用户特征分析有哪些应用场景?盘点常见的用户特征分析方法!

文 | 商业智能BI相关文章 阅读次数:110 次浏览
2024-05-16 18:11:14

随着大数据技术的发展和应用,企业能够收集到海量的用户信息,这为深入理解用户行为和特征提供了前所未有的机会。用户特征分析作为数据分析的一个重要分支,它通过分析用户的行为模式、偏好、需求等信息,帮助企业更好地了解其目标市场,从而制定出更为精准的营销策略和产品开发计划。

文章将从数据分析的视角出发,深入探讨用户特征分析的应用场景、常见分析方法以及它与用户预测模型之间的区别与联系。随着用户特征分析的不断深入,企业将能够更有效地识别和满足用户需求,增强用户忠诚度,最终实现可持续的商业增长。本文旨在为读者提供一个全面的视角,以理解用户特征分析在现代商业环境中的价值和应用。

一、  用户特征分析

用户特征分析的核心在于深入洞察用户的本质:他们是谁,他们追求什么,以及他们偏好什么。用更通俗的话说,在商业实践中,这项分析旨在识别用户愿意为之付费的关键点,以及哪些内容能够吸引并保持用户的长期关注。

用户特征分析是信息分析领域的一个细分,其本质是对信息的深入挖掘。在用户信息分析及其应用的整个流程中,最关键的环节是信息的整合与特征的交叉对比。换句话说,我们的目标不是让机器简单地判断用户的身份,而是通过分析来识别用户所属的群体,这些群体共享着相似的特征,而我们追求的是对这些特征进行尽可能细致的划分。

用户特征分析是挖掘用户需求的关键方法,尤其是那些不易通过问卷调查或用户访谈等传统方法发现的深层次需求。通过深入分析用户的行为模式和个性特征,企业可以更准确地把握用户的真实需求,从而提供更加个性化和满足用户期望的产品和服务。

1、  用户行为特征分析应用场景

为了打造一款成功的产品,深入理解目标用户群体的需求至关重要。只有准确把握用户的需求,我们才能有效地解决他们的痛点,进而充分满足他们的期望。这要求我们不仅要对用户有全面的了解,更要深入解读他们的行为和偏好。

因此,进行用户特征分析成为了一个不可或缺的步骤。它帮助我们从不同维度剖析用户,从而为产品的设计和改进提供数据支持和洞察力。总体而言,用户特征分析主要有以下三种应用场景:

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(1)寻找目标用户

用户特征分析的首要应用在于精准识别目标用户群体,这是数据运营中的核心分析目标。核心问题在于明确“谁是我们的目标用户?”若无法解答此问题,企业的所有业务策略都可能变得无的放矢,失去其应有的意义。

在识别目标用户的过程中,通常涉及以下两种情形:

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  • 虚拟目标用户分析

这种情形常见于企业在研发新产品阶段,尚未有实际用户参与。业务团队根据业务逻辑预设一部分人群作为潜在的目标用户,并在产品开发完成后,邀请这些用户进行体验。通过他们的反馈,产品可以不断迭代和优化。

虚拟目标用户,用户特征,客户特征

以一家即将推出新型社交应用的公司为例,该产品尚未上线,因此还没有用户。但公司需要预先确定并邀请一批目标用户体验产品。根据业务团队的初步设定,这款应用主要面向18至35岁的年轻用户,他们渴望表达自己,但又不希望被熟人看到自己的分享。

为了实现这一目标设定,必须将业务逻辑转化为可操作的数据形式。具体来说,首先需要筛选出那些好友数量快速增长,但微信活跃度却在下降的用户群体。这里的好友数量增长可以作为衡量社交压力的一个指标,而朋友圈的发布频率和互动次数的变化则有助于识别那些因社交压力增大而社交活跃度降低的用户。

