为什么现在的客户越来越难懂?

学校旁小卖部,为什么卖零食和文具,而不卖肉?

医院门口,为什么卖鲜花和水果,而不卖化妆品?

卖家选择什么产品,如何销售?必然要先了解他的目标用户,再决定卖什么产品,这样才能把产品卖出去,赚取收入。这也就是 用户画像存在的原因 。

然而事实却是我们在做产品设计和营销时往往会忽略用户画像,导致无法抓住用户真正的需求。

中国有句古话:知己知彼百战百胜。讲的就是这个道理, 那我们要怎么样才能画准用户画像呢?

一、什么是用户画像?

二、用户画像如何应用?

三、如何做一个用户画像?

四、用户画像生成工具有哪些?

一、什么是用户画像?

用户画像可以被视为理想客户群的“半虚构”代表,也就像是典型的用户特征。用户画像是冷冰冰的事实,但它却代表了真实、活生生的人。 虽然用户画像上的个人特征在技术上是虚构的,但所有内容都必须基于事实、数据和研究 。

用户画像的类型有两种——

一种是Persona。 由交互设计之父Alan Cooper提出,是通过 定性分析 了解用户的基本信息、喜好、行为偏好、痛点对产品的预期等,是一种通过调研和问卷获得的典型用户特征,主要用于挖掘产品需求与交互设计领域。 通常在产品创建的初期,缺乏用户数据的情况下使用 。

另一种是Profile。 是基于 定量数据分析 的用户画像,通过抓取一些用户行为数据,结合用户属性、行为偏好、消费习惯等不同维度的用户标签,共同搭建一个基于数据的用户画像体系。Profile是各类描述用户行为数据的变量集合, 应用与已上线的产品中,更多用于运营、营销与数据分析 。

在大数据技术已经广泛应用于各个产业的今天,相比传统的线下会员管理、问卷调查, 大数据能让企业更便利地获取用户广泛、精确的信息数据 ,从而进一步精准、快速地分析用户消费习惯等。

二、用户画像如何应用?

1、产品设计

在最初定义产品时期, 建立完善的用户画像体系可以揭示受众痛点和对服务或产品的需求 ,可以用于产品定位,竞品分析等方面,为产品的方向与决策提供数据支持和事实依据。

我们跨境圈产品研发做得较好的Anker,在前几年研发了氮化镓充电器,就是 捕捉到用户更快速充电和更小尺寸的需求 。

2、产品营销

在做用户增长时,需要通过产品营销来吸引可能的潜在用户。产品营销过程中使用到用户画像是非常多的:营销方案、内容文案、产品包装设计、图片视频素材、广告投放、媒介选择等。 营销人员需要利用角色洞察力为企业制定最有效的营销和促销策略 。

我们这边以TikTok投放广告为例——当我们有了用户画像分析,就可以精准地进行广告投放,TikTok中主要的用户年龄为是18~24岁,那么广告投放时就可以针对这部分用户群体,提高投放的ROI。

3、个性化推荐

个性化推荐即精确的内容分发,比如现在算法厉害的抖音、淘宝、TikTok、Youtube、谷歌、亚马逊等等, 通过算法给每个用户打标签,推送定制化千人千面的用户界面 。例如,谷歌掌握了海量用户信息,如用户性别、年龄、收入水平、地理位置及生活方式等,再加上对用户搜索、浏览行为的记录,使其可以为用户呈现个性化的横幅广告,这就是基于用户画像推荐。

4、售前、售后团队

售前、售后团队可以通过提前研究用户画像 ,从而更好地了解客户面临的问题和挑战,以优化他们提供的服务。售后团队对用户懂得越多,那么做FAQ、售后说明书、日常沟通就越有效。

三、如何做一个用户画像?

如何做用户画像?这才是今天的重点 ——用户调研怎么搞?是否不同场景下需要做不一样的用户画像?没品牌积累和用户积累时候怎么搞用户画像?

