只要3步,教你学会「千人千面」的精细化运营

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“千人千面”的精细化运营是一个大趋势,针对不同的用户精准触达是未来运营的必然。

千人千面,最早出现在广告学里面,也是根据心理学中的“迎合心理”原理演算而来,13年之前,已经在很多门户网站的广告系统中应用,如果你在百度搜索一次“情趣内衣”,那么你去所有只要跟百度广告联盟合作的网站,都会在左右两侧,或者文章中、 视频中,看到“情趣内衣”的广告。

千人千面的必要性

移动互联网时代,用户的选择非常多,可选择的多样性及时间的碎片化,用户打开手机,如没能快速找到感兴趣的内容,很快就会离开,毕竟查找感兴趣的内容的成本很高,用户体验较差,因此,将用户感兴趣的内容进行精准推荐,帮助用户快速发现感兴趣的内容,可以增加用户粘性。

另外,帮助用户发现更多优质的长尾内容,一般平台用户访问的只局限在热门的10%左右的内容,很多内容永远沉在数据库中没有人发现。帮助平衡平台的生态,避免马态效应,热门的内容总是得到更多的爆光,冷门的内容从没机会被关注,使内容生产生态两极分化。

精细运营·第一步:根据用户生命周期分层

“千人千面”的精细化运营是一个大趋势,将人群细分出来后把握时机,对不同用户进行精准触达,这是常见的营销场景。

俗话说,“物以类聚,人以群分”,人群有不同特点,对不同特点的用户出售商品或者让不同用户使用产品,需要根据用户需求提供不同的产品/服务,如果每个用户都一样,那运营就没有价值了。

根据用户生命周期进行分层,用户进入产品后到达落地页,然后通过注册,经过活跃、转化,每一层颜色逐渐加深,对产品的价值也越来越大,通过运营,需要将落地的用户推向注册层,把注册用户推向活跃,把活跃的用户推向转化,每一个层级的用户都有不同的特点,那么,推广就需要采用不同的方式。

还有一部分是沉默用户和流失用户也需要关注,通过不同运营手段予以转化,因为激活一个老用户的成本是低于拉来一个新用户的。

落地用户和注册用户的每一层级用户的特点是不一样的,落地用户是刚刚进入产品的用户,对于产品的认识还处于探索阶段,主要关注产品是否好用,能否给TA带来实质价值,对于注册用户来说,TA是在认可产品后才注册的,活跃用户对产品的认可度更高。

精细运营·第二步:根据用户属性进行分群

所谓的“千人千面”不是进行用户分层,而是根据每一层级的用户具有的不同属性,进行一个细分,用户的属性就是用户的性别、职业、年龄。

那么,具体如何选择属性对用户进行细分呢?

首先,按照业务模式,对于性别属性来说,如果是一个类似淘宝的综合电商网站,性别是非常重要的,因为男人和女人购买商品的行为和需求是不一样的;如果是一个专卖打火机的网站,性别就更重要了;对于职业属性来说,很多网站和产品,业务流程是无需考虑职业的,所以职业也没有太大的关系,但对于某些产品,比如B2C教育类产品,有一些运营课程,产品的课程,程序开发的课程,对于这些课程来说,用户的职业就是非常重要且关键的属性;对于年龄属性来说,比如一个传统的内衣公司,在探索新零售的过程中开发了一个app,该app用户的年龄段就一定要考虑,因为不同年龄段,用户的需求不同。

  • 21到23岁的男性运营人员对于课程的需求,这个明显是不对的?运营人员男性和女性无关,男性和女性都可以报名学习这个课程,都可以做运营,他们对课程的需求是没有区别的;
  • 21到23岁的女性白领购物的需求,这个细节非常重要,女性、白领说明性别和职业,这两个属性对于这个人群分级非常正确。

精细运营·第三步:根据用户的行为进行分群

以活跃用户为例,活跃用户可按照不同功能的使用进行分群。以蓝色光标(中国本土公共关系行业最著名的品牌之一)为例,可能有10个功能面对10种不同的营销人员,使用某一功能频率更高的用户很有可能是这方面的营销人员,那么当进行产品推荐和用户触达运营时,可根据这个用户的行为特征以及其他浏览偏好来制定策略。

上左图,以滴滴为例,有这么一群用户:每天深夜在北京三里屯“出没”的嗨班子,每晚10点他们的定位都在酒吧林立的三里屯地区,这群用户大多是去酒吧的,凌晨2点他们从酒吧出来准备回家,那么可以在1:50给这类用户推送一张优惠券,那么这些用户的转化率一定会有所增长。

上右图,以暴走漫画(社区论坛类产品)为例,目标是提升用户的活跃度,活跃度与转化是一样的,那么可以将用户分为两组,一部分用户是活跃用户,一部分用户是不活跃用户,将两组用户通过行为进行对比,发现活跃用户比不活跃用户多发生的行为有2个:第一、添加好友,第二、浏览分类信息,那么即可作出一个假设,再进行一次用户分群,将加好友和浏览分类漫画的用户分为一个群,没有触发上述2个行为的用户分为一个群,那么会发现,触发过这2个行为的用户群的转化率确实高于没有触发过的用户群。

添加好友的功能在当时暴漫app被“埋”在了第三个板块中,所以,当把添加好友的功能调整到首页,同时用户一进入产品就给TA推荐很多好友,经过这一改动,暴漫的活跃度得到大幅提升。

第三个例子,某著名内衣品牌旗下的新零售app,按照上文提到的用户属性,区分用户生命周期:分为新客户和老客户,其次,年龄段,15到21岁,21到30,因为不同年龄段对内衣的需求不一样;另外一个属性是:尺码。用户行为的分群维度:一个是款式偏好,一个是经济能力,这里强调一点,经济能力属于属性,根据一个人的月收入多少来划定用户的经济能力,绝大多数产品里无法调研到用户的经济收入,经济能力大多通过用户行为推测,比如:TA查看商品的价格区间,如果价格区间比较高,那么通过行为判定为经济能力比较好。

在这里属性和行为并没有完全的界限,如果在属性维度无法判定一个人的属性时,那么有可能通过行为判定,如果行为无法判定,那么也有可能通过这个人的属性来判定。

将用户分群如下:

  1. 15到21岁的新客户,比较年轻、经济能力一般,没有自己的收入,TA是新客户,说明TA对品牌没有忠诚度,那么围绕这部分客户的需求,制定运营策略;
  2. 经济条件好&年轻白领的老客户,对品牌有忠诚度,TA对面料工艺比较在意,偏好X款式的客户,这个行为很明显,那么即可为该客户推荐相应的款式,或者给TA一张相应款式的优惠券,那么有可能促进购买。
  3. 经济能力一般、30到40岁的客户,这部分的客户经济能力一般,更看重性价比,那么即可将性价比高的内衣推荐给TA,如此将用户群体划分出来,这些用户群体的特点也随之找到。

以用户为中心,从行为、 属性、生命周期3个维度进行分群,深入洞察用户特征,找到用户行为及需求差异,通过精准触达制定有针对性的运营策略,持续激活并转化用户,最终实现业务的增长。

 

作者:王叶鑫,诸葛io高级数据驱动顾问

本文由 @王叶鑫 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载。

题图来自PEXELS,基于CC0协议

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