用户运营知识结构归纳之用户画像
互联网流量红利已经消失 —— 各大媒体
移动互联网红利过去了 —— 李开复
“超级用户”模式的真正着眼点是“关系”,“普通用户”和“超级用户”之间的关系,就像一般女生和女朋友,向别的女生释放善意没问题,但你更关注应该是女朋友。 —— 逻辑思维
智能手机新增流量消失、红利过去、超级用户思维、智能手机市场国内饱和……
这是我们从2016年起至今,在各类互联网大咖以及媒介平台看到最多的关键词了。
因此,用户运营开始有了地位,如何盘活现有的用户群体是每一个(移动)互联网公司老板们考虑的问题。
2018年始,在给自己做工作规划的时候,定下了运营知识深度学习的两个方向:用户运营、数据分析。
做运营这些年,也看了不少用户运营的文章和书籍,每个大咖写的都特别好,但是都不够系统,所以想着自己可以梳理下用户相关的知识结构。
终于拖延了四分之一2018年之后的近1个月时间,把沉淀在Evernote的大咖文章做了梳理和归纳,分享给大家,仅供参考。
文章主要从三个方向来梳理用户运营的知识结构:用户画像、用户生命周期、用户成长激励。
内容穿插会给到每个环节需要的准备工作、监测数据等,篇幅较长,分三次发布,看官要有耐心~
感谢浏览。
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https://www.zhihu.com/question/19853605作者:我勒个矗、秦路
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一、用户画像
误区:Persona(用户角色) VS Profile(用户画像)
Persona用户角色
描绘抽象一个自然人的属性
通过调研问卷、电话访谈等手段获得用户的定性特征——用户间有差异,因为存在差异,所以需要描述
是用户属性的集合,不是具体谁,放一张某某的照片也是为了达到共情。它应该能准确描述出产品用户,一般会设置三到四个用户角色,也是通常意义上的目标用户群体
用户角色有缺点,评估用户属性时难以量化,也很难证伪。你不知道它确定的是不是真的目标群体,用户群体也随时间推移变化,所以用户角色需要不断修改。
Profile用户画像
和数据挖掘、大数据息息相关的应用,被更多运营和数据分析师使用,是各类描述用户数据的变量集合
通过数据建立描绘用户的标签
基于用户画像的应用:个性化推荐、广告系统、活动营销、内容推荐、兴趣偏好
当我们想要选择某部分用户群体做精细化运营时,会用用户画像筛选出特定的群体
用户画像是一个复杂的系统,随着产品逐渐成熟,会根据不同的业务场景设计不同的标签,用户角色是精炼和概括,而用户画像需要齐全。