深度解析 ¦ 带你深入了解产品背后的用户画像

一、 用户画像的作用和价值 

用户画像存在的价值即为销售人员提供精确的客户分层来精准营销，为运营人员作出优质的投放以及其他策略。 

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 作用： 个性化客户体验：用户画像系统可以通过收集、分析和整合客户数据，创建详细的客户画像，包括购买历史、兴趣、偏好和行为等信息。这使业务人员/公司能够提供更个性化的服务和产品，从而提高客户满意度。 客户细分：用户画像系统可以帮助企业将客户分为不同的细分群体，根据其特征和需求。

这使企业能够为不同的客户群体制定精细化的营销策略，提高销售效率。 预测分析：通过分析客户画像数据，企业可以预测客户的未来需求和行为趋势。这有助于企业提前制定战略，满足客户需求，增加销售和利润。 客户保留和忠诚度：了解客户的需求和偏好使企业能够更好地满足他们的期望，提高客户满意度，从而增加客户保留率和忠诚度。

 营销效率提升：用户画像系统可以帮助企业更有针对性地制定市场营销策略，减少资源浪费，提高ROI（投资回报率）。 销售机会发现：通过分析客户画像数据，企业可以发现交叉销售和附加销售的机会，从而增加销售额。 数据驱动决策：用户画像系统提供了数据支持，帮助企业做出基于客户数据的决策，而不是基于猜测或经验。

 二、需求分析 

需要与直接用户，间接用户进行对接，了解多个用户的核心需求，通过不断的深挖，了解本质需求。 方法：谁在什么场景下，遇到了哪些问题，线下如何解决的，需要满足什么需求，此需求的收益？ 以在线教育行业为背景进行分析： 谁：运营人员 场景：制定投放策略时，制定业务销售策略时 问题：无法分析用户的数据，系统未记录用户的基础数据，只有用户行为数据，对制定推广策略没有帮助策略，系统不支持批量打标签，线下无解决方案。

 谁：销售人员 场景：对接用户时 问题：当前仅对产生待支付订单的用户进行跟进，无法精细化营销，用户对课程对兴趣无法精准把控。 谁：市场营销人员 场景：在制定市场营销的广告和活动时 问题：并不了解目标用户的基本信息，无法判断广告/活动的精准定位 。 谁：高管 场景：制定关键决策 问题：无法分析用户的数据，决策缺少数据支持。

 通过上述信息我们可以得出以下几点需求： 需要收集用户数据，后续支持打标签（解决系统延展性问题，标签需要制作成可配置的功能，支持业务人员根据多个字段信息进行自由配置），可以分析市场定位 销售人员缺少用户线索，销售方式过于单一 缺少数据决策，运营人员，高管无法做出决策 那么我们后续的产品规划就需要满足上述需求。

 三、如何设计用户画像 

在进行搭建用户画像之前需要拥有大量的数据，需要与需求方核对所需要的字段，确定口径。 其中用户的数据可以分类两类：用户属性，用户行为。

 1. 用户属性数据 属性数据：用户的年龄，性别，位置，消费水平等信息。 可通过制作问卷配置端编写问卷，将问卷绑定至对应的课程/班级中，以线下（微信群发放问卷）和线上（直播间）发放问卷的方式发放问卷，引导用户填写问卷。通过这个方式可以获取到用户的基础信息。 问卷配置端： 点击【新增】按钮后可以进行制定问卷。 问卷名称：用户根据入口进入问卷后，问卷的标题 课程绑定端： 在前台中，系统需要对用户填写的选项进行可视化展示，并且计算每个层级用户的比例，转化率和卖出金额并展示。 在此功能中完全地解决了收集用户基础信息的问题，同时也解决了运营人员和市场营销人员的问题。

 2. 用户行为数据 行为数据：用户在使用我们的产品中留下来的数据，比如平均在线时间，上课时长，到课率等信息 此数据为系统中的埋点数据，需要与业务人员对其需要数据，在部分区域插入埋点来获取数据。后续可支持业务人员自由配置。 用户画像－标签配置端： RFM模型： Recency（最近购买时间）： Recency衡量客户最近一次交易的时间距今有多长。 Frequency（购买频率）： Frequency表示客户在一定时间段内的购买频率。

 Monetary（购买金额）： Monetary代表客户在一定时间段内的购买总金额。 在使用RFM模型时，可以通过设置R,F,M每个层级对应的分值，总分值对应的客户重要程度的分层。如下图所示 通过RFM模型，企业可以识别和重点关注那些最有潜力的客户，制定个性化的市场策略，提高客户忠诚度，增加销售和利润。

此外，RFM模型还可用于客户细分、目标市场选择和客户生命周期管理。 在R，F，M每一个指标中可以进行下一步的细分，从而制定营销策略。 但是RFM模型也存在对应的缺点： RFM模型主要是做付费用户行为的研究，较适用于复购较多的业务场景，比如像快消、电商、美业、服务业等行业。 需要业务人员决策后还需要进行模型的验证 解决方案： 即使RFM适用范围是对付费用户进行研究，对于在线教育行业并不是特别符合，但是我们可以运用RFM模型的思路，更改其指标，比如R,F,M可以更改成到课次数，互动次数，访问时长等信息。 

可通过导出多个班级的用户数据，在excel表格中进行计算，分层，来验证模型 原型图： 标签名称：业务人员支持自定义名称 业务线，sku，班级：支持单选，多选 在这里主要讲解标签分类以下的区域： 标签分类： 在一个标签名称下会有多个分类，比如：标签为客户意向，那么标签分类就可以是低，中，高。 定义：定义运用了规则来给用户进行打标签，如果用户符合此规则在此范围内就会打上对应的标签。规则包含了“或”和“且”的要求。

 四、权限划分 

可通过RBAC模型来划分运营人员和销售人员的功能权限和页面权限。 数据权限则是要按照其组织架构的权限来划分。 总结 用户画像是一项复杂且需要耗费大量时间的项目，但一旦完成可以给公司多个人员完成提效的帮助，从而也可以提升总营收。希望今天的分享对你有帮助。

 总结：

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