APP运营人必知的用户画像知识!(ASO优化方法)_冰松ASO优化公司

APP运营人必知的用户画像知识!(ASO优化方法)

APP运营人必知的用户画像知识!(ASO优化方法)

APP运营人必知的用户画像知识!(ASO优化方法)

  用户画像是做APP运营都需要掌握的知识,但是理论知识还需要应在是实际生活中,在APP运营实践中应用。尽管知道要用户画像的重要性,但并不是每一个运营都能很好的运用用户画像。

  用户画像有什么用?

1、优化用户体验

不仅对用户浏览体验优化,还包括产品消费过程的优化。

2、实现精准化营销

显现用户的喜好跟需求属性,在跟用户点对点交互中,精准的匹配个性化的业务内容。

3、关联数据挖掘

结合过去的画像数据及未来画像数据的变化,对用户做数据关联的挖掘。

不管是通过市场抽样调研的方式,还是基于用户数据追踪跟沉淀的方式,重要的是对获知的信息跟数据经过清洗、汇总、整合跟统计,描绘出用户群与转化最密切关联的“样子”。把用户画像做好了,可以减轻团队成员中主观因素对产品、营销策略的影响,设计出更贴近用户选择,心中所想要的产品。

  用户画像有几种场景数据?

1、网站内容

网站页面分析

访问量、点击率、热点图、人均流量页面、停留时间、关联跳转等

用户体验

跳转率、关联标签点击情况、页面转化、用户流失率等app刷榜

2、流量情况

渠道效果

来路、点击访问量、人均访问页面、停留时间、转化率、跳转率等

3、电商交易

页面流量

点击量、人均浏览页数、跳失率、转化率等

用户销售转化

收藏率、加入购物车比例、提交订单比例、支付订单比例、客单价、复购率等

4、APP使用

流量分析

7日/15日/30日访客活跃度、1日/7日/15日/30日留存率、注册率、新增登录等

用户情况

活跃时段、地域、版本、终端、启动次数、访问时长、活跃度等

  用户画像是怎么操作的?

作为一个非技术型的运营,对用户画像会偏向通过数据简单整合、与用户多维度沟通过程中实现。这跟很多专业的产品经理会有很大的差距,不过小编也在不断学习跟实践中,这文章更多的是小编对于用户画像学习跟复盘经历的过程。小编所理解的用户画像过程并不会很复杂,简单的概括起来会有3个重要的过程。

1.用户维度筛选

用户画像需要建立在真实有效的数据上,在做用户画像的过程中要对数据做筛选整合,首先并不是所有数据信息都有用,其次,数据还会有主次重要跟非重要的区别。每一个公司的不同阶段,构成用户画像的数据维度会不一样。

用户画像维度的筛选是为了指引营销、产品或者运营指标,不同职能人员对不同用户画像维度的看重程度不一样。以电商平台为例,客服销售关注的是用户的购物情况,产品运营关注的是页面的用户体验变化,渠道推广关注的是用户在流量上的表现。

有人会认为维度越多越好,这样用户画像的结果就会更全面。但是小卓并不是这么认为,用户画像是一个动态的过程,强行的去追求更全的维度,有时候反而会耽误了营销决策的时间。例如,有一些公司在做用户调研时总是觉得数据量不够,然后花非常多的时间。

去做数据的汇集,到最后做营销决策的时候,反而因为数据收集时间太长,很多维度因为时间拖延而失去了时效性价值。

为了不出现这种情况,把用户的数据维度分成:静态维度、动态维度,然后归类维度属性,接下来就开始进入到数据信息收集的过程了。

2.数据信息收集

收集数据的方式方法,会决定数据是不是有效的。线上运营比较常用的方法就是对用户进行“监控、跟踪”,一般是PC端cookie,还有移动端的IMEI、IDFA。而初始化阶段比较常用的方法是用户访谈。

当然,也有数据跟踪,用户调研两者结合的方式收集用户数据信息,例如电商运营,除了跟踪用户购物下单等数据之外,还可以筛选出特定的用户做访谈调研,例如:横比产品的选择偏好,对于产品消费过程中的反馈等等。

3、数据建模分析

数据是零散的,或者是表面的,用户画像要对收集到的数据做整理,比较常用的是通过数据建模的方式做归类创建。小编接触过的大多是比较初级的用户画像,通过excel工具就可以基本完成整合。而对于技术工具层面的数据建模,感兴趣的可以看推文的第二条。

在数据量不大,用户画像比较初级的情况下,通过筛选、归类、整合的过程对用户做属性归类,然后确定用户画像,这种方式可能有一定不到位的地方,但是在产品还没有推出或者数据量不大的情况下,运营还未进入深度精细化阶段,对用户画像的初级处理,也能避免很多决策过于主观化。

以上就是小编介绍的用户画像知识,希望可以帮助到大家,如果大家觉得还不错的话可以收藏我们的网站,有任何APP营销业务,ASO优化问题都可联系我们!

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