  • 真实目标用户分析

与虚拟目标用户分析相对的是,真实目标用户分析使用的是产品上线后实际用户的使用数据。这种分析侧重于用户的基础属性,如年龄、性别、居住城市,以及用户的行为特征等。

真实目标用户,用户特征,客户特征

以短视频应用为例,在产品初期上线时,分析用户的基础信息如年龄、性别、地域和学历等,可以帮助产品经理确认当前的主流用户群体是否与产品最初的定位相符。如果存在偏差,则可能意味着产品设计上出现了问题,需要调整方向。

随着产品运营时间的推移,可以根据用户的活跃度进行细分,比如区分每日观看和偶尔观看的用户,或者根据用户观看视频的时长来识别不同的用户群体。这些差异性特征,如观看频次和时长,将有助于进一步洞察不同用户群体的特征。

再过一段实践,通过分析用户留存和流失的行为特征差异,可以揭示哪些因素导致了用户的离开,从而为产品改进和用户挽留策略提供依据。

(2)寻找运营抓手

仅仅识别出目标用户群体是不够的,还需要进一步发掘运营策略的关键点,也就是所谓的“抓手”。抓手是指根据用户特征分析得出的结论,运营团队能够识别并利用这些结论中的特定点来施加影响,以此牢牢吸引和维系用户。

例如:

  • 一旦我们通过用户特征分析明确了一个应用的主流用户群体,例如,年龄大多在18至24岁之间,且主要居住在三线城市,我们便可以根据这些用户的具体特征来定制外部营销策略,从而更有效地吸引新用户。
  • 如果我们发现用户在开始观看的前5分钟内收藏了特定类型的视频,我们就可以利用这一行为特征,通过运营手段向用户推荐相似内容的视频,以增加用户的参与度和满意度。

为了提升用户留存率,我们需要深入分析留存用户的典型行为模式,并通过运营策略促使那些可能流失的用户形成这些行为特征。例如,Facebook通过用户特征分析发现,一周内添加7个好友是提高用户留存率的关键行为。基于这一发现,Facebook可以通过运营活动,向即将流失或已经流失的用户推荐他们可能感兴趣的新朋友,鼓励他们采取这一行为,即一周内添加7个好友。

寻找运营的抓手涉及识别并利用那些可以通过运营策略影响的用户行为特征。通过精心设计的运营活动,我们可以引导用户采取有助于提升产品参与度和忠诚度的特定行为,从而实现用户留存和增长的双重目标。

(3)实施精细化运营

精细化运营根据用户所处的生命周期阶段、同一阶段内不同类别的用户需求,甚至是每个用户的独特性,来展示定制化内容和实施差异化的运营策略,以实现更高效的用户转化。精细化运营则构建了一种多对多的个性化对应关系。在这种策略下,每一类用户,甚至每一位用户,都会被赋予多个标签,这些标签帮助运营团队更精准地识别和满足用户需求。

在精细化运营中,识别和维护好那20%的核心用户是关键,因为这部分用户往往创造了80%的收益。尽管拥有80%的用户基数在数据上看起来很有优势,但要实现收益的最大化,我们需要将有限的资源和努力集中在那些能够带来显著效益的20%核心用户上。

用户分层是精细化运营的实践技术,它涉及将用户按照特定的标准和方法划分为不同的类别。通过对用户群体进行细分,运营团队能够针对每个层级的用户制定和实施定制化的运营策略。这种分层策略不仅提升了用户体验,也使得运营活动更加高效,因为它确保了资源被用在最有可能产生回报的地方。精细化运营的关键在于深入理解用户,并通过用户分层来实现这一目标。

二、  有哪些常见的用户特征分析方法

在用户特征分析领域,有以下几种常见的用户特征分析方法:画像分析、聚类分析、监督模型、RFM用户分群。

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1、用户画像分析

用户画像分析是一种基于大量数据构建用户属性标签体系的方法,它通过直接提取用户的关键特征数据(如年龄、性别、居住地区、职业等)来描述和刻画用户。例如,通过用户画像分析,我们可以识别出一个用户群体的特征:年龄在18至24岁之间、居住在一线城市、男性、对游戏和小说有浓厚兴趣。

