全栈工程师?
嗯.....目前并不是!

CRM 系統設計(三):從 0 到 1 構建用戶畫像

本文筆者將從 CRM 系統設計的角度出發,結合業務層面,以及產品實現層面,共同探討一下:“傳統品牌需要怎樣的用戶畫像,又該如何一步一步構建適合自己品牌的用戶畫像?”

從 0 到 1 構建用戶畫像系統解決方案,是一個迭代的過程,若希望“一步到位”搭建起一套完整、通用的用戶畫像,反而容易造成用力過猛,踩到雷區。

在開始搭建用戶畫像之前,我們將從以下幾點推演一下傳統品牌的 CRM 需要怎樣的用戶畫像,以便大家對此有更加深入的了解,進而知道如何去搭建自己品牌所需的用戶畫像。

  1. 用戶畫像的準確定義。
  2. 分析傳統品牌的現狀,由此決定品牌需要的用戶畫像以及搭建用戶畫像的優先級。

什麼是用戶畫像?

關於什麼是用戶畫像,許多“構建用戶畫像新人”往往產生過度解讀。引用一條在網絡上廣泛流傳的定義:“用戶畫像是根據用戶社會屬性、生活習慣和消費行為等信息而抽象出的一個標籤化的用戶模型。”

如果對此定義過度解讀,便會產生“用戶畫像的目標是通過對不斷獲取到的數據進行修正,從而儘可能100%的還原用戶”的誤解。

試想一下,要搭建一個“為還原而還原”的標籤庫,至少需要從人口屬性、社會屬性到人生階段、行為特徵、消費特徵、興趣愛好,將人身上的各個維度捋上一遍,設計百來個標籤都不為過。

傳統的零售品牌可預見的現實結果卻往往是:品牌無法獲取一手的客戶資料(即使是訂單數據都很難辨識到底是誰買的),想從其他平台採集客戶數據更是重重阻礙,令人十分泄氣;所謂的“海量”數據並不“海量”,要將標籤真正打到人身上簡直寸步難行,最終使品牌對搭建用戶畫像失去了信心、只能將其束之高閣。

用戶畫像所追求的永遠不是“最全面”的客戶真實面貌,之所以產生誤讀,是因為缺少了一個重要的「先決條件」,假如構建用戶畫像之前不思考這個「先決條件」,只會讓用戶畫像淪為形式主義。

當我們談用戶畫像時我們談些什麼?

用戶畫像的先決條件:明確用戶畫像所要解決的業務訴求。
其實許多關於用戶畫像的資料或一筆帶過或濃墨重彩的說起過這一點,但仍然有許多從 0 到 1 構建用戶畫像的新人們會忽略這個最為重要的先決條件。

之所以忽略,原因在於:對新人而言沒有比“一套現成的標籤庫”更吸引人的了,一旦從資料中找到他人所定義的標籤庫便一股腦兒的照搬過來了事。

然而,要知道並不是有了用戶畫像,便能找到業務訴求,而是先有明確的業務訴求,才需要用戶畫像。搞錯了先決條件,必將導致用戶畫像難以落地。

處在不同階段的品牌,其業務的側重點也不同,在構建用戶畫像之前應依照品牌現狀排列需求優先級。

如下圖所示:AARRR模型代表了品牌客戶運營的不同階段,以及處在不同階段對應的業務優先級:

構建用戶畫像的正確姿態:用戶畫像的構建如同產品 MVP 迭代。

從實現層面來看:描繪用戶畫像——即給人打標籤,因此需要事先制定一套用於描述客戶的標籤庫,但標籤庫不該一成不變,標籤庫的迭代如同產品的 MVP 。

其中有兩個顯而易見的理由:

  1. 品牌收集客戶數據的過程是場持久戰,用戶畫像不能老等着客戶信息齊備了才開始發揮作用,我們需要考慮:在數據並不豐富的情況下,如何發揮用戶畫像的作用?
  2. 品牌設計的標籤能否準確描述客戶,以及能否真正解決業務訴求,需要在畫像的使用中進行驗證、調整,如同產品研發的過程。

最後我想說:

假如增加 10% 的精力和成本構建的用戶畫像,可以帶了 30% 的業務持續提升,可以敲定該用戶畫像方案成功;假如增加 60% 的精力和成本構建的用戶畫像只能帶來10% 的業務提升,那或許該考慮是否需要構建用戶畫像了。

品牌現狀,決定用戶畫像構建工作的優先級

現在就讓我們從品牌的現狀中解讀一下:品牌需要使用用戶畫像解決什麼業務訴求?

