详解b站用户画像分析报告 b站用户画像分析怎么做

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我们经常在淘宝上购物, 作为淘宝方, 他们肯定想知道他的使用用户是什么样的, 是什么样的年龄性别, 城市, 收入, 他的购物品牌偏好, 购物类型, 平时的活跃程度是什么样的, 这样的一个用户描述就是用户画像分析
无论是产品策划还是产品运营, 前者是如何去策划一个好的功能, 去获得用户最大的可见的价值以及隐形的价值, 必须的价值以及增值的价值, 那么了解用户, 去做用户画像分析, 会成为数据分析去帮助产品做做更好的产品设计重要的一个环节。
那么作为产品运营, 比如要针用户的拉新, 挽留, 付费, 裂变等等的运营, 用户画像分析可以帮助产品运营去找到他们的潜在的用户, 从而用各种运营的手段去触达。
因为当我们知道我们的群体的是什么样的一群人的时候, 潜在的用户也是这样的类似的一群人, 这样才可以做最精准的拉新, 提高我们的ROI
在真正的工作中, 用户画像分析是一个重要的数据分析手段去帮助产品功能迭代, 帮助产品运营做用户增长。
总的来说, 用户画像分析就是基于大量的数据, 建立用户的属性标签体系, 同时利用这种属性标签体系去描述用户
02 用户画像的作用
像上面描述的那样, 用户画像的作用主要有以下几个方面
1.广告投放
在做用户增长的例子中, 我们需要在外部的一些渠道上进行广告投放，对可能的潜在用户进行拉新, 比如B站在抖音上投广告
我们在选择平台进行投放的时候, 有了用户画像分析, 我们就可以精准的进行广告投放, 比如抖音的用户群体是18-24岁的群体, 那么广告投放的时候就可以针对这部分用户群体进行投放, 提高投放的ROI
假如我们没有画像分析, 那么可能会出现投了很多次广告, 结果没有人点击
2.精准营销
假如某个电商平台需要做个活动给不同的层次的用户发放不同的券, 那么我们就要利用用户画像对用户进行划分, 比如划分成不同的付费的活跃度的用户, 然后根据不同的活跃度的用户发放不用的优惠券。
比如针对付费次数在 [1-10] 的情况下发 10 元优惠券刺激, 依次类推
3. 个性化推荐
精确的内容分发, 比如我们在音乐app 上看到的每日推荐, 网易云之所以推荐这么准, 就是他们在做点击率预估模型(预测给你推荐的歌曲你会不会点击)的时候, 考虑了你的用户画像属性。
比如根据你是90后, 喜欢伤感的, 又喜欢杰伦, 就会推荐类似的歌曲给你, 这些就是基于用户画像推荐
4. 风控检测
这个主要是金融或者银行业设计的比较多, 因为经常遇到的一个问题就是银行怎么决定要不要给一个申请贷款的人给他去放贷
经常的解决方法就是搭建一个风控预测模型, 去预约这个人是否会不还贷款，同样的, 模型的背后很依赖用户画像。
用户的收入水平, 教育水平, 职业, 是否有家庭, 是否有房子, 以及过去的诚信记录，这些的画像数据都是模型预测是否准确的重要数据
5. 产品设计
互联网的产品价值离不开用户需求场景这三大元素, 所以我们在做产品设计的时候, 我们得知道我们的用户到底是怎么样的一群人, 他们的具体情况是什么, 他们有什么特别的需求，这样我们才可以设计出对应解决他们需求痛点的产品功能
在产品功能迭代的时候, 我们需要分析用户画像行为数据, 去发现用户的操作流失情况, 最典型的一种场景就是漏斗转化情况, 就是基于用户的行为数据去发现流失严重的页面, 从而相对应的去优化对应的页面,

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