一个系统化的操作。

然而,黑客的增长与大多数公司的运营之间的差距实际上是数据的利用率,以及建立假设后数据验证的速度和持续验证的能力。

因为,我们通过配置文件描述的用户需求和用户角色实际上可以被视为几乎100%滞后。

有了这些滞后的数据,我们真正想实现的是预测,否则就无法获得商机。

让我们看看,一个用户A今天在平台上买了5斤苹果。用户下次什么时候需要买苹果,如何保证下次会在我们平台买苹果?

如果你只从理论上思考。

我们基本上有以下思维模式:

聚合平台上所有买过水果的用户。

其中,取连续购买次数超过N次的用户(假设N=3)。

计算这些用户每次购买的时间,并计算时间间隔。

与用户a对比,找到近似值,然后在这个时间间隔推荐a,验证效果。

或者改变思维方式:

通过数据分析计算,A家有多少人?

计算5公斤有多少苹果。

假设每个人一天吃一个苹果,最多吃几天?

改变假设,得到不同的日子吃饭。

在不同的日子向用户a提出建议,以验证效果。

你会发现预测需求比判断需求要困难得多。

实践中,我相信如果只推荐苹果,恐怕是不够的。考虑人的决策过程,需要更深入地了解人性。

这是另一个话题。

#专栏作家#

肖恩,微信微信官方账号:zhangleo1983,大家都是产品经理专栏作家。知乎V,互联网从业者;003010作者。谈论产品和运营,偶尔深入。分享所有有用有趣的内容。

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