用户画像又称用户角色,作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具,用户画像在各领域得到了广泛的应用。
目前市场是分为 To C 和 To B 两类用户画像需求,网上传播的用户画像一般以 C 端为主,它们模版多,方法全,RFM 模型成熟,并逐渐衍生出一些用户洞察公司,帮助企业完善用户画像。但这些 C 端模版对于 To B 端的企业来说无法直接套用,并且两者用户画像研究群体不同,导致在洞察方法上也略有差异。
此处我以制作 To B 用户画像为例进行阐述,希望可以解决你的疑问,它的的主要内容包括:
用户基本信息很好理解,B 端客户一般为企业,它的基本信息就包括企业信息,组织架构,公司特征等,这些信息对我们建构用户基本框架提供了很大的帮助。根据用户基本信息,可以将用户团队规模大致分为 10 人以下、20 人~50 人、50 人以上等类型。或者可以根据所在行业的核心关注指标来进行不同团队的划分。
此处,我们以 20 人~50 人的公司为例,模版中可以依次填入公司名称、公司特征、组织架构的信息。
完成基本信息的输入,20~50 人创业公司的基本面貌就可以清晰地展现在我们面前,这种信息类似于 C 端用户画像的信息,很好地解决了“用户是谁”这个问题,将一行行数据和文字具象化,让产研人员可以感受到活生生的用户,而不是陷入自我想象的循环圈。
建立用户基本轮廓后,我们可以继续从用户决策链下手。如果我们能充分了解决策链上各个角色的影响力,以及他们对产品的需求,那么才能提高获得订单的成功率,进而完成我们对用户核心诉求的探索。
以蓝湖一个 PM 画像为例,Kevin 是产品负责人,在社区领域经验非常丰富。他们的产品节奏从来不以快为标准,而是以好为标准。目前,很注重流程的管理以及文档沉淀,深知这些是保证高品质输出产品的关键。希望能有一个 All-in-one 工具能更便捷的使用。
人数不同的公司,决策链的长短也有区别,小公司 PM 的影响力可以占到 70%,而中大型团队 PM 还有总监、VP、CEO 等关键角色。所以你可以根据不同的公司情况,有针对性地进行补充其他关键用户画像,完善决策链。
在了解各个关键角色的用户画像之后,我们可以对决策者的核心诉求进行归纳总结;一方面,从使用者、决策者的双维度出发,帮助产品不断优化和迭代;另一方面,为客户精细化运营提供抓手和依据,实现产品增长目标,从而提高企业的市场占有率。
如果调研足够深入,甚至还可以得到一些用户的关键数据,例如 DAU、WAU 等,这部分数据对于你填充用户画像的最后一块空白非常有帮助。
在搜集以上信息结束之后,你可以根据在调研中发现的差异点进行个性化补充,比如重新进行用户分类,更改用户的公司规模,增加关键人物画像等。
洞察用户进而输出完整的用户画像报告这是我们每个人都必须了解的事情,无论你是产品、设计还是运营、销售,了解用户可以让我们更有针对性地帮助他们达成目标。
这个模版我已经上传至蓝湖的「超级文档」,大家可以在创建文档时直接选择,希望你能喜欢!
用户画像是真实用户的虚拟代表,是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型。
通俗来讲,就是——我们产品的目标受众是什么,使用我们产品的核心人群是什么样的,他们有什么行为特征、消费习惯,什么是能够刺激他们购买的核心需求。
我们可以理解成,它就是一家企业的核心武器,它可以帮助我们:
聚焦、洞察用户的需求。
更精准地决策。
培养用户思维。
为了帮助大家更好地理解用户画像,这里为大家梳理了一套用户画像建立模板,大家可以参考:
1.百度大数据洞察:百度指数
百度指数是以百度海量网民行为数据为基础的数据分享平台。分别有趋势研究、需求图谱、人群画像是百度指数的三个展现维度。
趋势研究:这是百度指数最核心、最基本的功能,是以时间维度,判断关键词的关注热度;我们可以做对比分析,从而找出规律。
以美术班为例,搜索关键词后,发现了一条规律,每年的3月和9月是搜索高峰期,这也正好应对了两个开学季。
需求图谱:通过用户在搜索该词的前后的搜索行为变化中表现出来的相关检索词需求。
比如,通过“美术”这个大关键词,检索出的相关小关键词。可以帮我们更精准地掌握用户的需求。圆中的圈越大,说明与大关键词的关联性越强。
人群画像:搜索关键词的人群共性特征,是从地域、年龄、性别分布以及兴趣属性这几个特征展开的。
2.全域数据洞察——观星盘
观星盘汇聚了百度域内数据、客户数据、合作伙伴数据组成的全域数据,构建海量用户行为标签,提供多维度行业和品牌洞察能力,全方位感知用户行为和意图,帮助品牌锁定精准目标用户。
借助观星盘数据精细化细分人群,可以覆盖不同侧重点进行引流营销,增强目标用户对品牌的认知,提升影响力。