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金融行業的用戶畫像搭建與應用

來源:盈魚MA 2020/03/04 閱讀:12797 評論:0
分類: 用戶運營 金融行業
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運用用戶畫像有效指導產品的營銷決策

金融行業的用戶畫像搭建與應用

作者:互金營銷研究所

【微信公眾號:互金營銷研究所(ID:ITFINLAB)】

一、什么是用戶畫像

在移動營銷時代里,得用戶者得天下,而說到用戶則不能不提用戶畫像。眾所周知,商界流傳著一句著名的話,那就是“我知道我的廣告費有一半是浪費了,但我不知道是那一半被浪費了”。于是大家越來越強調精準投放,精準營銷,然而在精準營銷的領域里,這一切都離不開用戶畫像。

那什么是用戶畫像呢?用戶畫像就是對客戶信息在特定業務場景下的系統描述,即用戶信息標簽化,通過收集用戶社會屬性、消費習慣、偏好特征等維度數據,并對這些特征屬性進行刻畫,分析和挖掘潛在價值信息,從而抽象出一個用戶的信息全貌。

二、如何構建用戶畫像

1、數據收集

數據是構成用戶畫像的基礎,沒有數據的話,用戶畫像也無從說起,那如何進行用戶數據收集呢?用戶數據一般分為靜態數據動態數據。

一般來說,每個公司都會有自己的業務系統,可以收集到用戶的基本屬性信息和交易信息,例如用戶的姓名、年齡、性別和投資產品、投資金額、交易時間等,這些一般是用戶的靜態數據。用戶的行為信息則是屬于動態數據,這個一般是通過SDK埋點所獲取的,例如用戶注冊、登錄、頁面瀏覽等事件信息。當然,還有第三方數據的采集購買,但這個是作為第一方數據的補充,在這里就不進行論述了。

2、數據處理

一般我們所獲取到的數據都是原始數據來的,原始數據可能會存在著一些數據空缺、重復、或不一致等問題。因此我們還要對原數據進行清洗處理,才能從中抽取出有分析意義的數據,而數據清洗原則通常要結合具體業務場景進行制定。

3、數據打通

現在用戶數據獲取的來源有多個渠道,而要勾勒一個完整的用戶視圖,則離不開渠道間的數據打通,例如一個用戶可能有多個設備,擁有多個賬號,則要把多個身份ID進行組合,建立統一標準,才能構建完整的用戶畫像。

4、用戶數據標簽化

用戶畫像的本質,實際就是“標簽化”的用戶行為特征,通過給用戶“打標簽”如年齡、性別、興趣愛好等,進行高度精煉的特征描述。

金融行業的用戶畫像搭建與應用

而用戶標簽一般分為3類:

1)統計類標簽:這類標簽是最為基礎也是最為常見的標簽類型,主要是從原始數據中直接提取出來的,例如用戶性別、年齡、城市等;

2)規則類標簽:這類標簽主要基于用戶行為及確定規則所產生的,例如“活躍用戶”而什么才算是活躍用戶,這里標簽的規則就主要是由運營人員或數據人員進行確定的;

3)挖掘類標簽:這類標簽主要是通過數據挖掘所產生,解決的是從無到有的問題,例如用戶“性別”未知,但因中國人的名字和性別是強相關的,因此可以利用貝葉斯算法推測該用戶性別。

用戶標簽體系的搭建是用戶畫像中最為核心的工作,因此在梳理標簽體系時盡量按照MECE原則,做到相互獨立,完全窮盡。例如下圖中互金行業的標簽體系搭建。

金融行業的用戶畫像搭建與應用

三、用戶畫像的實際運用

不同的企業做用戶畫像會有不同的戰略目的,例如廣告平臺,主要是為了精準投放,找到目標用戶,而內容平臺是為了個性化推薦,更好的留住用戶,數據類平臺,則是進行用戶分析,挖掘數據價值,驅動運營增長; 

而對于金融行業來說,金融服務目前正在由以產品為中心轉向以用戶為中心。面對不同的用戶類型,用戶群體的細分就顯得非常重要,例如有些客戶是穩健型投資者,偏好保本收益,有些則是激進型投資者,偏好高風險收益,那這時就應該要為不同用戶群體設計不同的金融產品。同樣,針對不同年齡段、不同職業、不同偏好的用戶,所采取的營銷策略也會不一樣。這時就可以根據用戶屬性信息、消費特征、興趣偏好等來為不同的用戶提供不同的產品服務與營銷策略。

金融行業的用戶畫像搭建與應用

精準營銷的領域當中,用戶畫像是必不可缺的,一個好的用戶畫像可以幫助企業進行產品定位,人群細分,指導營銷決策。但用戶畫像的搭建與使用必須結合具體的業務場景,否則就算是有再多的數據維度,再完整的用戶畫像,也無法發揮作用。

盈魚MA,一個基于大數據驅動的自動化營銷平臺,致力于通過大數據技術,依托SaaS實現全鏈營銷自動化,提升品牌營銷效率,精細量化營銷ROI,擴大銷售效益。

本文由@盈魚MA 授權發布于活動盒子,未經作者許可,禁止轉載。


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