用户大数据挖掘方案课件.pptx

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1、用户大数据挖掘方案,大数据用户画像在海量数据时代愈来愈重要大数据用户画像是海量数据的标签化，帮助企业更精准解决问题,他们是谁？,他们的需求？,他们的行为？,我们的用户价值大小？,2,如何进行产品定位？,如何优化用户体验？,如何进行精准投放？,海量数据,用户标签,解决问题,大数据用户画像贯穿品牌、产品、营销全过程通过构建人物模型更清晰指导企业策略,Product,3,品牌Who:建立品牌定位与核心人群的亲密度.,营销Who + Where + When：构建人群、渠道、 场景的精准营销，优化媒介组合.,产品Who + Why：抛开个人喜好，聚焦用户动机和 行为.,大数据用户画像解决方案一览,St

2、ep 02,Step 01,Step 04,Step 03,Step 06,Step 05,4,确认目标营销/产品/定位？,头脑风暴用户矩阵、关联规则， 获取可能的人物标签,收集数据属性、行为、CRM等,定义标签动机/轻重度/消费/生 活形态等,人群分类因子分析-聚类分析-交叉分析,优先级排列频率/市场大小/收益的潜 力/竞争优势或策略等,头脑风暴是影响最终结果的关键用户矩阵+关联规则，尽可能多的获取用户关键词,关联规则示例如女性洗的衬衫多，有可能是为她老公洗，那么要猜想老公的外洗驱 动和需求是什么？,5,常规用户数据标签体系分布,基于用户人群的基本属性，可将标签体系进行划分,人口属性,性别

3、年龄 职业婚姻状况学历教育,商业人口属性,工作岗位 公司规模 行业类型,行为属性,访问媒体 访问时长 访问频次,兴趣标签,个人爱好 生活习性 生活方式 生活社交,服务需求,消费意向,物品购买 商旅购买 汽车购买,CRM,客户状态 会员状态 生命价值 拥有产品,6,根据研究目的不同将人群进行划分,按照属性划分,按照用户基本属性划分，如年龄、收入、学历、 职业等分为年轻用户、成熟用户、女性、学生等,按照使用动机 划分,按照使用行为 划分,按照不同生活态度，将用户分类，如家庭型用 户、事业型用户等,按照产品的使用动机分类，如划分为社交型用 户、冒险探险类用户、休闲类用户等,按照消费行为划分,按照生活

4、态度 划分,按照使用行为，如产品使用时间分为深度用户、 重度用户等,按照产品服务广告主分为消费潜在、消费重度 用户等,人群定义细分纬度,适用范围,适用于有明显人群特征的用户 群，如化妆品、女性网站等,适用于有明显的购买/使用目的，,7,如游戏类用户、礼品类产品/网 站用户,适用于改进产品功能，对不同程度用户进行深入推广，了解 产品使用、或者付费行为等,主要适用于广告主服务，针对用户消费行为吸引不同类型广告主,大部分用户细分以生活态度为 基础，普遍适用,基于用户标签搭建大数据用户画像,根据所得用户标签，对用户进行特征归类，搭建大数据用户画像,整合用户标签,用户群体分类,建立大数据用户画像,70%

5、使用iPhone,鲸 鱼 用 户,中 价 值 用 户,低 价 值 用 户,高价值用户 特征分析月消费金额1000元60%为IT行业,8,研究方法说明,定量研究大数据数据挖掘：针对目标 用户群体，对其具体的网络访问 路径、基础属性、高级属性（媒 介习惯、消费观念、事业观）等 进行定制数据挖掘,定量调研：通过定量调研，对目 标用户的兴趣爱好、生活形态、 使用行为、背后原因等问题进行 定量研究，发现其规律及问题,定性研究,9,小组座谈会：能够对目标用户及特 定细分用户产生较为具体的认知、 对用户生活形态、消费、产品/服务 使用细节进行深入了解,用户深访：在不同类型用户中挑选 1-2名进行深度访谈，了

6、解其动机、 需求、以及相关驱动因素及期望等,定量研究大数据数据挖掘基于大数据挖掘用户行为特征,人口属性,内容标签,行为标签,购物标签,10,定量研究定量调研通过用户调研，对用户行为、态度进行洞察,兴趣爱好,价值观念,生活方式,线下行为,11,社交因子,尝新因子,压力因子,娱乐因子,关注因子,定量分析方法：人群聚类分析方法,聚类分析是运营统计学方法，从目标对象中提取关键因子，对相似因子组 合分类的一种统计分析方法,我喜欢尝试新事物,我喜欢的品牌，我会一直使用它,我更喜欢集体活动胜过于独自享受,我认为享受生活是最重要的,遇到问题我愿意和家人朋友商量解决,目标用户,研究纬度以用户生活态度为例,提取关

