用户增长-用户需求匹配模型搭建(基础篇)

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用户增长指的是用户相关指标的增长,在找到北极星指标后,就需要对用户的需求匹配模型进行分析。本文具体阐述了用户需求匹配模型搭建基础知识,希望对你有所帮助。

用户增长(User Growth)是指用户相关指标的增长,前面文章我们分析过如何寻找北极星指标,那么找到北极星指标,确定增长指标后接下来就要分用户的需求匹配模型。

良性的“用户增长”是产品满足用户需求且与市场想匹配,在产品触达用户存阻塞点,增长的主要工作就是找到增长阻塞点,寻找流失最大的漏斗因子,减少增长阻碍,降低用户交易决策成本(认知、信任、冲动、满足),产品需求满足如何评估?因此就要有一套需求满足量化评估体系,需求满足量化评估体系的基础就是用户需求匹配模型搭建。

需求满足度量化前置条件是判断需求匹配满足度,如何判断需求满足度?那么就要搭建一套用户需求画像模型,用户画像核心工作是为用户打标签,打标签目的是为了分类统计、精准获取,所以用户画像是个通用性的概念,用户画像基础模型适用于大多数行业、场景,为了让不同背景的人进一步了解用户画像,我举个“企业培训”行业的案例。

案例:HR模块里有个概念叫“胜任力模型”,“胜任力模型”是人力资源“选、育、用、留”各项工作的基础,是基于内部管理概念产生的,是企业培训发展研究而制定的目标标杆,是招聘岗位的量尺,那么“胜任力模型”就是就等于“用户画像”么,我个人认为“胜任力模型”只是人才画像的部分,是静态部分,而“用户画像”是不断精进和发展的构建过程。

拿HR模块的“胜任力模型”来讲,是我接下来用企业培训的“用户画像”搭建案例来阐述。

那么企业培训的目标是什么?企业培训的目标是基于公司发展、岗位人才需求制定的培训计划。面向不同层级、不同岗位、制定不同的学习计划和学习模式。

  • 比如针对中高管培训更多以沙盘、案例、启发式为主;
  • 针对基层员工,以基础能力A、B、C知识点为主。

以上都是公司管理的需求,那么“被培训者”用户的需求是什么样的?这些培训内容是否会满足用户的需求?用户是否还有个性化的需求?如何获取用户的需求?管理需求与用户需求是否匹配?如果不去做用户画像分析,那么这种培训计划多半是以失败告终。

一、构建用户画像:通过多维度指标构建客户画像

我们来分析下,如何搭建企业培训的用户画像?

  1. 首先要分析岗位、职位的胜任力模型,然后将“胜任力模型”进行结构化拆解,建立岗位、职位应知应会、晋级发展能力匹配学习地图。
  2. 梳理用户基础画像模型,性别、年龄、学历等人口学属性。
  3. 评估“用户”的学习力(知识图谱知识点匹配度),手段可以是测评、考试、问卷等。

建立用户动态数据行为埋点,跟踪用户的学习行为。

二、建立标签体系:建立体系化的客户标签和内容标签体系

以上是建立用户画像的基础,那么需求匹配是一个“供需关系”,已经有了需求基础,那么供给端还要搭配满足用户需求的产品,培训的核心需求匹配的产品是课程、知识点。

  • 梳理各岗位、职位的技能树和知识点结构,建立知识图谱,拆解到“元素-知识点”(比如货品陈列是一门课,那么堆头摆放就是一个知识点)级别。
  • 建立用户个性化学习计划,基于用户的培训学习目标、个人的学习力水平、爱好、学习行为建立清晰的岗位知识、兴趣的个性化知识图谱。
  • 搭建学习养成及反馈机制,用户在学习过程中通过养成体系、价值评估体系(勋章、证书)量化学习过程,通过可量化的目标,驱动用户和成长,在提升专业技能同时,也可以对自己有个清晰的认知,让学习不再是填鸭式枯燥无味,将外驱转化为内驱。

总结:用户画像的核心是建立标签体系、精准客户分层、构建用户画像。

  • 建立标签体系:建立体系化的客户标签和内容标签体系
  • 精准客户分层:通过客户画像背后的多级维度,对用户进行分组分层
  • 构建用户画像:通过多维度指标构建客户画像

用户画像的维度:

  • 用户来源:用户数据来源可以精确到来源平台、媒体、创意、广告位、内容等渠道;
  • 用户属性:用户的人口学属性和具有唯一性的可识别属性(性别、年龄、人生阶段等);
  • 用户身份:身份信息、微信OpenID、手机IMEI、DeviceID、Email地址和第三方ID;
  • 用户标签:标签是最核心的部分,建立客户标签、内容、行业标签库;
  • 内容标签:用户所触达的营销及内容偏好的标记,实现对相同偏好人群的分层;
  • 用户行为:可自定义的用户事件,如浏览点击、注册、交互、交易购买等行为。

注:

1、本文中所列的示例如”用户画像模型”“需求匹配模型”均为原创,如需转载请注明

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题图来自Unsplash,基于CC0协议

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