1、目标分析

做用户画像之前肯定先有个场景和背景——

第一阶段:明确用户画像目的。 因为不同的场景和背景决定了用户画像需要收集的信息,比如产品研发阶段的用户画像,我们没必要收集用户媒介偏好、地理属性、购买决策流程等。

第二阶段:选取标签。 明确目标后,就可以结合目标与角色,制定出画像信息维度,这个我们做营销的可以直接采用目前市面上已有的模板,没必要自己选择。

人口标签: 性别、年龄、地域、教育水平、出生日期、职业、家庭

兴趣特征: 兴趣爱好、媒介偏好、互动内容、品牌偏好、产品偏好

社会特征: 婚姻状况、家庭情况、社交/信息渠道偏好,教育背景,宗教背景,political 派别

消费特征: 目前痛点,收入状况、购买力水平、已购商品、购买渠道偏好、最后购买时间、购买频次

2、数据收集

这才是我们目前最头疼的事儿,就是 从哪里获取用户数据? 下面麒麟君就介绍8个路径获取用户画像 。

1、SEMrush、similarweb 等第三方工具

使用外部工具可以简单获取网站的用户数据,当然这个只能做辅助,好的一点是可以看到竞争对手网站的用户数据。当然也能看到他们的营销渠道,网站其他数据之类的东西。

2、Google survey 等网络调研工具

一个问卷从0.1美元到1美元不等,按照问题数量和你筛选用户的精确度来定价。类似的工具可以有 Surveymonkey、QuestionPro 、Google Forms、 Typeforms、 Zoho Surveys、 AskNicely、 Alchemer、Qualtrics等等。当然你也可以搞一些免费的,但是不得不说一句“好货不便宜,便宜没好货。”

3、Facebook用户画像——Facebook audience insight

Facebook Audience Insights 是免费使用的,Facebook 在这里为你提供了大量有关受众群体和竞争对手的人口统计和行为数据。

4、Google用户画像——Google analytics

可以看到很多详细的数据比如用户年龄、性别、affinity兴趣以及In markert等, 这些兴趣词对于投放谷歌广告、Facebook广告等都是一个很不错的参考。另外还有用户的位置、常用的设备等也能看到。

5、亚马逊用户画像——Amazon brand analytics

亚马逊品牌分析(Amazon Brand Analytics)是针对已经品牌注册的亚马逊卖家推出的一款专属功能。亚马逊品牌注册卖家可以通过品牌分析,获得相关报告,了解消费者行为以及品牌商品现状,以此调整决策和优化运营方针。

6、问卷:自有社媒、官网和 Reddit、FB兴趣群组、社媒垂类KOL

有自己的社交媒和官网等流量渠道时候可以直接发布问卷,当然也要配置一定的奖励刺激用户参加。

如果没有自己社媒,只能去找subreddit、FB兴趣群组、社媒平台的KOL乃至找目标国家渠道商(如果有的话),给群主或者KOL佣金让其帮忙发布问卷,当然参与问卷者肯定也需要有奖励。

7、售后渠道

假如有大量售后的客户,可以从这里着手做用户调研,前提是要提供足够吸引人的incentive来诱导做问卷。

8、一对一访谈

这个是难度最高的,也是最有效果的,找到专业的终端用户一对一面对面访谈,不行电话沟通也行。难点在于找到靠谱的人,可以在网上找,社群里面找。

这边总结一下,一对一访谈属于定性分析、大规模问卷和数据分析属于定量分析, 最好的模式当然是一起上,但是也要根据我们调研目的、难度、经费等来考量的 。

3、画像构建

基于用户基础数据,根据构建好的标签体系,就可以进行画像构建的工作了。 用户画像构建是一个长期的工作,不可能一步到位,需要不断地扩充和优化 。

日常实操过程中就是在收集调研反馈后,先整理成柱状图、饼状图之类的,然后从各个标签维度拿出来众数、中位数来分析他们的特征,且需要跟产品结合起来做成用户画像。

一个产品可以有三个用户画像,但是要分主次,主要角色、次要角色、补充角色 。因为做用户调研时候你会发现,几个年龄段的人其实分布并没有很明显,那显然需要做一些补充角色。

最终形成这样的用户画像: 你知道了目标受众的年龄、性别、家庭、收入、教育背景、媒体喜好、购物决策流程、需求痛点、兴趣爱好等等信息。在了解这些信息以后,无论是做产品设计,还是营销计划,都可以有的放矢,不会再把自己的个人体验当做用户画像。

四、用户画像生成工具有哪些?

SEMrush

Make my Persona by HubSpot

Live Persona by Delve AI

Xtensio.com

目前还是国内的网站在用户画像方面做的更好一些,比如淘宝和京东后台,还有大量第三方插件可以随便查询SKU乃至于品牌的受众,但是在国外就很难了。

麒 麟 有 话 说

我们要学会不断收集目标用户的信息,及时更新用户画像数据信息,并贯穿于产品的整个生命周期。让用户画像给予我们更真实的需求反馈,让准确的目标用户群体为产品的成功奠定良好的基础。

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END.

编辑:赵华洁

初审 :陈华芬

终审:邢玲燕

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