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题记——用户画像 , 让产品出众、为营销掌舵 。
在网络的普及和风靡之下 , 网购、电商、短视频等纷纷应运而生 。 在新兴领域内 , 总会产生一些新的概念 。
用户画像 , 最初正是在电商领域得到应用的 。
大数据时代 , 用户信息充斥于网络 , 将用户的每个具体信息抽象定义成标签 , 并利用这些标签将用户的形象具体化 , 从而为用户提供更具有针对性的服务 。
这 , 就是“用户画像”的起源 。
更加通俗一点理解——
我们在各种社交平台上的操作所留下的痕迹都会被记录 , 并被数据处理生成一些“关于你”的爱好、习惯等分析 , 形成属于你的行为标签 。
正是这些标签共同构成了“你” , 从而让平台更好地为你服务 。
【小米科技|刷抖音会上瘾,“用户画像”才是背后的“元凶”】
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为什么大家经常说“刷抖音会上瘾”呢?这与抖音通过用户画像进行的一系列操作 , 不无关系 。
抖音会通过结合平台内热度(俗称的转评赞)及自身体系 , 将部分内容判定为热门 , 并将其选入公共推荐页 , 让更多人看到 。
除了这一部分内容外 , 我们知道每个人刷抖音会看到的内容都不尽相同 。
这是因为抖音知道每个人的喜好、兴趣都不同 , 他们会利用大数据中的信息(你的点赞、收藏、关注、相关视频的停留时长等等) , 综合分析得出你的兴趣、偏好(形成你的画像) , 将与你的标签相契合的内容更加准确地推送 , 以增加自身的用户粘性和留存率 。
我们之所以会感觉刷抖音上瘾 , 就是抖音充分运用数据进行了细致的用户画像分析后的效果 , 你刷到的内容都深度契合了你的喜好、击中你的兴趣点 , 能够抓住你的注意力、满足你的好奇心 。
用户画像 , 为抖音的成功运作提供了很大程度上的数据支撑 。
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在当前的“互联网+”形势下 , 如果将用户画像的概念衍生运用 , 也是可以很好地为更多行业服务的 。
随着互联网的不断赋能 , 网络在行业中渗透得越深 , 其影响就越大 , 用户画像能发挥的空间也就越大 。
因为画像依存于数据 , 而数据诞生于网络 。
用户画像 , 正是数据营销的运用结果之一 , 能为后续的策略方向进行定位导航 , 从而力争让一切的营销行为、消费方式、推广路径都更加合理、更有价值 。
同样一直在改变的 , 还有市场的消费习惯和核心诉求 , 需求的复杂性让数据更加多元化 , 同时带动了画像信息的更迭 。
好比我们通过人脸画像来找人 , 五官上的关键特点出现了偏差 , 那自然是找不对正确的人的 。
用户画像的本质是让产品为特定目标服务的 , 需求点越清晰 , 画像信息越准确 , 对应的目标受众群体也就越明确 。
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如果以瑞幸咖啡为例——
瑞幸“对标星巴克”的整体策略 , 其实就是意在让大部分消费者能多一个选择 。 他的用户画像划定在赛道内星巴克忠粉以外的人 , 力争让他们能够成为自己的忠实消费者 。
瑞幸是将星巴克作为了画像标签 , 来让自己的受众边界
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