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  • 2020-12-18 23:04:16

    。多数时候,企业无法将自己的产品功能丰富至可以服务于对同类产品有需求的所有客户的境界,无法在整个同业市场中实现价值传递。于是,企业针对自身的能力向特定的客户提供有特定内涵的产品价值,这些特定的客户就是目标客户群体。

    随着我国经济市场化程度的不断加深及买方需求的多样化趋势,构成产业链的元素进一步分裂,市场细分成为了新世纪中国经济成熟的标志,为满足消费者日益细化的需求而衍生出许多细分行业使单元产业的价值链条愈见加长,通吃产业链的产品已经成为过去时,针对部分消费者(目标客户群体)的细分需求制定产品定位方可打造企业的核心竞争力。

    目标客户群体的初步确定

    企业在制定营销方案的时候所面临的最大问题就是把产品卖给谁?也就是确定目标客户群体的问题。市场之大,消费者何其众也,国内尚且如此,更何况国际市场,企业在确定目标客户群体的时候,首先要针对所有的客户进行初步判别和确认。

    在初步确定目标客户群体时,必须关注于企业的战略目标,它包括两个方面的内容,一方面是寻找企业品牌需要特别针对的具有共同需求和偏好的消费群体,另一方面是寻找能帮助公司获得期望达到的销售收入和利益的群体。通过分析居民可支配收入水平、年龄分布、地域分布、购买类似产品的支出统计,可以将所有的消费者进行初步细分,筛选掉因经济能力、地域限制、消费习惯等原因不可能为企业创造销售收入的消费者,保留可能形成购买的消费群体,并对可能形成购买的消费群体进行某种一维分解,分解的标准可以依据年龄层次,也可以依据购买力水平,也可以依据有理可循的消费习惯。

    由于分析方法更趋于定性分析,经过筛选保留下的消费群体的边界可能是模糊的,需要进一步的细化与探索。

    目标客户群体的二次细分  在根据企业战略目标初步判别目标客户群体的轮廓之后,企业需要对这个范围较大的目标客户群体进行二次细分,目的是帮助企业确认目标客户群体的最终方案。

    首先通过综合定性判别结合小规模的客户调查或经销商访谈,丰富已经初步确定的战略目标客户群体分解标准,赋值形成购买驱动/衰竭曲线,如以年龄层次、购买频率、购买支出占可支配收入的额度为分解标准赋值切等等。

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    1.确定目标客户目标客户就是你的产品要针对的客户群体。一般在你刚刚开始探索产品路线的时候,确定目标客户,就是要弄清楚到底怎么划分用户群体, 然后截取哪部分用户作为目标客户。简单地说,弄清楚目标客户,就是...

    1.确定目标客户

    目标客户就是你的产品要针对的客户群体。一般在你刚刚开始探索产品路线的时候,确定目标客户,就是要弄清楚到底怎么划分用户群体, 然后截取哪部分用户作为目标客户。

    简单地说,弄清楚目标客户,就是一个先拓展(思考所有可能的目标客户)再专注(找到更有针对性的目标客户)的过程。

    先拓展,就是要列出会对产品有需求的所有人,并尽可能地细分。再专注,就是要专注于最需要这个产品的人群,即使这个人群规模很小,但是:能 100% 解决这一小部分人的需求,远胜于只能解决一大群人 50% 的需求。

    这里一定要注意,专注于小群体,并不会让你的产品丧失发展潜力。相反地,当你非常好地解决了这一小部分人的需求后,他们会成为产品的粉丝,自然而然地自发地宣传这个产品,从而让其他用户也跃跃欲试。

    Facebook 和 Airbnb 的成功也告诉我们,只有先解决好了某一类人的需求,让你的产品成为解决这类人需求的最好方式,然后才能再拓展到更多的人,让产品逐渐成为更多用户的选择。所以,初版产品一定不是一开始就定位在“所有人”上,先专注于某一类人,这样才会更有成效。

    4.两个误区。

    对目标客户群体的定位不够有针对性。

    没有研究清楚目标群体最底层的需求是什么,或者说没有清楚地认识到产品到底要解决的底层需求是什么。

    例子:美国的健身品牌 SoulCycle 成立于 2006 年,一开始只是在曼哈顿上西区有一家规模很小的工作室、有几十辆单车,但很快就拥有了一群女粉丝,她们每周都要来好几次。

    开始可能会简单地认为 SoulCycle 的目标群体就是喜爱单车、要锻炼身体的人士,而且目标群体的规模也还好。实际上,虽然 SoulCycle 提供的是单车课,却有着夜店般的音乐、激励人心的教练,和一个团结互助的同好群体。因此这个单车课成了很多人解压、展示自己积极心态、打鸡血的地方。这才是这个健身课真正要满足的用户需求,所以 SoulCycle 的目标群体不仅仅是爱锻炼的人,也包含了希望表达自我、战胜自己,和激励自己的人。这就是为什么,很多从来不健身、不玩单车的人也深深爱上了 SoulCycle。