2、聚类分析

聚类分析是一种机器学习技术,它能够处理未标记的数据集,通过提取关键特征将数据自动分组,形成不同的类别。k-means算法是聚类分析中一种常用的方法,它是一种无监督学习算法,以其实现简单和效果良好而广受欢迎。

利用k-means算法,我们可以对用户行为进行聚类分析。例如,在淘宝商城中,可以根据用户的购买频率、商品价格、浏览时长等行为特征进行聚类,从而识别出不同的用户行为模式。

在使用k-means算法时,需要注意几个关键点:

(1)异常值处理

k-means算法对于噪声和异常值非常敏感,这些数据点可能会对聚类中心的平均值产生显著影响。在实际应用中,异常数据可能由用户刷量或数据上报错误引起,表现为超出常规范围且不合逻辑的数值,例如,某用户在淘宝的日浏览时长超过24小时。处理此类异常数据的常用方法包括:

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  • 直接删除法

分析师可以直接删除那些明显偏离聚类中心的异常值。为避免错误删除,需要在多次聚类迭代中监控这些数据点,结合业务逻辑和迭代结果来决定是否将其删除。

  • 随机抽样法

通过随机抽样,异常数据被选中的概率降低,从而得到较为清洁的数据集。对随机样本执行聚类分析,可以减少异常值的干扰,同时由于数据量减少,聚类过程更为高效。此外,随机抽样的数据能够代表整体用户群体,因此对样本的聚类结果在一定程度上反映了整体数据的聚类情况。

  • 数据替换法

对异常数据进行截断处理,例如,若某个数据点超过该字段均值加三倍标准差的阈值,则将该数据点替换为均值加三倍标准差。这种方法的优点在于保留了所有数据点,避免了数据丢失,但可能会引入数据失真。

(2)数据标准化的重要性与方法

在数据分析的实际应用中,不同特征的数据单位和量级可能存在显著差异。例如,在淘宝商城中,购买频次、商品价格和浏览时长等特征的量纲和数值范围可能相差甚远。如果不进行处理,这些差异会直接影响聚类分析的结果。为了减少这种影响,通常在聚类分析之前对数据特征进行标准化处理。

数据标准化是聚类分析中的关键步骤,它能够消除不同度量单位带来的数量级差异,保证聚类分析的准确性。标准化方法有多种,其中Z-Score标准化因其简单有效而广受欢迎。该方法处理后的数据遵循标准正态分布,即均值为0,标准差为1。其计算公式为:

X=(xμ)/ σ

其中,x 表示原始数据点,μ 表示数据的均值,σ 表示标准差。

(3)聚类分析中的特征选择

在聚类分析中,应选择少量而精炼的特征参与分析。过多的特征不仅会增加计算负担,延长运算时间,而且由于特征间的相关性,可能会导致聚类结果的混淆。此外,过多的特征也使得对每个类别的特征差异进行描述和解释变得更加困难,不利于业务理解和应用。

为了找到有效且精确的聚类特征,可以采用以下两种方法:

  • 业务经验法

依据业务目标和业务方的经验,排除与分析目的不相关或关联性不大的特征。例如,在对朋友圈用户进行聚类分析时,由于用户主要关注朋友圈的互动行为,因此与支付行为相关的特性可能不太相关。应优先考虑发表次数、发表天数、评论次数、评论天数、点赞次数和点赞天数等与朋友圈互动密切相关的行为特征。同时,对于不易解释且与主流行为相关性不高的行为,如查看头像、消息列表和相册的行为,应谨慎考虑其在聚类分析中的应用。

  • 相关性检验法

由于参与聚类的特征可能存在较强的相关性,将它们全部纳入模型会增加计算量,且对聚类结果的提升有限。因此,通过相关性分析识别出高度相关的特征对,然后根据业务逻辑和经验选择其中一个特征纳入聚类模型,是一种常见的做法。

