用户大数据挖掘方案

按照使用动机 划分
按照使用行为 划分 按照消费行为 划分
按照使用行为，如产品使用时间分为深度用户、 适用于改进产品功能，对不同 程度用户进行深入推广，了解 重度用户等 产品使用、或者付费行为等 按照产品服务广告主分为消费潜在、消费重度 用户等 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
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
海量数据 用户标签 解决问题
他们是谁？
我们的用户价值大小？
如何进行产品定位？
他们的需求？
如何优化用户体验？
他们的行为？
如何进行精准投放？
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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
特征描述
执 行 方 法
行为追踪
体验感受
前期生活日志
行为跟踪日志
体验日志+执行结束后 深访
注 意 事 项
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
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
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
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
外洗驱动
90后
使用e袋洗 驱动
满意的点
不满意的 点
年龄
80后 70后 衬衣
品类
鞋子 羽绒服 金融
行业
学生 互联网
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
性别 年龄 职业 婚姻状况 个人爱好 生活习性 生活方式 生活社交
内容标签
喜欢浏览什么内容？ • 金融 • 娱乐 • 教育 • 健康 • 体育 • 科技 • ……
购物标签
预购或购买历史如何？ • 预购意向，最近输 入词表现出某种产 品或服务需求 • 根据以往消费习惯 判断可能购买某产 品的用户 • ……
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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
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
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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
用户的基本行 为特征如何？ • • 年龄 • 性别 • 地域 • 收入 • 学历 • 职业
• ……
行为标签
网络浏览行为如何？
经常访问的网 站类型 • • • • • 时间段 频次 时长 访问路径 ……
适用于有明显人群特征的用户 职业等分为年轻用户、成熟用户、女性、学生等 群，如化妆品、女性网站等 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
大部分用户细分以生活态度为 基础，普遍适用
适用于有明显的购买/使用目的， 如游戏类用户、礼品类产品/网 站用户
社交因子
关注因子 细分用户1
尝新因子
细分用户2 细分用户3
目标用户
心情不好时我会暴饮暴食或疯狂购物 我常常感觉压力很大，需要发泄 …… 我认为享受生活是最重要的 ……
压力因子
因子聚类 重新定义
娱乐因子
研究纬度 以用户生活态度为例
提取关键因子
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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
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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
高价值用户 特征分析 月消费金额 >1000元
60%为IT行业 鲸 鱼
用 户
中 价 值 用 户
低 价 值
用 户
70%使用 iPhone
8
研究wenku.baidu.com法说明
定量研究
定性研究
• • • • •
• 消费观
• 健康观 • 社交观
• 时尚观
• ……
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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
我更喜欢集体活动胜过于独自享受 遇到问题我愿意和家人朋友商量解决 …… 我喜欢被他人关注 我很享受作为领导者的感觉 …… 我喜欢尝试新事物 我喜欢的品牌，我会一直使用它 ……
兴趣爱好
用户都有哪些兴趣 爱好？ • • 体育运动 • 旅游 • 摄影 • 时尚 • 艺术
• ……
生活方式
生活方式如何？ 节食 健身 购买优惠券 饲养宠物 上班开车 ……
价值观念
用户的价值观怎样？
• 品牌观
线下行为
用户线下行为如何？ • 传统媒体的接触 习惯如何？ • 线下的购物习惯 怎样？ • 用户行为背后的 原因是什么？ • ……
品牌
Who:建立品牌定位与核心人群的亲密度.
产品
Who + Why：抛开个人喜好，聚焦用户动机和 行为.
Product
营销
Who + Where + When：构建人群、渠道、 场景的精准营销，优化媒介组合.
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大数据用户画像解决方案一览
确认目标
营销/产品/定位？
收集数据
属性、行为、CRM等
人群分类
人口属性
兴趣标签
学历教育
……
工作岗位 公司规模
服务需求
行业类型
商业人口属性
消费意向
物品购买 商旅购买 汽车购买
……
访问媒体 访问时长 访问频次 客户状态 会员状态 生命价值 拥有产品
行为属性
……
CRM
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根据研究目的不同将人群进行划分
人群定义 细分纬度
适用范围
按照属性划分
按照生活态度 划分
按照用户基本属性划分，如年龄、收入、学历、
因子分析-聚类分析-交叉分析
Step 01
Step 03
Step 05
Step 02 头脑风暴
用户矩阵、关联规则， 获取可能的人物标签
Step 04 定义标签
动机/轻重度/消费/生 活形态等
Step 06 优先级排列
频率/市场大小/收益的潜 力/竞争优势或策略等
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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