    有一本书叫作《定位》,有兴趣的话可以读一读。

    2.描绘用户画像

    用户画像对应的英文是 user story,或者 user profile,意思就是:生动描绘用户的特点,把这类用户抽象成一个人,然后用介绍这个人的方式来描绘这一类人。也就是说,要找到一些符合目标特点的潜在用户进行调研,然后生动描述调研用户的特点。

    比如,我要设计一个股票交易软件。那么,需要找到这类用户,对他们的特点进行调研,然后进行用户画像。下面三个例子,能过这两个具体的用户画像,可体会一下它们如何形象地展现了产品将要针对的具体用户。

    约翰是一个目标客户,他 24 岁,收入固定10000元,工作忙碌,希望通过股票理财,5万积蓄,并每月可结余3000元用于投资,风险承受能能力较大,渴望高收益。他最希望得到的是及时行情,简单操作,方便出入金,希望能够关注专业的达人,看看他们有什么关于基金股票的建议。

    汤姆今年 38 岁,有两个孩子,资产稳定,工作稳定,时间充足,希望通过股票理财,并每月结余6000可用于投资,倾向稳定保守的股票,稳定低收,乐于入讨论圈发表意见,认识同样兴趣的朋友,希望能够保持关注并提出观点。这部分人可能就不适合做我们的目标用户。

    在我看来,用户画像主要有两方面优点。

    帮助你更生动地描绘用户特点,有利于你和团队成员进行交流,帮助你解释产品的功能以及如何解决这些人的需求。

    帮助你更深入地了解用户,考虑这个用户的生活方式、爱好、性格特点等,从而让你可以从更高的视角观察用户、了解用户,而不是在这个阶段过度纠结于某个小细节。

    3.用户问题说明

    用户问题说明的常见形式为:作为 XX(什么样的用户),我想做 XX(什么事情),从而帮助我 XXXX(达到什么目的)。

    这句话中的“作为 XX”:是说目标用户。

    这句话中的“我想做 XX”:说的是用户需求。这里需要注意的非常重要的一点是,要以用户为第一人称表达,而不是以产品能够解决的问题为主语表达。

    不是说“微信能够帮助你和好久不见的朋友沟通”,而应该是“我想和好久不见的朋友沟通”。别看就是几个字的差别,但是前者并不代表用户有这样的需求,而后者却是源自于用户本身的需求。这一点我是通过市场和用户调研验证得出的。

    这句话最后的“帮助我 XXXX”:是说对产品功能的预期。之所以“帮助我 XXXX”在“我想做 XX”之后,是想说明产品功能一定要解决用户真实存在的问题,也就是“我想做 XX”的这个问题。如果“我想做 XX”是不一样的,那么就决定了“帮助我 XXXX”肯定也会不一样。

    比如,作为一个热爱运动的人,我想了解运动爱好知识、向运动达人学习,从而帮助我提升在这个项目上的水平。又或者,作为一个热爱运动的人,我想了解运动爱好知识、了解其他运动达人,从而帮助我结交更多有相同爱好的朋友。

    这两个例子要解决的问题完全不一样, 一个是帮助我提升自己的水平,一个是帮助我结交同好,因此对产品功能的预期也不一样。

    总结

    今天总结了目标客户和用户画像。

    目标客户就是产品针对的客户群体, 需要你先拓展(思考所有可能的目标客户)再专注(找到更加有针对性的目标客户)。

    用户画像就是生动描绘用户的特点,把这类用户抽象成一个人,然后用介绍这个人的方式来描绘这类人。

    通过确定用户需求、目标客户和用户画像,我们可以得到一句非常清晰的表述,即用户问题说明,从而真正弄清楚到底要“为什么用户解决什么问题”。

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  • 本篇文章将会介绍用Python分析银行定期存款产品目标客户确定详细建模细节,业务框架分析以及模型的选择与评估分析参见上一篇文章: 银行定期存款产品目标客户确定——基于逻辑回归(建模前分析) 1.导入各种...