7、键因子,因子聚类 重新定义,细分用户1,细分用户3,细分用户2,12,定性研究方法：日志法日志法指由按时间顺序，详细记录自己在一段时间内工作或者产品体验， 经过归纳、分析，达到工作/产品分析的目的的一种分析方法,特征描述,行为追踪,体验感受,用户的基础属性与 偏好在短期内不会 发生变化，可以一 次性获得在测试之前进行一 次生活日志填写， 了解用户特征和基 础信息,用户每日产品体验行 为需要及时记录，但 行为跟踪日志内容不 宜过多，保证用户能 积极参与，持续参与 行为跟踪日志问题集 中在产品使用习惯和 产品体验，包括5-6 个关键问题,用户需要持续体验一 段时间以后才会对产 品有全面了解，在用户

8、进行产品体验 过程后期填写体验日 志，记录全面和具体 的产品体验,执 行 方 法,注 意 事 项,前期生活日志,行为跟踪日志,体验日志+执行结束后 深访,13,19,定性调研技巧：Laddering 阶梯法,阶梯法是一种中度结构化的访谈方法，基于手段一目的理论（Means-End Chain），挖掘个人价值观如何影响个人行为的方法；用户研究中，应用阶梯法 能够探索用户的产品属性感知、使用结果与最终目的之间的联系，深入挖掘消费 者心理，在千差万別的消費行为中找出共性,Consequences结果,Attributes属性,Core Values核心价值观,梯 式 递 进,A.C.V,抽象属性内在

9、属性、外在属性,体验利益、心理利益 财务利益、功能利益,提问提到的主要属性的特定结果是什么,通过有技巧的提问“为 什么”的问题继续挖掘 更深层原因,提问不同产品或品牌间 的区别，激发被访者描 述产品主要属性,深层意识源,心理投射技术,一次失真,二次失真,研究者,消费者,非语言感知,一次失真,语言表述,二次失真,被感知,三次失真,15,应用层面上，目前国内市场研究中普遍采用的投射 技术与激发技术有16种，包括自由联想/词语联想、 品牌拟人、使用者形象/购买者形象、拼图技术、购 物篮、类比、品牌分类、泡泡图、墓志铭等。情景设定法、句子完成法焦点转移法（第三人称）人格模拟法、图片投射法,定性调研技巧

10、：Projection 投射法投射法是要尽量避免直接询问是研究主題，而以一种间接的方法來取得资料的方 法，运用一种比较自然的、敏感度较低的方式来使被访者表达出他的情感、需求、 动机等，当潜在的动机、信仰和态度是处于一种潜意识状态里，投射测验十分有 帮助,研究方法,小组座谈会,定量研究大数据 数据挖掘定性研究,定量调研,用户深访,16,研究方法说明,定量研究大数据数据挖掘：针对目标 用户群体，对其具体的网络访问 路径、基础属性、高级属性（媒 介习惯、消费观念、事业观）等 进行定制数据挖掘,定量调研：通过定量调研，对目 标用户的兴趣爱好、生活形态、 使用行为、背后原因等问题进行 定量研究，发现其规

11、律及问题,定性研究,17,小组座谈会：能够对目标用户及特 定细分用户产生较为具体的认知、 对用户生活形态、消费、产品/服务 使用细节进行深入了解,用户深访：在不同类型用户中挑选 1-2名进行深度访谈，了解其动机、 需求、以及相关驱动因素及期望等,定量研究大数据数据挖掘基于大数据挖掘用户行为特征,人口属性,内容标签,行为标签,购物标签,18,定量研究定量调研通过用户调研，对用户行为、态度进行洞察,兴趣爱好,价值观念,生活方式,线下行为,19,社交因子,尝新因子,压力因子,娱乐因子,关注因子,定量分析方法：人群聚类分析方法,聚类分析是运营统计学方法，从目标对象中提取关键因子，对相似因子组 合分类的

12、一种统计分析方法,我喜欢尝试新事物,我喜欢的品牌，我会一直使用它,我更喜欢集体活动胜过于独自享受,我认为享受生活是最重要的,遇到问题我愿意和家人朋友商量解决,目标用户,研究纬度以用户生活态度为例,提取关键因子,因子聚类 重新定义,细分用户1,细分用户3,细分用户2,20,定性研究方法：日志法日志法指由按时间顺序，详细记录自己在一段时间内工作或者产品体验， 经过归纳、分析，达到工作/产品分析的目的的一种分析方法,特征描述,行为追踪,体验感受,用户的基础属性与 偏好在短期内不会 发生变化，可以一 次性获得在测试之前进行一 次生活日志填写， 了解用户特征和基 础信息,用户每日产品体验行 为需要及时记

13、录，但 行为跟踪日志内容不 宜过多，保证用户能 积极参与，持续参与 行为跟踪日志问题集 中在产品使用习惯和 产品体验，包括5-6 个关键问题,用户需要持续体验一 段时间以后才会对产 品有全面了解，在用户进行产品体验 过程后期填写体验日 志，记录全面和具体 的产品体验,执 行 方 法,注 意 事 项,前期生活日志,行为跟踪日志,体验日志+执行结束后 深访,21,深层意识源,心理投射技术,一次失真,二次失真,研究者,消费者,非语言感知,一次失真,语言表述,二次失真,被感知,三次失真,22,应用层面上，目前国内市场研究中普遍采用的投射 技术与激发技术有16种，包括自由联想/词语联想、 品牌拟人、使用

