八大数据分析模型(一):用户模型
本文摘要:订阅专栏撤销订阅 智能数据决策平台,大众号:诸葛io数据教练4.9万18961模型是指关于某个实践问题或客观事物、规律进行笼统后的一种形式化表达方式。任何模型都有三个部分组成:方针、变量和关系。明确变量,改变变量,即可直接呈现成果,完成方针。在日常的
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模型是指关于某个实践问题或客观事物、规律进行笼统后的一种形式化表达方式。任何模型都有三个部分组成:方针、变量和关系。明确变量,改变变量,即可直接呈现成果,完成方针。在日常的数据分析中,我们常用的有8大模型(用户模型、工作模型、漏斗分析模型、热图分析模型、自界说留存分析模型、粘性分析模型、全行为途径分析模型、用户分群模型),从今天起,我们为我们逐一解读这八大模型,本文先从用户模型说起。

一、什么是用户模型?

先用3句话来说明为何用户模型是基础的分析模型,重要到要第一个来分析:因为假如你不知道自己的用户是谁,就不知道该提供什么效劳;不清楚用户与你“往来”到哪一个阶段了,就不可能知道优先提供什么样的效劳;营销战略无法聚焦,效劳没有体系性和继续性。

因此,我们先从界说开始,科普下什么是用户模型以及传统方式怎么构建用户模型。

用户模型(Persona)是Alan Cooper在《About Face:交互设计精华》一书中提到的研讨用户的体系化方法。它是产品主管、交互设计师了解用户方针和需求、与开发团队及相关人交流、防止设计陷阱的重要东西。

传统的用户模型构建方式:

Alan Cooper提出了两种构建用户模型的方法:

用户模型:基于对用户的访谈和观察等研讨成果建立,严谨可靠但费时; 暂时用户模型:基于行业专家或市场调查数据对用户的了解建立,快速但容易有偏颇。 1. 基于访谈和观察的构建用户模型(正统方法)

在Alan Cooper的方法中,对用户的访谈和观察是构建用户模型的重要基础。完好步骤如下:

2. 构建暂时用户模型(ad hoc persona)

在缺乏时间、资源不能做对用户的访谈和观察时,可以基于行业专家对用户的了解、或市场研讨中取得的人口统计数据,建立「暂时用户模型」。

「暂时用户模型」的构建过程与「用户模型」的构建过程很像,只是「用户模型」的数据基础来自对真实用户的访谈和观察,「暂时用户模型」则来自对用户的了解。二者的精确度和精度都有不同。

二、基于行为数据构建用户模型

间隔Alan Cooper初次提出用户模型(Persona)概念已以前近20年,在这期间,软件产品开发的过程方法以及公司的运作方式都发生了很大改变:以快速迭代为特点的灵敏开发方法取代了传统的瀑布模型,以「开发→丈量→认知」反馈循环为核心的精益创业方法在逐步影响和改变公司的运作方式。

而传统的用户模型构建方法,从诞生之日起并未发生特别大的变化。关于现已习惯了灵敏、快速的产品主管和交互设计师来说,假如花很长时间去研讨用户构建用户模型需要下适当大的决心、更需要下很大力气才干争夺到所需的时间和资源,并且互联网产品冷启动消耗的时间愈来愈短,为了下降本钱和风险,产品团队在启动期往往会选择尽快将产品推向用户,尽快取得反馈以「快速试错」,现实和压力迫使大大都新产品的PM不敢投入很多时间精力深化的进行用户研讨。

这就很容易了解,为何我们都觉得用户模型很好,却鲜有人在工作中真正运用它。为了解决时间紧迫与精力不足的矛盾,我们提出了一种基于用户行为数据的快速、迭代构建用户模型的轻量方法。

首要,整理和收集现已取得的任何可认知用户的经历和数据,包括:您和地点团队对用户的了解;产品的事务数据库中记载的用户相关信息(比如用户的性别、年纪、等级等属性),用户(在产品表里)填写的任何表单或留下来的信息(比如用户填写的调查询卷、留下的微信账号等)。

我们将这些信息映射成为用户的描述信息(属性)或用户的行为信息,并存储起来构成用户档案(如下图所示)。

诸葛io新零售DEMO之用户档案(虚拟数据)

如上图所示,从用户档案中我们可以清楚的了解到用户的属性信息、行为数据、环境数据。

三、基于行为数据构建用户模型的优势 1.高效实时 洞察先机

在数据世界里,精确性就是一切,速度更是至关重要,分析体系处理宽和释这些信息的速度越快,就可以更快地且明晰把握事务状况,协助企业更早的做出决策判断,比如我们的客户——某同享单车,正是因为发现了实时数据指标中的异常动摇:次日留存用户数呈现了“断崖式”下跌,经紧迫调查发现是竞争对手在低价拉新,因此,运营团队第一时间采纳积极应对,从而保住了该城市的市场占有率。

相同的,市场变幻如火如荼,运营人、决策者都需要实时重视本身数据的动摇,因为失败往往都来自一个细微的忽略。

2.记载前史而不只是成果

行为即标签,以前我们常常通过给用户打标签的方式进行用户洞察。事实上,行为数据本身已变得愈来愈有价值,基于用户行为数据的用户模型,记载了每一个用户的每一次行为,客观真实的复原了用户与产品的交互过程,与单纯的标记“用户标签”相比,记载下来的用户行为数据更具有多维交叉分析的价值,构建出来的单个用户画像更完好科学。

3.360°掩盖用户全生命周期的用户档案

基于用户行为数据的用户模型是实时动态变化的,跟着用户在产品中的生长,从访客到生疏人终究成为高价值用户,用户的每一步生长都通过行为记载下来,基于用户地点生命周期的不同阶段,针对新用户、流失用户、活跃用户、沉默用户分别采纳有针对性的拉新、转化、留存等运营策略。

为延长用户的生命周期价值(LTV),就有必要采集到用户全生命周期的数据,打通CRM数据、前史数据、事务数据、第三方数据,将用户的属性信息(性别、年纪、国家等)与用户的行为数据关联到一同;打通外部推广平台的数据,解决用户从哪儿来的问题;打通不同产品平台的数据,将用户在app\小程序\微站\官网上的行为实时同步,如此方可完成真实的以用户为中心的统计和分析。

这种借助行为数据和东西快速、迭代的构建用户模型(Persona)的方法更合适今天的互联网团队的工作方式和节奏,基于用户行为数据的用户模型,一方面对传统方式进行了简化,下降了数据分析的门槛;另外一方面,让数据分析更科学更高效更全面,更直接地应用于事务增加,辅导运营决策。

 

作者:诸葛君,大众号:诸葛io数据教练

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题图来自 Pexels ,基于 CC0 协议


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