    本篇文章将会介绍用Python分析银行定期存款产品目标客户的确定详细建模细节,业务框架分析以及模型的选择与评估分析参见上一篇文章:

    银行定期存款产品目标客户的确定——基于逻辑回归(建模前分析)

    1.导入各种模块并读取数据:

    2.数据预处理:
    维规约:在之前的分析中基于业务知识最终选定了8个协变量,1个目标变量,5072个样本用于分析,分别是:

    Age:年龄;job:工作类型(行政人员,管理人员,保姆,企业家,学生,蓝领,个体户,技师,退休,服务人员,失业,未知);marital:婚姻状况(已婚,离婚,单身);education:教育水平(初等,中等,高等,未知);default:信用违约(是,否);balance:平均年收支余额;housing:住房贷款(是,否);loan:个人贷款(是,否);response:客户是否投资定期存款(是,否)。

    经分析发现数据没有重复,现处理缺失值和异常值,用可视化技术进行探索性分析(此处连续变量只有两个):

    可以看出对于变量age不存在异常值,对于变量balance有少数异常值,而这样的异常值是有价值的,将这两个异常值取出另存,不能删除。

     在逻辑回归模型建立过程中,需要将分类变量变为哑变量,这会增加变量的数量,注意到变量job取值过多,将其进行分类,减少取值个数。并填补缺失值,过滤出需要的客户。分析的代码如下:

    3.针对各个变量进行探索性分析:

    从上面的可视化分析中可以看出,比较响应与否两个群体的各个特征,可以看出信用违约与否对于产品的购买区分度不大,年龄较大的客户倾向于购买定期存款产品,除此之外,购买定期存款产品的客户教育水平较高,大部分没有房贷,白领工作者多于蓝领工作者,离异或丧偶的多于结婚的。

    4.建立模型:

    探索性分析结束,现在开始建立模型,需要将分类变量转换为哑变量,Python里面有专门的语句进行处理,代码如下:

    得到模型结果如下:

    可以看到里面多了一列,pred_logit_prob,这就是用建立的模型对每个样本预测的响应的概率。

    接下来进行划分概率截止点,用混淆矩阵和提升图辅助划分。

    由上可以看出客户最大响应概率为32.34%,这是普遍的广告投放效果的特性,也就是客户响应率不高,以0.3为概率截止点,分类的准确率可达到90.90%,但是却只捕获了一个客户,所以不能以分类准确率作为概率截断点的标准。

    将样本按概率从大到小排序,等频率将样本分箱,计算每个箱中概率平均值,计算相对于随机分类器,逻辑回归分类器分类效果。这里分10个箱,每个箱中由大概185个客户,找到提升率大于1的客户分箱,相对应的概率就可以作为截止点。

    可以看出,第四个分箱对应的概率就是所需的概率截止点,由下图得出概率截止点大概为11.08%,

    计算混淆矩阵:

    分类正确率达到71.34%,还挺高的,嘻嘻......

    将逻辑回归及提升值的代码给出如下:

    filter_offer = bankwork['response'].map(lambda d: d == 1)
    #做出响应的客户占总客户的比例(随机分类器)
    random_classifier = len(bankwork[filter_offer]) / len(bankwork)
    print('\nBaseline proportion of clients responding to offer: ',\
        round(random_classifier,5), '\n')
    
    print('\n Logistic Regression Performance (0.10 cutoff)\n',\
        'Percentage of Targets Correctly Classified:',\
        100 * round(eval.evaluate_classifier(bankwork['pred_logit_10'],\
        bankwork['response'])[4], 3),'\n')
    
    decile_label = []
    for i in range(10):
        decile_label.append('Decile_'+str(10 - i))   
    
    prediction_deciles = pd.qcut(bankwork.pred_logit_prob, 10, labels = decile_label)
    decile_groups = bankwork.response.groupby(prediction_deciles)
    print(decile_groups.mean().sort_index(ascending=False))
    #计算提升值
    lift_values = decile_groups.mean().sort_index(ascending=False) / random_classifier
    print('\nLift Chart Values by Decile:\n', lift_values, '\n')
    ax=lift_values.plot()
    plt.grid()
    
    # 设置11.08%的概率截止点,在bankwork中加入一列,用0,1代表是否概率>11.08%
    bankwork['pred_logit_11.08'] =bankwork['pred_logit_prob'].apply(lambda d: prob_to_pred(d, cutoff = 0.10))    
    print('\nConfusion matrix for 0.1108 cutoff\n',\
        pd.crosstab(bankwork.pred_logit_11.08, bankwork.response, margins = True)) 

    5.反思与总结:

    逻辑回归模型的使用注意点如下:

    (1)逻辑回归是一种广义线性模型,线性模型的鲁棒性很差,易受异常值的影响;
    (2)需要考虑特征之间的相关性,处理多重共线性的问题;
    (3)Python中的逻辑回归模型不能自主处理缺失值,需要对缺失值进行处理;
    (4)由于逻辑回归是对概率进行建模,所以对样本容量要求比较严格;

    (5)大部分人对于分类任务会直接使用逻辑回归,不仅可以预测类别,还能得到样本属于某类别的概率,但是逻辑回归的原理使用线性模型去逼近概率比值的对数,但是这个对数与属性值之间就一定呈现线性关系?也有可能呈现非线性关系。(在数学上有一个定理:任何连续的非线性函数都能用多项式函数去逼近)。

    本项目的分析到此为止,有什么不足的地方请大家在文章下方评论补充。

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  • 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...

    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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