【營銷系列課2】人群畫像指導運營
什麼是用戶畫像？
作為大數據的根基，用戶畫像完美地抽象出一個用戶的信息全貌，為進一步精準、快速地分析用戶行為習慣、消費習慣等重要信息，給消費者賦予一個標籤，這也是千人千面的由來。
用戶畫像對電商運營有什麼用？
如何進行商品的定位、如何去優化消費者購物體驗、如何進行廣告的精準投放，這類問題的解決需要結合受眾消費者的需求特性以及行為組合，去優化自身商品的調整策略。舉個例子，店鋪某商品已售出2000件，有1000個用戶在購買之後連續3個月未訪問過店鋪，我們就要考慮如何讓這1000個買家能再次訪問購買並且活躍起來，就需要分析這批用戶的畫像（為什麼不訪問？喜歡什麼？消費能力如何？等等。），這樣我們做的營銷才有針對性，轉化才能高。
玩過DMP的人應該都瞭解，DMP就是通過篩選人群條件，選取適用於不同營銷場景的優質人群進行投放，達到流量精細化運營達到高投產的目的。設想一下，如果商家瞭解自己商品的用戶畫像，再根據數據精準商品的用戶畫像，那麼ROI只會更高。
用戶畫像怎麼用?
一 數據採集瞭解用戶
我們可以從後臺拉取的關於用戶畫像的特性包含四個方面：認可屬性、行為偏好、消費能力、用戶軌跡。（使用DMP的商家都可以在後臺拉取人群包的推廣數據，通過測試分析從而得出商品的初版用戶畫像。）
【營銷系列課2】人群畫像指導運營
什麼是用戶畫像？
作為大數據的根基，用戶畫像完美地抽象出一個用戶的信息全貌，為進一步精準、快速地分析用戶行為習慣、消費習慣等重要信息，給消費者賦予一個標籤，這也是千人千面的由來。
用戶畫像對電商運營有什麼用？
如何進行商品的定位、如何去優化消費者購物體驗、如何進行廣告的精準投放，這類問題的解決需要結合受眾消費者的需求特性以及行為組合，去優化自身商品的調整策略。舉個例子，店鋪某商品已售出2000件，有1000個用戶在購買之後連續3個月未訪問過店鋪，我們就要考慮如何讓這1000個買家能再次訪問購買並且活躍起來，就需要分析這批用戶的畫像（為什麼不訪問？喜歡什麼？消費能力如何？等等。），這樣我們做的營銷才有針對性，轉化才能高。
玩過DMP的人應該都瞭解，DMP就是通過篩選人群條件，選取適用於不同營銷場景的優質人群進行投放，達到流量精細化運營達到高投產的目的。設想一下，如果商家瞭解自己商品的用戶畫像，再根據數據精準商品的用戶畫像，那麼ROI只會更高。
用戶畫像怎麼用?
一 數據採集瞭解用戶
我們可以從後臺拉取的關於用戶畫像的特性包含四個方面：認可屬性、行為偏好、消費能力、用戶軌跡。（使用DMP的商家都可以在後臺拉取人群包的推廣數據，通過測試分析從而得出商品的初版用戶畫像。）
1、人口屬性
收貨信息中可獲得所屬地區，DMP人群透視可以分析得出商品的用戶部分人口屬性特徵：如性別、年齡等。
2、行為偏好
可以判斷某類目人群的關鍵詞搜索偏好，也可以從第三方平臺瞭解商品的使用人群的顧客愛好，並貼上對應的標籤，比如電影達人、愛美一族、旅行達人、吃貨達人等。
3、消費能力
通過分析類目用戶的消費單價、月均消費筆數和月均消費總額瞭解用戶的消費能力，
4、興趣愛好特徵
用戶點擊、搜索、收藏、購買、分享店鋪的類型，可以分析出用戶對某些品類、商品的偏好度，從而進行某個品類的專場營銷活動。也可以根據這批較為精準的人群，持續關注營銷活動中點擊、收藏、購買和分享的數據表現，監測出營銷活動對於點擊率、轉化率的影響。
【營銷系列課2】人群畫像指導運營
什麼是用戶畫像？
作為大數據的根基，用戶畫像完美地抽象出一個用戶的信息全貌，為進一步精準、快速地分析用戶行為習慣、消費習慣等重要信息，給消費者賦予一個標籤，這也是千人千面的由來。
用戶畫像對電商運營有什麼用？
如何進行商品的定位、如何去優化消費者購物體驗、如何進行廣告的精準投放，這類問題的解決需要結合受眾消費者的需求特性以及行為組合，去優化自身商品的調整策略。舉個例子，店鋪某商品已售出2000件，有1000個用戶在購買之後連續3個月未訪問過店鋪，我們就要考慮如何讓這1000個買家能再次訪問購買並且活躍起來，就需要分析這批用戶的畫像（為什麼不訪問？喜歡什麼？消費能力如何？等等。），這樣我們做的營銷才有針對性，轉化才能高。
玩過DMP的人應該都瞭解，DMP就是通過篩選人群條件，選取適用於不同營銷場景的優質人群進行投放，達到流量精細化運營達到高投產的目的。設想一下，如果商家瞭解自己商品的用戶畫像，再根據數據精準商品的用戶畫像，那麼ROI只會更高。
用戶畫像怎麼用?
