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  • 今天牛商网就和你分享一下:营销型网站建站前怎么做用户画像分析? 一、做好用户行为分析 网站对于用户行为的分析我们可以利用关键词数据区进行分析,主要有2个方面进行分析: 1、第三方工具分析:借利用市场上...

    用户画像分析是每个网站建站前必须做的一个调研分析。因为做好用户画像分析我们才能确定哪些用户是我们的核心用户,继而根据核心用户的需求去设计网站模块和内容,围绕目标用户去搭建网站,让我们的营销型网站更又营销力。今天牛商网就和你分享一下:营销型网站建站前怎么做用户画像分析?

    营销型网站建站前怎么做用户画像分析?


    一、做好用户行为分析

    网站对于用户行为的分析我们可以利用关键词数据区进行分析,主要有2个方面进行分析:

    1、第三方工具分析:借利用市场上数据比较齐全的第三方工具进行分析:比如:百度指数,微信指数,头条指数等。

    2、网站数据分析:对同行业网站的用户访问路径进行分析,分析客户阅读后的跳转和访问路径。

    经过这两步骤的分析,我们可以比较明确网站的受众人群比较感兴趣的内容是什么,他们的关心内容是什么,转化的路径是怎么样的。有了这些数据我们就可以对新网站的内容进行布局,还要页面内容的推荐算法进行设置,推荐什么样的内容给客户可以达成转化。

    二、用户人群特征

    对于用户人群的特征分析可以让我们获取到我们网站的用户人群的详细数据,更好的了解他们的信息情况,做好网站的样式布局才能符合用户体验。

    1、获取客户主要以什么城市分布为主。

    1、我们可以通过第三方平台的数据获取到主要客户分布的地区城市,利用这些数据后期对网站推广和优化策略制定。

    2、基于开源数据统计的访分析,它包括:年龄,性别,职业,阅读偏好等。

    当我们获取了用户人群特征后,我们就可以基本整理出我们的客户主要分布在哪里爱好什么,例如四川地区爱吃辣,上海地区喜好甜食等,而年轻人更喜欢吃快餐,中年人更加偏好一些中高端的餐厅。再根据这些数据区布局我们的网站结构,这样的网站就完全符合用户的体验。

    三、用户特征心理分析

    用户心理特征分析其实就是我们通过一个ab测试的原理去筛选转化客户的喜爱,获取目标用户的行为习惯。这些数据我们可以通过推广页面的数据进行分析,获取的用户行为特征心理就是转化客户的核心数据,再去利用这些数据去修改我们的网站:

    1、与产品高度相关性的内容页面。

    2、大量实际案例UGC内容的评价等。

    以上就是营销型网站建站前期做的用户画像分析,我们获取了这些数据后再去设计网站,设计出来的网站才会更加符合用户的体验,这样的营销型网站才是用户最喜爱的营销型网站,网站的排名和转化都比普通的网站更加好。

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  • 如何做用户画像分析用户画像分析的作用有哪些?本期,我们就给大家分享一下用户画像的相关知识点,欢迎补充交流。 1、用户画像分析的基本要素 用户分析可以从其社会属性、心理属性、兴趣特征、消费...

    数极客,拥有16种数据分析模型的新一代用户行为分析平台! 我们在推广一个产品的时候,需要对产品用户有一个深入的了解。那么用户画像的维度包括哪些方面?怎么进行目标人群的画像分析?用户画像分析的要素包括哪些方面?如何做用户画像分析?用户画像分析的作用有哪些?本期,我们就给大家分享一下用户画像的相关知识点,欢迎补充交流。 1、用户画像分析的基本要素 用户分析可以从其社会属性、心理属性、兴趣特征、消费特征、位置特征、设备特征、行为数据、社交数据等维度进行分析。 ①社会属性:包括年龄、性别、地域、血型、受教育程度、职业、收入、家庭状况、身高、体重等基本信息; ②心理属性:包括性格、能力、气质、价值观、情感、思维等; ③兴趣特征:浏览内容、收藏内容、阅读咨询、购买物品偏好等; ④消费特征:与消费相关的特征,通常以收入多少来划分; ⑤位置特征:用户所处城市、所处居住区域、用户移动轨迹等; ⑥设备属性:使用的终端特征等,如手机品牌、安卓还是iso系统、移动还是PC端、使用4G还是wifi等; ⑦行为数据:访问记录、访问时间、浏览路径等用户在网站的行为日志数据; ⑧社交数据:用户社交相关数据,包括圈子、兴趣喜好、互动行为等; 2、用户画像分析的作用 总体来说,用户画像可以围绕产品进行人群细分,确定产品的核心人群,从而有助于确定产品定位,优化产品的功能点。同时,也可以帮助企业进行市场洞察、预估市场规模,从而辅助制定阶段性目标,指导重大决策,提升ROI;更有助于避免同质化,进行个性化营销。用户画像分析的作用主要体现在以下5个方面: ①精准营销:根据历史用户特征,分析产品的潜在用户和用户的潜在需求,针对特定群体,利用短信、邮件等方式进行营销; ②用户统计:根据用户的属性、行为特征对用户进行分类后,统计不同特征下的用户数量、分布;分析不同用户画像群体的分布特征; ③数据挖掘:以用户画像为基础构建推荐系统、搜索引擎、广告投放系统,提升服务精准度; ④服务产品:对产品进行用户画像,对产品进行受众分析,更透彻地理解用户使用产品的心理动机和行为习惯,完善产品运营,提升服务质量; ⑤行业报告&用户研究:通过用户画像分析可以了解行业动态,比如人群消费习惯、消费偏好分析、不同地域品类消费差异分析; 简单来说,所谓的用户画像,无非就是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型,也就是将用户信息标签化。我们可以根据这些标签,建立用户画像进行精准营销,进而不断提高广告投放的转化率。   t数极客是新一代用户行为分析与数据智能平台,支持用户数据分析、运营数据分析、留存分析、路径分析、漏斗分析、用户画像、SEM数据分析等16种分析模型的数据分析产品,支持网站统计、网站分析、APP统计、APP分析等分析工具,以及会员营销系统和A/B测试工具等数据智能应用,支持SAAS和私有化部署,提升用户留存和转化率,实现数据驱动增长!

