APP场景下的客户画像有哪些?如何构造?

  “客户画像”指的是从各个渠道收集到的关于用户各方面的信息,可以包括人口属性、兴趣爱好、购物偏好、社交属性等等。确实,一方面他可以很好地描述用户的许多特征,对产品人员展开针对性的设计产品,对运营人员开展精准化营销个性化推荐都起到了至关重要的作用。

APP场景下的客户画像有哪些?如何构造?

  客户画像有哪些信息呢?客户画像包含的信息成千上万,包含了我们所有的网络踪迹以及个人信息,比如说地理位置、性别、年龄等静态信息,还包含我们的购物、生活、社交等动态信息属性,在互联网的发展下,各类收集应用的频繁使用,每天都会产生巨大的数据信息,而这些数据在算法和计算机技术的处理下,以画像的形式帮助企业分析各自业务的经营、收入的用户构成、维护用户关系、产品的推广优化等层面都起着重大的作用和效果,大数据客户画像可优化产品功能,改善用户体验,实现精细化营销等。不过不同行业对于客户画像有着不同维度的需求,每个行业都有一套适合自己行业的客户画像方法,但其核心都是为业务场景服务。
  对于一个企业来讲,结合企业内部各个系统的数据,例如客户管理系统、业务系统、交易系统等,客户画像可以构造得很大很全面,当企业内部能够这样打通用户数据,然后结合上图的各个层面的应用,有选择地从大的客户画像系统中提取出对应的用户特征,就能够帮助更好地解决问题。框架系统是大的,但是用一定是用在小处细处。
  比如说在App 场景下,有哪些客户画像呢?如何来构造呢?首先根据用户 App 安装的手机设备来刻画用户。比如说用户的手机品牌、型号、分辨率,根据手机的 gps 可以得到的用户的地理位置,是北京的还是上海的,连网方式是 3G、4G 还是 wifi 较多,运营商等信息。还可以获得用户下载应用的渠道。
  其次我们可以考虑用户使用 App 的行为。有些用户经常使用,有些则不常用,根据使用频率可以分为,每天使用多次、两天使用一次、一周使用一次等。使用时长也可以分为平均每次使用 5 分钟以上、每次使用 1 分钟以内等。用户是经常在上午使用还是晚上;每次使用平均访问的页面数是多少等等。据此还可以归纳出用户的活跃度。
  通过对用户行为数据进行分析和挖掘,甚至还能揭示内心需求、性格特点等潜在属性。有些用户总是在短时间内比较了少量的商品就下单,那么他的购物性格便是冲动型;有些用户总是在反复不停的比较少量同类商品最后才下单,那么他的购物性格便是理性型;有些用户总是长时间大量的浏览了很多商品最后才下单,那么他的购物性格便是犹豫型。
  再者,我们可以根据用户安装的其他 App 来分析他的特点。比如,用户安装了许多理财类的应用,可以给用户打上理财的标签;安装了很多汽车服务类应用,很可能是有车族;安装了多个母婴类的应用,很大可能是宝妈或准妈妈;安装了多个旅游类 app 的并且打开次数多的,可以基本判断用户是个旅游达人,等等。
 
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