一 數據採集瞭解用戶
我們可以從後臺拉取的關於用戶畫像的特性包含四個方面：認可屬性、行為偏好、消費能力、用戶軌跡。（使用DMP的商家都可以在後臺拉取人群包的推廣數據，通過測試分析從而得出商品的初版用戶畫像。）
1、人口屬性
收貨信息中可獲得所屬地區，DMP人群透視可以分析得出商品的用戶部分人口屬性特徵：如性別、年齡等。
2、行為偏好
可以判斷某類目人群的關鍵詞搜索偏好，也可以從第三方平臺瞭解商品的使用人群的顧客愛好，並貼上對應的標籤，比如電影達人、愛美一族、旅行達人、吃貨達人等。
3、消費能力
通過分析類目用戶的消費單價、月均消費筆數和月均消費總額瞭解用戶的消費能力，
4、興趣愛好特徵
用戶點擊、搜索、收藏、購買、分享店鋪的類型，可以分析出用戶對某些品類、商品的偏好度，從而進行某個品類的專場營銷活動。也可以根據這批較為精準的人群，持續關注營銷活動中點擊、收藏、購買和分享的數據表現，監測出營銷活動對於點擊率、轉化率的影響。
注意：我們也可以通過用戶軌跡這一維度，將人群圈在老客戶（收藏、點擊、購買、分享）然後通過人群透視瞭解老客戶的人群畫像。
二 篩選分析信息並指導運營
用戶畫像有其自身的特性和侷限性，例如無法100%地描述一個人，且具有時效性，因此，需要根據用戶畫像的基礎數據持續更新和修正，同時要善於從已知數據中具象化出新的標籤使用戶畫像越來越鮮活立體，發揮其參考指引價值。
日常運營時我們可以根據商品數據中的瀏覽量和點擊率和轉化率，大致判定出是輪播圖不好還是詳情頁需要優化，但具體怎麼優化，很大一部分是從自我感受出發進行修改，但是如果我們瞭解消費者的特性，優化方向就相對更明確。
列舉兩個案例說明如何用用戶畫像指導運營
案例1：根據用戶行為指導運營策略
DMP拉取數據，全店90天（時間任選）內點擊、搜索、收藏、購買、分享店鋪的數據。如下圖。
①在店鋪/商品的點擊保持一定增長的速度，轉化率一直沒變；
②近一月追蹤，點擊量勻速增長，轉化率一直保持不變（訂單勻速增長），這期間商家的任何經營行為對點擊量和轉化率均沒有貢獻；
③近一個月的收藏量猶如過山車，並且在第一週保持著超高的收藏率，說明這一週商家在宣傳和運營上有大動作，但是在後幾周沒有對這批消費者進行轉化，白白浪費了這些流量。
總結：商家可以趁熱打鐵，在收藏量還沒有驟降的情況下著手這款流量的轉化，那個整個商品/店鋪的轉化率隨之就會上升了。
【營銷系列課2】人群畫像指導運營
什麼是用戶畫像？
作為大數據的根基，用戶畫像完美地抽象出一個用戶的信息全貌，為進一步精準、快速地分析用戶行為習慣、消費習慣等重要信息，給消費者賦予一個標籤，這也是千人千面的由來。
用戶畫像對電商運營有什麼用？
如何進行商品的定位、如何去優化消費者購物體驗、如何進行廣告的精準投放，這類問題的解決需要結合受眾消費者的需求特性以及行為組合，去優化自身商品的調整策略。舉個例子，店鋪某商品已售出2000件，有1000個用戶在購買之後連續3個月未訪問過店鋪，我們就要考慮如何讓這1000個買家能再次訪問購買並且活躍起來，就需要分析這批用戶的畫像（為什麼不訪問？喜歡什麼？消費能力如何？等等。），這樣我們做的營銷才有針對性，轉化才能高。
玩過DMP的人應該都瞭解，DMP就是通過篩選人群條件，選取適用於不同營銷場景的優質人群進行投放，達到流量精細化運營達到高投產的目的。設想一下，如果商家瞭解自己商品的用戶畫像，再根據數據精準商品的用戶畫像，那麼ROI只會更高。
用戶畫像怎麼用?