3、  决策树模型

在特征分析中,决策树作为一种易于解释的监督学习模型,因其直观的决策过程而备受青睐。决策树通过一系列清晰的“如果……那么……”逻辑判断,为业务方提供了易于理解的结论,这使得决策树不仅简单易懂,而且应用广泛。

利用决策树的这一优势,我们可以将用户特征转化为具体的业务规则。例如,为了识别游戏付费用户的特征,决策树模型可以揭示出导致用户付费的具体条件。

决策树,用户特征,客户特征

决策树模型的构建过程如下:

(1)样本与特征提取

首先,我们需要收集用于模型训练的正负样本,即付费用户和非付费用户的数据集合。同时,从这些样本中提取出能够描述用户特征的数据点,这些数据点即是我们所说的特征。

(2)用户特征分类

用户特征通常分为两大类:基础属性特征和行为特征。基础属性特征包括用户的静态信息,如年龄、性别、居住城市、好友数量、收入水平、教育背景和兴趣爱好等,这些特征在短期内变化不大。而行为特征则涉及用户的行为模式,例如登录游戏的频率、游戏时长、游戏局数以及单次游戏时长等。

(3)模型训练与特征学习

将收集到的正负样本数据输入决策树模型,模型通过学习这些数据来识别付费用户与非付费用户各自的特征。这一过程即模型的训练阶段。

(4)模型输出与特征分析

一旦模型训练完成,决策树便能够输出一系列规则,明确指出用户付费与否的相关特征。例如,模型可能会指出“如果用户的月登录天数超过16天,且日均游戏时长超过2小时,并且游戏等级超过12级,则该用户可能会付费”;或者“如果用户的月登录天数超过16天,但日均游戏时长少于10分钟,则该用户可能不会付费”。

通过决策树模型的分析,我们能够清晰地识别出影响用户付费行为的关键特征,为业务决策提供有力的数据支持。

4、  RFM用户分群

RFM模型作为一种衡量用户价值和盈利能力的关键工具,在客户关系管理(CRM)的众多分析框架中独树一帜。该模型凭借其简洁性、高度的可解释性以及用户友好的操作性,赢得了众多企业的广泛认可和应用。

RFM是三个关键维度的缩写:最近一次消费时间(Recency, R)、消费频率(Frequency, F)以及消费金额(Monetary, M)。这三个维度共同构成了评估用户价值的多维框架,帮助企业识别不同用户群体的特征,并据此制定个性化的营销策略和客户维护计划。

通过RFM模型,企业能够将用户基础划分为具有相似消费行为的细分群体,进而对每个群体实施更为精准的运营活动。这种分群方法不仅提高了营销效率,而且加深了对用户需求的理解,为提升用户满意度和忠诚度奠定了基础。

三、用户特征分析与用户预测模型的区别及其相互关系

1、二者之间的联系

在数据分析的实践中,用户特征分析通常旨在识别特定的用户群体,例如通过分析付费用户的行为特征来发现潜在的付费用户。用户特征分析与用户预测模型的目标是一致的,都是为了满足业务需求而定位目标用户群体。

(1)用户特征分析是构建用户预测模型过程中的一个重要步骤。在建立一个分类模型时,首先需要通过用户特征分析来识别与付费行为相关的关键特征,并将这些特征作为模型的输入。例如,如果我们发现某直播应用中,用户发送弹幕的行为与其付费行为存在相关性,那么一个月内发送弹幕超过50次、发送天数超过10天的用户很可能成为付费用户。

(2)用户预测模型的输出可以辅助用户特征分析,尤其是在探索付费用户与非付费用户在行为特征上的差异时。由于行为特征众多,直接识别相关特征具有挑战性,而分类模型可以通过计算特征的重要性来辅助特征选择。例如,随机森林算法能够评估特征对预测的贡献度,帮助我们识别与付费行为最相关的特征,如年龄、性别、收入水平等。