14、者形象/购买者形象、拼图技术、购 物篮、类比、品牌分类、泡泡图、墓志铭等。情景设定法、句子完成法焦点转移法（第三人称）人格模拟法、图片投射法,定性调研技巧：Projection 投射法投射法是要尽量避免直接询问是研究主題，而以一种间接的方法來取得资料的方 法，运用一种比较自然的、敏感度较低的方式来使被访者表达出他的情感、需求、 动机等，当潜在的动机、信仰和态度是处于一种潜意识状态里，投射测验十分有 帮助,案例一：某媒体类网站大数据用户画像,梦想家年轻，奋斗期,居家族以家为主，稳定有小孩,写实派重物质享受,追求自我，特立独行,自由客,情调控追求生活情调，小资,主要的分类纬度包括：事业观，家庭观，

15、生活观包括物质及精神，好奇心，消费观，时尚观，健康观，团队意识，成功 观，韧性等多方面；依据样本不同维度上的表现，通过计量模型聚类出五类人群。,23,案例一：某媒体类网站大数据用户画像,自由客,30岁以占比51.7%,月收入5000以上,81.1%,月收入8000以上,55.1%,一线城市居多,男：女=62.1%：37.9%,平均年龄：30.39岁,88.1%,未来1年,购置IT数 码产品的 计划比例,65.8%,未来1年,购置汽车的计划比例,47.7%TGI142最近半年，购买过奢侈品的人群比例,品质优先其次会优先尝试新品 外观控,大件决策依然会谨慎购买 但是在品牌和外观上选择的 偏好明显高

16、于其他人群,外观控的消费大户,使用手机和电脑比例更高，手机使用更突出TGI118日常媒触中，自由客交友社区的使用比例明显高于其他群体 热衷于玩游戏，网上金融的使用比例也较为频繁体育平台使用，具有社交属性的平台使用较高，如懂球帝等,24,案例一：某媒体类网站大数据用户画像,人群更优质家庭用户多72.1%已婚人群高学历用户多74.7%本科及以上人群消费潜力强42.3%月均收入8000以上,消费力旺盛IT数码和金融服务的消费需求强79.9%未来1年有购买IT数码计划53.8%未来1年有购车计划,体育特征更突出球类运动更资深（足球平均球龄超10年） 小众观看人群更广（赛车、骑行、跑步、 极限运动、高尔

17、夫人群占比高，46.8%关注 高尔夫运动）家庭用户跑步、骑行线下参与高,25,25,案例二：某图片类网站大数据用户画像,年龄,性别,学历婚姻,收入,固定资产,他们是人生黄金时期的中产阶级,案例二：某图片类网站大数据用户画像,总体来讲，该网站用户爱好广泛，娱乐内容丰富，均显著高于整体图片用户。与整体图片用户相比，该网站用户对收藏/手工、唱歌/跳舞、种花/园艺、琴棋书画的爱好更高，表明该网 站用户爱好更为高雅；另外，该网站用户在酒吧、夜店、俱乐部、演出场所的娱乐比例更高，表明该网站用户更爱玩爱刺激。,67.7%,64.6%,61.4%,60.4%,53.7%,53.5%,52.7%,42.2%,4

18、0.0%,36.6%,29.4%,购物/逛街,旅游,摄影/拍照,美食/烹饪,玩游戏,体育运动,健康养生,收藏/手工唱歌/跳舞种花/园艺琴棋书画,68.9%,59.5%,45.4%,43.6%,42.5%,39.7%,30.9%,户外,商场,运动场所,市场,KTV,咖啡厅,茶馆,俱乐部酒吧演出场所夜店,爱好 TGI=,娱乐场所 TGI=,125,121,121,123,118,114,112,116,114,111,112,118.49%1,27.3%25.2%143135,30.9%136,127,126,119,120,120,110,107,27,案例二：某图片类网站大数据用户画像,疑虑

19、型 4.7%,冲动型：9.3%,经济型：10.8%,习惯型：12.7%,理智型：47.3% 感情型：15.2%,比较分析后决策,满足情感需求,想到就买，过程迅速,考虑太多，犹豫不决,103,133固定品牌购买 109购买价格最低的 80,93,66,实用质量价格 51.8% 64.4% 42.1%,创意/,设计,健康 环保 34.1%,外观,26.7% 36.4%,品牌 31.0%,TGI112,112,117,99,101,107,84,该网站用户在感情型消费层面表现突出，并且在消费时更注重产品的环保与外观设计。因此针对此类 消费者，产品的设计所带来的情感联想尤为重要。消费类型购买考虑因素TGI,28,案例二：某图片类网站细分大数据用户画像,设计魅客,闲雅中坚,时尚小咖,活力新贵,30%,20%,25%,25%,29,谢谢,