    数极客是新一代用户行为分析与数据智能平台,支持用户数据分析、运营数据分析、留存分析、路径分析、漏斗分析、用户画像、SEM数据分析等16种分析模型的数据分析产品,支持网站统计、网站分析、APP统计、APP分析等分析工具,以及会员营销系统和A/B测试工具等数据智能应用,支持SAAS和私有化部署,提升用户留存和转化率,实现数据驱动增长!

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  • 如何做用户画像分析用户画像分析的作用有哪些?本期,我们就给大家分享一下用户画像的相关知识点,欢迎补充交流。1、用户画像分析的基本要素用户分析可以从其社会属性、心理属性、兴趣特征、消费特征、位置特征、...

    我们在推广一个产品的时候,需要对产品用户有一个深入的了解。那么用户画像的维度包括哪些方面?怎么进行目标人群的画像分析?用户画像分析的要素包括哪些方面?如何做用户画像分析?用户画像分析的作用有哪些?本期,我们就给大家分享一下用户画像的相关知识点,欢迎补充交流。

    1、用户画像分析的基本要素

    用户分析可以从其社会属性、心理属性、兴趣特征、消费特征、位置特征、设备特征、行为数据、社交数据等维度进行分析。

    ①社会属性:包括年龄、性别、地域、血型、受教育程度、职业、收入、家庭状况、身高、体重等基本信息;

    ②心理属性:包括性格、能力、气质、价值观、情感、思维等;

    ③兴趣特征:浏览内容、收藏内容、阅读咨询、购买物品偏好等;

    ④消费特征:与消费相关的特征,通常以收入多少来划分;

    ⑤位置特征:用户所处城市、所处居住区域、用户移动轨迹等;

    ⑥设备属性:使用的终端特征等,如手机品牌、安卓还是iso系统、移动还是PC端、使用4G还是wifi等;

    ⑦行为数据:访问记录、访问时间、浏览路径等用户在网站的行为日志数据;

    ⑧社交数据:用户社交相关数据,包括圈子、兴趣喜好、互动行为等;

    2、用户画像分析的作用

    总体来说,用户画像可以围绕产品进行人群细分,确定产品的核心人群,从而有助于确定产品定位,优化产品的功能点。同时,也可以帮助企业进行市场洞察、预估市场规模,从而辅助制定阶段性目标,指导重大决策,提升ROI;更有助于避免同质化,进行个性化营销。用户画像分析的作用主要体现在以下5个方面:

    ①精准营销:根据历史用户特征,分析产品的潜在用户和用户的潜在需求,针对特定群体,利用短信、邮件等方式进行营销;

    ②用户统计:根据用户的属性、行为特征对用户进行分类后,统计不同特征下的用户数量、分布;分析不同用户画像群体的分布特征;

    ③数据挖掘:以用户画像为基础构建推荐系统、搜索引擎、广告投放系统,提升服务精准度;

    ④服务产品:对产品进行用户画像,对产品进行受众分析,更透彻地理解用户使用产品的心理动机和行为习惯,完善产品运营,提升服务质量;

    ⑤行业报告&用户研究:通过用户画像分析可以了解行业动态,比如人群消费习惯、消费偏好分析、不同地域品类消费差异分析;

    简单来说,所谓的用户画像,无非就是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型,也就是将用户信息标签化。我们可以根据这些标签,建立用户画像进行精准营销,进而不断提高广告投放的转化率。

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  • 用户画像怎么做

    2020-04-09 10:22:55
    尤其以用户画像报告为甚。很多时候业务提了需求:看看我们的用户画像。结果写出来报告被批:我都知道了,你写这有啥意义。到底咋弄?今天系统分享一下。 没用的报告长这样 一提到用户画像,很多同学的报告都长这样:...