現狀1: 剛開始搭建與連接客戶的環境

過去,傳統行業的分銷體系隔斷了品牌商與客戶的直接接觸,品牌與客戶之間隔着好幾級的中間商。

如今,品牌可以在微博、微信以及各大電商平台上建設官方賬號,構建私域流量,維繫客戶關係。

雖然建設用戶運營環境沒有了門檻,品牌想要吸引客戶持續關注、保持活躍並非易事,大部分品牌仍停留在摸索有效的客戶運營模式階段中。

在品牌眾多的業務訴求中,當務之急是:持續不斷的產生優質內容,通過內容提升品牌差異化,加強潛在客戶對品牌經營產品的需求,提高老客戶的忠誠度(這裡的內容可以泛指各種形式的內容,如知識課堂、視頻直播、線上/線下活動等)。

據不完全統計,微信服務號的一篇圖文推送僅有3%的閱讀量。

所謂優質內容需要給客戶帶來價值,契合客戶的興趣、需求、心理。用戶畫像可以用來描述客戶人口屬性信息(如性別、地理位置等)以及興趣愛好,幫助品牌產出對於客戶而言的優質內容。

現狀2: 剛開始沉澱客戶數據

品牌可以通過公眾號、小程序獲取客戶社交行為數據,通過電商平台獲取客戶交易行為數據。但事實上,平台與平台之間數據相互孤立,同一個客戶的社交數據和交易數據無法打通。此外,客戶的平台賬號信息並不能真實反應客戶基本信息。

接下來,基於品牌現狀引出本篇文章想要探討的話題:作為 CRM 系統該如何幫助品牌從 0 到 1 構建用戶畫像?

從 0 到 1 構建用戶畫像

注意:本文不存在完整的標籤庫,而是從 CRM 系統設計的角度闡述:如何從業務解決方案層面到產品功能,實現層面幫助品牌搭建用戶畫像?

Step 1:接入品牌所有的運營場景,採集客戶數據

用戶畫像的基礎在於數據,作為 CRM 系統首要任務便是接入品牌連接客戶的各個觸點的數據。對於常見觸點(例如:公眾號、電商平台、H5)提供通用的接入方案以及結構化存儲方案。

這一步驟看似簡單,實際執行起來也需要費些勁。

首先,平檯面向的業務不同,所產生的客戶數據自然不在一個維度,社交平台上有關注、點贊、評論等行為數據,而電商平台更多的則是訂單數據。

其次,即使是同一類型的平台定義的數據字段也不一致,天貓訂單的字段與京東訂單的字段就不同。

因此,重要的是抽象出一套底層數據模型,為後續分析客戶、構建用戶畫像打好基礎。

(可點擊查看大圖)

目前常用的客戶數據模型將客戶數據分為:「基本屬性」和「行為事件」。

「基本屬性」:通常為靜態數據,用於記錄客戶長期屬性,例如:性別、生日等。

「行為事件」:為動態數據,可將客戶的各類行為以統一的數據結構存儲,對於集成多渠道數據尤其便捷。

例如:客戶在天貓平台產生購買商品 A 的訂單數據,又在京東平台產生購買商品 B 的訂單數據,系統可以將這兩條訂單數據一併以「購買商品」事件進行數據存儲,並區分購買渠道(事件屬性)的屬性值分別為天貓平台和京東平台,區分商品名稱(事件屬性)的屬性值分別為商品A和商品B。

根據客戶行為品牌可以推測出客戶的興趣偏好。

根據上述數據模型,系統可以提前準備好各大平台的數據採集方案,使品牌可以快速接入其客戶觸點。

除此之外,不同行業對客戶數據的需求也不盡相同,品牌可根據其業務訴求設計所需的客戶數據字段,通過在內容上設置埋點收集客戶行為數據,或通過填寫表單採集客戶基本屬性信息。

例如:母嬰行業品牌可以讓客戶填寫寶寶的出生日期或預產期,以便推送更符合媽媽當前階段所關注的內容。

Step2:獲取客戶手機號,打通客戶身份

事實上,集成各個渠道所採集到的客戶數據並不能識別同一個客戶身份,如下圖:

想要打破數據孤島,最常見的方法即:利用客戶手機號打通各觸點客戶身份。

問題是:如何在各個觸點獲取客戶手機號?這一步驟更多的是依賴於品牌運營了。

重點仍在於:提供價值。

只有當客戶能夠從品牌得到需求的滿足,客戶才會“心甘情願”的曝露自己的信息。

在“千人千面”還未形成之前,可先利用多數客戶普遍存在的需求,例如:

“貪便宜”的需求:

“優惠”、“贈品”的營銷手段總是屢試不爽,與其直接把價格定的低一些,付出一定“努力”換來的“獎勵”來的更誘人些。品牌可以在各觸點設計各類營銷活動吸引客戶參與、獲取獎勵,並在互動過程中不知不覺的收集到客戶手機號以及其他信息。

對知識的需求

信息爆炸的時代,卻讓人們產生了對知識的焦慮感。

品牌可以利用人們的知識焦慮,通過承諾提供持續不斷的專業知識吸引客戶提交個人信息來訂閱這些知識,比如:服飾行業可以提供流行趨勢、搭配指南;化妝品行業可以提供護膚知識、美妝知識;母嬰行業可以提供母乳知識、育嬰知識等。

