用户群体画像功能深度解析

用户群体画像是产品用户增长的利器之一——它能够帮您探究产品指标数字背后的原因。 2017-02-13 20:36:14 群体画像用户数据 数据分析师的必读书单 数据分析是一门专业且跨越多个领域的学科,虽然我每篇公众号都足够篇幅(乃至我自己觉得啰嗦),可我还是得承认存在缺漏。如果有好书作为参考,对数据分析能力的成长更有帮助。这份书单权作入门级推荐,如果大家有更好的欢迎留言说明。我不能保证全部看过,毕竟基础书没必要看几本,但我尽量做到客观。建议大家根据自己基础挑选,不要贪多。 2017-02-13 19:25:24 数据分析书单可视化 帆软荣获2016”IT印象”最具影响力商业智能品牌 在过去的一年里,FineBI推出全新的V4.0版本,新增了FineDerect直连数据库功能,提升了充分利用Hadoop等大数据平台的优势,做到高效实时数据分析。同时融入SPA螺旋式聚合分析功能,能对当前分析处理的数据进一步处理,增强了前端分析的自助性。 2017-02-13 17:11:39 大数据 详细解读五大企业日志管理工具 译文 日志记录已经成为IT管理与监控工作的重要组成部分,本文将立足开发者的角度,回顾目前最受欢迎的五款日志管理工具,并具体分析其优劣因素。 2017-02-13 16:46:16 日志管理工具 有哪些传统数据科学技术被大众媒体称为人工智能(AI)? 这篇文章并不是一个深入的研究,而是进行粗略的介绍,以便你了解这领域的研究进展和发展趋势。如果你是一位传统数据科学家,读过一些文章,但仍然没有把这些拼图拼起来建立全面的认识,你可能会发现这是一种整合你当前的知识,甚至发现你想关注哪个目标并致力于此的方式。

用户群体画像是产品用户增长的利器之一——它能够帮您探究产品指标数字背后的原因。

所有伟大的产品,都离不开用户的追随与期待。

用户群体画像是产品用户增长的利器之一——它能够帮您探究产品指标数字背后的原因。

通过用户群体画像,我们已经能够持续的监测产品运营状况,比如:观察产品关键指标的变化、关注用户到目标的转化趋势、分析用户的留存回访……

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除此之外,我们还可以观察到产品的每位用户,对单个用户的特征和行为进行最为细致的分析。

但是,我们的目标是改进提升产品以实现用户增长。而数据指标并不足够直接指导产品的改进——因为,在数据指标和用户增长之间,会有很多坑,让产品和运营的改进变得步履维艰、让用户的增长变得缓慢。究其原因,是由于产品的数字指标过于宏观,而用户增长的构成是非常微观的:我们的用户是一个一个(1 by 1)被获取、激活和留存下来的。

因此,我们需要一些有效的工具,帮我们在产品改进过程中尽早找到方向,让产品改进不再是盲目的过程。用户群体画像可以帮助我们:

  1. 分析某个指标数字背后的用户,具备哪些特征——他们的人群属性、他们的行为特点?
  2. 找到一些有趣的、有价值的事实,并从中发现产品有效改进提升的机会或方向。

用户群体的“画像”包括什么?

用户群体画像包括以下内容:

用户价值和流失风险分析高价值用户的占比越高,高流失风险的用户占比越低,产品越健康。

用户群体画像功能深度解析

用户特点分析分析用户的性别、年龄、自定义属性、兴趣标签等。

用户群体画像功能深度解析

用户的使用环境分析分析用户的地域、渠道(来源)、应用版本、设备品牌(浏览器)等。

用户群体画像功能深度解析

用户的使用时间分析用户的***访问时间、***访问事件、最近30天访问时长、最近30天访问次数等。

用户群体画像功能深度解析

用户的行为特点分析用户在最近一个月内的行为分布。

用户群体画像功能深度解析

用户群体画像应如何使用?群体画像除了帮助我们查看产品用户的特点,更重要的作用是发现产品问题的背后的原因。

因此,您可以参考下面的步骤使用群体画像:

***步:弄清目标和当前的主要问题

在开始之前,确立产品的目标,弄清当前最亟待解决的问题是至为重要的事。

比如,一个电商类产品已经确立其目标是提升销售额。接来下,就要分析当前最主要的问题是什么?是新用户的增长不够多,还是老用户的重复购买率太低?这些问题,可以很方便的通过诸葛io分析得到。

第二步:找出问题相关的数据指标

弄清目标和主要问题后,下一步是要找出和问题最直接相关的数据指标。

比如,如果当前的问题是用户的重复购买率低,那么还进一步分析:用户在***次购买多久之后的购买率会有显著的降低?哪些人群的重复购买率明显的低于或高于全部人群的平均值?

总结起来就是:要尽可能精准的定位问题的点(时间、人群、渠道……)。

第三步:对问题指标的相关人群进行画像分析,探究问题背后的可能原因

找到较为精确的问题点及相关指标后,可以围绕这些指标做背后人群的画像分析,看能不能找到潜在的原因。

比如,分析重复购买率明显高于均值的用户的群体画像,将其人群属性、行为特点与其他用户做对比,找到不同点,分析这些不同点与重复购买率之间的关系(需要的话,可以直接或间接联系少量的用户以做验证)。

通过探索,您可能会发现一些可能的原因。

比如,您可能会发现,某项功能的使用不便、或者某个地区用户习惯的不同是造成问题的可能的原因。

第四步:改进产品或运营

在上一步,您已经分析出了一项或几项可能影响用户增长的原因。接下来,您需要做的是从可能性以及改进成本等方面评估,并对产品或运营做出改进。

比如,改进易用性差的功能,或针对有问题地区的用户增加引导。

第五步:观察指标和画像,分析改进效果

改进后,对问题指标及问题相关人群进行持续的观测,验证是否达到了预期的效果。如果达到了预期的效果,则继续按照上面的步骤分析新的问题并加以解决。如果未达到预期的效果,也可以继续按照上面的步骤继续分析问题的原因,或者放弃转向其他问题。

总结正所谓“集腋成裘、聚沙成塔”,用户增长是一件积少成多的事儿。诸葛io的用户群体画像提供了一架坚实的桥梁,可以帮助您和您的产品更加顺利的跨越鸿沟,尽早实现用户的快速增长!

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