    原创 接地气的陈老师 公众号:接地气学堂

    今天继续分享如何写数据分析报告。之前2期举的例子都是监控数据,监控数据是连续观测,会很明显的看到曲线变动。于是很多同学便问:“静态数据的报告该咋写”。尤其以用户画像报告为甚。很多时候业务提了需求:看看我们的用户画像。结果写出来报告被批:我都知道了,你写这有啥意义。到底咋弄?今天系统分享一下。

    没用的报告长这样

    一提到用户画像,很多同学的报告都长这样:

    • 男女比例4:6
    • 30岁以上占比40%
    • 平均年消费500元
    • 活跃1个月以上用户55%
    • ……

    往往这种报告写的很辛苦,跑的数据很多。最后收获一句“我早知道了,你能讲点有意义的不?”

    于是有些人认为:光提供描述性数据不行,那必须模型走起呀。最直接能想到的就是RFM,于是抽出R、F、M三个维度数据,每个砍成五段,555分成125个分类,再用聚类,搞成5大类,125小类,每一类都细心标注上:“这个用户买了1次500元,5天没卖了,所以得让他买!”

    最后收获一连串连珠炮似的追问:

    • 你说他买他就买呀!
    • 买啥!
    • 哪里买!
    • 咋让他买
    • 咋通知他买!
    • 不买又咋样!
    • 买了又怎样!
    • 他要是本来就会买呢!

    ……被轰的晕头转向……

    到底问题出在哪里?

    报告没用的核心原因

    核心原因就一条:无判断标准。

    • 男女比例是不是个关键问题
    • 男女比例4:6是不是个问题
    • 男女比例3:7又怎样

    通通没有判断标准
    让人看了觉得不着四六

    有意思的是:监控数据是自带标准的。我们看一条曲线,即使没有定义一个“目标值”,曲线本身的变动也能成为判断标准。对于销售额,利润,用户数这种正向指标(越多越好的指标),增长本身就是好的,增长的速度越快越好,绝对数越大越好。对于成本、风险损失、投诉这种负向指标而言,下降本身就是好的,下降速度越好越好,绝对数越小越好。当然这样判断是鲁莽的,有可能出现大涨大落的情况,但粗略的看是没问题的。
    在这里插入图片描述

    但大部分静态数据,没有标准可言。比如男女4:6,就一定好/不好?不一定。因此看到这种数据,无法形成判断,就很难产生价值。况且业务部门本身对用户情况是有一定感觉的。比如:“我们服务的用户以女性为主”,即使不看4:6,他也知道是女性多,看到6和感觉差不多,自然会说:“我早知道了”。
    在这里插入图片描述

    至于那种“因为用户消费了1次500,所以得让他消费600 ”的判断,就更是就数论数,毫无头脑。数字只是一个记录,数字背后是一个真实的、活生生的场景。脱离业务场景空谈数字是没意义的。

    就像你去吃面,进了面馆喊一声:“老板一碗牛肉面”,老板大喝一声:“不!你不要一碗!我们的人工智能高级大数据分析师说你需要2碗!给我吃!”

    请问这时候你是啥心情……

    所以破局的关键只有1个,就是:找标准。让数据表达含义,不仅仅是一串数字。

    提高报告有用性的方法

    首先要区分场景。注意,如果是第一次汇报,是可以用开头被猛烈吐槽的方式的。可能因为新换了领导,可能因为刚上CRM系统,总之之前业务方对用户情况毫无了解。这时候事无巨细的列一堆数据,是很有帮助的。能够让大家详细了解情况,建立认知。

    但是从第二次汇报开始,就不能这么平铺直叙了;对那些已经了解情况的业务方,也不能直接这么丢大白话,我们找判断标准。常见的找法有这三种:

    1、从问题找标准。如下图所示
    在这里插入图片描述

    2、从目标找标准。如下图所示
    在这里插入图片描述

    3、从业务找标准。如下图所示
    在这里插入图片描述

    当然,这三种方法都需要做到以下三点:

    1. 数据与业务有充分的沟通
    2. 了解业务背景(工作目标、设计思路、执行计划)
    3. 了解业务运行基本逻辑及对应数据表

    但是在很多企业,这三个条件不具备。有可能是因为业务部门把自己当上帝,觉得自己全知全能,就差一个跑数的小哥了,招进来的不是数据分析师而是sql编写员;也有可能是因为企业把数据分析师当上帝,觉得只要他做数据分析工作,他就全知全能,企业里其他人不张嘴,做数据的只凭一道金光闪过就无所不知……

    总之,数据报告没用,数据与业务脱节,只能说明这个企业不行,业务和数据都有责任。与其相互甩锅,不如老老实实做好沟通,达到更好效果。然而有的同学又说了:老师,明明是同一份报告,为啥有的人看了说做得真好,有的看了就喷没水平。感觉好难呀。那是因为说者无意,听者有心。能让全国人民开心的只有赵本山,你换了郭德纲都有人嫌他三俗,所以看菜吃饭是必须的。

    作者:接地气的陈老师,微信公众号:接地气学堂。十年资历的数据分析师,拥有多个行业的CRM经验。

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空空如也

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