一 數據採集瞭解用戶
我們可以從後臺拉取的關於用戶畫像的特性包含四個方面：認可屬性、行為偏好、消費能力、用戶軌跡。（使用DMP的商家都可以在後臺拉取人群包的推廣數據，通過測試分析從而得出商品的初版用戶畫像。）
1、人口屬性
收貨信息中可獲得所屬地區，DMP人群透視可以分析得出商品的用戶部分人口屬性特徵：如性別、年齡等。
2、行為偏好
可以判斷某類目人群的關鍵詞搜索偏好，也可以從第三方平臺瞭解商品的使用人群的顧客愛好，並貼上對應的標籤，比如電影達人、愛美一族、旅行達人、吃貨達人等。
3、消費能力
通過分析類目用戶的消費單價、月均消費筆數和月均消費總額瞭解用戶的消費能力，
4、興趣愛好特徵
用戶點擊、搜索、收藏、購買、分享店鋪的類型，可以分析出用戶對某些品類、商品的偏好度，從而進行某個品類的專場營銷活動。也可以根據這批較為精準的人群，持續關注營銷活動中點擊、收藏、購買和分享的數據表現，監測出營銷活動對於點擊率、轉化率的影響。
注意：我們也可以通過用戶軌跡這一維度，將人群圈在老客戶（收藏、點擊、購買、分享）然後通過人群透視瞭解老客戶的人群畫像。
二 篩選分析信息並指導運營
用戶畫像有其自身的特性和侷限性，例如無法100%地描述一個人，且具有時效性，因此，需要根據用戶畫像的基礎數據持續更新和修正，同時要善於從已知數據中具象化出新的標籤使用戶畫像越來越鮮活立體，發揮其參考指引價值。
日常運營時我們可以根據商品數據中的瀏覽量和點擊率和轉化率，大致判定出是輪播圖不好還是詳情頁需要優化，但具體怎麼優化，很大一部分是從自我感受出發進行修改，但是如果我們瞭解消費者的特性，優化方向就相對更明確。
列舉兩個案例說明如何用用戶畫像指導運營
案例1：根據用戶行為指導運營策略
DMP拉取數據，全店90天（時間任選）內點擊、搜索、收藏、購買、分享店鋪的數據。如下圖。
①在店鋪/商品的點擊保持一定增長的速度，轉化率一直沒變；
②近一月追蹤，點擊量勻速增長，轉化率一直保持不變（訂單勻速增長），這期間商家的任何經營行為對點擊量和轉化率均沒有貢獻；
③近一個月的收藏量猶如過山車，並且在第一週保持著超高的收藏率，說明這一週商家在宣傳和運營上有大動作，但是在後幾周沒有對這批消費者進行轉化，白白浪費了這些流量。
總結：商家可以趁熱打鐵，在收藏量還沒有驟降的情況下著手這款流量的轉化，那個整個商品/店鋪的轉化率隨之就會上升了。
案例2 根據用戶行為指導優化方向
DMP圈定的用戶主要分佈在江浙滬，我們把人群範圍再次縮小圈定在上海，關注店鋪的點擊、收藏、購買數據，流量相對精準的情況下轉化率不高，這時候就可以比較商品詳情頁（視頻、圖片和文字），同時採訪該地區的朋友，就能明確商品詳情頁的優化方向了。
除此之外，用戶畫像指導做服務精細化。
對於很多人來講，選擇一旦過多就會進入比較，一旦比較購買決策時間勢必會拉長，這跟手機端這種屏幕小觀看時間短的決策購物現狀是相悖的。當前購物決策時間極短的現狀決定了我們必須在更短的時間內抓住消費者的注意力，並且說服消費者。而不管是視覺營銷還是客服銷售，都是沒有最好只有更好，但是更好的服務是無法讓客戶一直滿足，沒有哪個商家能夠滿足所有的要求，只能在特定的場景下你的服務剛好是消費者最在乎的，所以我們要對消費者做服務的精細化運營，將客戶分類分群，找到那個爆發的點。