Step3: 分類、歸納屬性值,增加數據維度

鑒於原始數據的值過於多樣紛亂,直接基於原始數據提煉用戶畫像有很大難度,因此可以對原始數據進行一層抽象。增加數據維度即增加數據的描述方式,同時也增加了洞察數據的角度以及深度,接下來舉幾個例子具體說明一下。

為商品增加「商品分類」、「商品參數」:

上述表格截取的是電商平台上部分原始訂單數據。

很顯然,即使以事件模型存儲,想要從中洞察出購買客戶對商品的偏好仍非易事,畢竟客戶已經購買過該商品,品牌總不能重複向客戶推薦同一件商品。

像這樣為商品增加更多的維度后,商品有了清晰的分類和特徵,品牌可以更深入的洞察到客戶的商品偏好,比如:可以向客戶A 推薦扎染風格的上衣或推薦牛仔的半身裙。

為內容增加「內容標籤」:

品牌與客戶的互動離不開內容,內容可以包含:圖文、圖片、文本、H5、音頻、視頻等。

品牌可以為每個內容設置內容標題,但和商品名一樣,內容標題同樣存在特徵沒有被規範的問題,品牌無法深入洞察客戶對內容的偏好、關注點以及隱藏的潛在需求。

如果預先為內容打上相應的內容標籤,那麼,客戶一旦與內容產生交互便會標記該客戶“閱讀”過對應內容標籤的內容,這樣即可抽像出客戶的“閱讀”行為特徵了。

增加維度其本質是:對數據的歸納、分類,這些維度不足以用來描述客戶,但可以描述與客戶交互的“實體”的特徵,如商品的特徵、內容的特徵等。

接下來,該進入構建畫像的步驟了。

Step4: 構建畫像

用戶畫像重點不在於完全反映真實世界中客戶的所有特徵,而是圍繞着品牌的客戶運營策略展開的對客戶的理解以及描述,其外在呈現上是一系列客戶標籤的組合。

品牌構建用戶畫像往往會進入這樣一個誤區:為了“畫像”而“畫像”,卻沒有為“畫像”后的群體制定對應的運營策略(對於某畫像的客戶需要採取什麼手段運營,或保持現狀,或放棄運營)。

如上文提到的,當前品牌使用用戶畫像最主要的目的是產出優質的內容,而內容運營的策略大致可分為以下幾類:

因此,品牌所需要的用戶畫像至少需要(但不止於)以下幾個方面:

上圖只是用戶畫像的簡單框架。

實施過程中,需要根據品牌所處行業特點、自身運營需求擴充用戶畫像的維度,並最終將其具體化成一組組的客戶標籤。

例如:

用戶畫像的標籤庫設計完成後,接下來就是:依據一定的預設規則或數據模型為客戶打上合適的標籤。

關於用戶畫像標籤按建模方式可以分為三個層級:事實標籤、模型標籤、預測標籤。

本文主要從 CRM 系統設計的角度闡述:系統該如何幫助傳統品牌一同落地用戶畫像?

對於數據建模的各種算法,許多地方已有專業詳述,在此就不班門弄斧了。

不過對於傳統品牌而言,很多時候通過一些預設統計建模,或簡單的算法已經足夠滿足精細化運營的需求,因此作為 CRM 系統可以在功能上為品牌提供部分支持,例如:自定義標籤規則、標籤權重、RFM模型、活躍度模型等。

總結

比起互聯網公司的用戶畫像,傳統品牌需要的用戶畫像並沒有那麼高深。

原因有很多,包括:品牌沒有那麼多產品線需要推薦、品牌的客戶運營並不需要真正做到完全的千人千面等。

礙於我匱乏的想象力,當前品牌所需要的用戶畫像應該將重點放在「客戶階段」、「客戶價值分層」以及「客戶興趣偏好」這幾個維度,對此如果讀者們有其他的見解,希望可以交流一下。

本文例舉了作為 CRM 產品幫助品牌落地用戶畫像的步驟及優先級,但品牌從頭開始構思用戶畫像的步驟卻正好相反。

首先,應該根據品牌的運營目標設計一套用戶畫像以及對應的策略,接下來規劃出具體需要的客戶數據(客戶屬性數據及客戶行為數據),以及如何收集這些數據。

其次,既然從 0 到 1 落地用戶畫像,初期必然會遇到數據不足或客戶身份無法的問題。初期可以劃分出多個階段,根據各階段的運營策略規劃用戶畫像。

最後,用戶畫像並非一成不變,市場不斷變化,客戶的需求以及興趣點也在變化,品牌需要跟進客戶的變化不斷調整用戶畫像的策略。

 

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文章名称:《CRM 系統設計(三):從 0 到 1 構建用戶畫像》
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