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从到手把手教你建立用户画像


  上一篇文章相信很多朋友在做用户画像的,会有所帮助,对于要做但还没开始的,基本等于看了个数据统计教程而已。这一次,也是应一些朋友的建议,做了一个从开始到最终建立完毕的PPT给大家。希望能让大家更加清楚。
  part1 三种用户画像的方法
  1.定性用户画像
  通过访谈、观察等无法量化的信息来分析归纳用户类型
  2. 经定量检验的定性用户画像
  建立定性用户画像类型后通过问卷、测试等量化数据验证定性结论
  3.定量用户画像
  建立定性用户画像假设,根据假设收集数据通过数据确定用户画像
  本次报告将选择第三类方法进行阐述!
  part2 定量用户画像的流程逻辑
  定性研究—确定细分项目假说—定量研究—聚类分析—建立画像
  下面我们来分别对这五个步骤展开来说~
  1. 定性研究
  定性研究方法
  一对一访谈
  现场调查——观察法,在用户最自然状态下的日常工作/生活中观察用户行为并与他们交谈
  可用性测试——用的不多,主要用于观察用户如何进行日常操作
  访谈与观察对象
  尽可能扩大范围,选择不同人口学变量进行配比,注重广度而非深度
  要获取的信息
  认知:对产品的认识与了解
  情感:对产品的情感喜好
  态度:对产品的态度
  行为:对产品操作的一般性行为
  动机:使用产品的动机与目的
  机会:对产品的意见与建议
  内心OS:普通心理学(北师大版)绪论 心理学的研究对象(我为本专业骄傲~)
  2.细分假说部分
  对定性材料的最终输出
  研究方法:卡片分类、头脑风暴
  产出内容:通过质性分析的方式整理出一切可以进行用户分类的可能项
  如:性别
  对产品内容的使用情况,以火车票为例——常年买硬座与常年买特等座用户,将有可能被分类为经济缺乏用户和经济富足用户。
  日常购票的渠道,以火车票为例——常年电话订票与常年网购的用户,将有可能被分类为互联网知识匮乏用户和资深互联网用户。
  最终要得出所有可能进行用户分类的细分选项字段表
  3.定量数据部分
  定量数据获取方式
  问卷调研
  问卷调研的问卷设置将以上一步定性假说为依据,上一步提到很多将会影响分类的变量,因此我们需要针对所有这些变量进行针对性的问卷提问
  一些小建议:
  先行为后认知,因为人们对行为做回答是容易的,对态度认知等回答是困难的
  谈过去不谈将来,追溯用户过去发生的事实而不是询问用户未来发生某行为或态度的可能性
  确定一个明确的时间段,过去范畴太大,需要明确近几年或近几个月,把用户带入当时场景
  题目过多进行分页,给用户一个答题节奏感,避免看到茫茫多的题就放弃了
  题目设置不歧义,不要出现"您现在或之前XXXX"句式,一题有且只有一个含义
  答案相互独立且穷尽,不要出现两个答案差不多的情况
  不要把人口学变量前置,问卷设置肯定是先易后难的,这可以通过问题本身的难度来控制,不是一上来就问人家私人信息
  网站浏览数据
  问卷不会穷尽你所有需要知道的信息,这里会需要一些实实在在的数据,如用户登录数、浏览历史、点击率、转出率等等埋点数据
  举例为什么需要:某火车票用户购买火车票,问卷可以知道他上一次是北京到上海,但是不会告诉你用户习惯在搜索目的地的时候喜欢手动输入
  "北京"还是点击城市列表页里的热门城市,还是喜欢一直滑动查找目的地。但是,埋点数据可以告诉你!
  CRM
  最后一部分数据就是用户记录数据,买了多少次车票、花了多少钱、多久买一次等等等等。
  4.聚类分析部分
  第一点:
  关于收集到了上述数据需要如何操作,《用户画像很重要,那你知道是怎么画出来的吗?》这里我已经写了我当时项目的过程。很多朋友说像是来推销SPSS的,可能是因为我当时的困惑点就在于收集完了上面的数据之后我到底怎么定量出来,没有人告诉我是什么步骤,我省略了上面的一些工作,直接说了我当时最困惑的地方。对给大家带来的困扰,表示抱歉。
  第二点:
  我之前也说了,对于用户画像这个东西,我也是一个在探索和实践的学习者,我非常希望能有更多经验丰富的老师给我更多的指导,毕竟我上一篇文章就说过了,我觉得那一次的画像做的比较粗糙,需要学习和批评的地方还很多。
  第三点:
  我希望能帮助大家更清晰整个流程,如有异议,我真的随时欢迎沟通交流。
  5.最后的用户画像
  定量完成后将会得到稳定的几类用户,这时需要为每一位用户建立档案卡。
  借助定量后的分类数据、定性材料,为用户添加基本信息、生活习惯、上网习惯、场景!场景!场景!及需求。(一切没有场景的需求都是伪需求)
  找个合适的图,起个合适的名字。
  好了,谢谢再见!
  最后的最后,用户画像的样图网上很多可以看到,因为保护制作这个报告的姐姐的知识产权,再此删掉了。也给姐姐带来的不快表示抱歉。
  墙裂墙裂推荐大家《赢在用户》这本书,也是当时姐姐推荐的。也谢谢曾经的帮助。
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