2、  二者之间的差异

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(1)预测精度

用户特征分析的结果并不要求像预测模型那样具有高准确率。在预测用户付费行为时,模型预测通常会提供更高的准确度。

(2)耗时差异

构建用户预测模型,如决策树,需要进行特征处理、模型训练、结果预测及模型调优等多个步骤,因此较为耗时。而用户特征分析则相对快速,主要通过识别出付费用户的典型特征来进行预测。

(3)产出差异

用户预测模型能够产生一个概率值,允许基于此概率值进行排序和筛选,而用户特征分析通常只筛选出具有某些特征的用户群体,并不提供进一步的细分。

四、  如何评估提炼出的用户特征是否有用

在用户特征分析完成后,为了确保提炼出的特征具有实际应用价值,通常会从以下四个关键方面进行评估:

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1、与业务目标的一致性

用户特征分析必须与业务方的目标保持一致。无论是通过模型筛选还是直接分析,所得到的特征都应是业务方所关注的。

例如,如果业务方希望了解影响游戏付费行为的用户特征,而分析却集中在手机屏幕大小或操作系统上,这显然偏离了业务目标。业务方真正关心的是那些可能与付费行为相关的特征,如用户活跃度、游戏时长、年龄、性别和游戏等级。数据分析师的任务是量化这些特征,确保分析工作与业务目标紧密结合。

2、业务方的理解度

用户特征分析的目的是为了让业务方更好地理解用户,从而做出更明智的产品决策。因此,分析的思路和结论需要是业务方能够理解的。

在分析过程中,应定期与业务方沟通,确保他们对分析过程和结果没有疑问。鉴于业务方成员大多非技术出身,分析报告应尽量通俗易懂,避免过度技术化,确保业务方能够接受和理解分析结论。

3、用户基数的充分性

分析的结果需要能够在实际操作中得到应用。例如,通过分析付费用户的特征来圈选潜在的付费用户群体,以便进行定向运营。

如果通过特定特征筛选出的用户数量太少,将难以实现有效的定向运营。因此,在分析过程中,需要深思熟虑并确保分析结果能够转化为可行的运营方案,并据此调整用户特征分析的策略。

4、分析结果的可信度

用户特征分析通常基于一定数量的用户群体进行。例如,在分析付费用户与非付费用户在发送弹幕次数上的差异时,需要对弹幕次数进行分层,并在每个层级上比较两组用户的特征差异。

如果某个层级中的用户数量很少,那么该层级上的差异比较就缺乏统计意义。为了提高分析的可信度,需要重新划分层级区间,并不断调整,以确保每个区间内的用户数量充足,从而使得比较结果更为可靠。

五、  总结

通过深入的用户特征分析,企业能够洞察用户行为背后的深层次原因,揭示影响用户决策的关键因素。这不仅为产品优化和创新提供了数据支撑,也为个性化营销和服务提供了可能。随着大数据技术的不断进步,用户特征分析将变得更加精准和高效,它将成为企业在激烈的市场竞争中获得优势的重要手段。

然而,用户特征分析并非一蹴而就的过程,它需要企业不断地探索和实践,不断地调整和优化。企业应该建立一套完善的用户特征分析流程,从数据收集、特征提取到模型构建、结果验证,每一个环节都需要精心设计和执行。同时,企业还需要培养一支专业的数据分析团队,他们不仅要具备数据分析的专业技能,还要能够理解业务需求,将分析结果转化为实际的业务决策。

最终,用户特征分析的目的是为了更好地服务用户,提升用户体验,实现企业的商业目标。企业应该始终坚持以用户为中心,将用户特征分析与用户需求紧密结合,不断为用户提供更加个性化、高质量的产品和服务。通过不断地学习和进步,企业将在大数据时代赢得用户的信任和忠诚,实现可持续的商业成功。

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