教你数据驱动建立用户画像的8个步骤(数据驱动建立用户画像的步骤有哪些)

那么,我们如何克服这些错误,并创建值得信赖和可操作的用户画像呢?

数据驱动是一种很好的方法,它基于定性和定量数据的结合,以及相关的探索和分析。

第一步:概述目标和计划方法

我们很久以前就在 Excel 中做分析,以找到最有价值的客户群体,并且,我们还会跟踪他们的共同行为。

我们从未对行为相关性进行过完整的结构化分析,但是我们知道我们的“理想客户”在很大程度上是什么样的,并且我们通常知道哪些客户的档案对我们最有价值。

所以,概述目标和计划具体方法应当是整个过程的第一步。

第二步:整理调研问卷

对我而言,写调查报告是最难的部分之一,它涉及到思考我的项目目标是什么,并将这些目标与问题联系起来,得出可操作的答案。

不仅如此,我还想消除问题中的偏见,让调查足够简短,让人们可以更友好地接受它。

如果我能回去,我一定会去改进我的调查问题。这就是数据的来源,也是最应该关注的部分。

问卷中经常会出现一些规模问题,比如“在购买数字营销培训时,以下因素有多重要?”其次是一系列因素,如“成本”、“导师的声誉”和“互动性”。

我们还问了一些开放式的问题,比如“你的工作中最具挑战性的技能是什么?”和“你经常读什么博客?”这些都是最有价值的且可操作的营销活动的想法。

第三步:研究数据

让数据滚滚而来。

一旦你得到了大约 300 条回复,你就可以考虑分析数据了。不过,前提是已经提前计划了样本容量,大概有 300——1000 名受访者提供了良好的数据。

当然,其中也有许多比纯样本量更重要的因素,比如调查质量、受众定位、自己的数据分析技能等。

第四步:查看数据

数据透视表是 Excel 中一个非常简单却非常强大的功能,对于数据探索来说是非常宝贵的。如果没有实际的操作,就很难解释它们,但是通过将不同的变量放在列/行中,并分析平均值、标准偏差、和等,我们就可以从不同的角度交互式地研究数据。

通常情况下,研究人员会利用数据透视表来查看受访者如何回答各种调查问题。

第五步:数据探索

前文已提到,作为调查的一部分,问卷中还包含一些开放式问题:

  • 你读什么书?
  • 你在工作中最具挑战性的技能是什么?
  • 你每天使用什么软件?
  • 你最近完成的数字营销培训是什么?

由于各种各样的原因,其中最重要的是我们提出的问题所固有的可操作性。

例如,如果我们可以按角色划分并找到每个角色经常使用的公共网站,那么就知道他们在哪里发布消息、做广告或建立伙伴关系。

如果我们知道他们使用什么软件,我们就知道在活动、网络研讨会和内容方面应该与谁合作,我们就知道应该教授哪些特定于工具的课程,我们甚至可以基于软件细分来开展一些销售开发活动。

第六步:将数据整理成粗略但独特的画像

此时,我们已经对自自己的数据了如指掌。临睡时,可以思考到底可以创建哪些数据透视表来获取新的见解,而且,我们已经知道该画像在现实中是如何分解的,而不仅仅是我们头脑中的样子。

就在这时,你开始将他们具体化为不同的画像。找到他们的核心价值观,也许就会发现一个人物画像经常围绕着他们认定的“价值”,而非单纯的质量或其他,比如他们阅读 X 个博客,他们比一般受访者赚更多的钱,但花的钱却更少等等,这些细节都在逐步开始构建一个独特的人物画像。

当我们找到了一些原型画像时,会发现他们与我们创建的虚拟人物画像非常相似,可以从中抽取一部分“原型”,对其进行 15——20 分钟的一对一采访。

第七步:进行一对一问答

作为一名市场营销人员,主要对能够用于增长和广告的洞察力部分感兴趣。然而,在进行用户画像研究之前,也对已有的客户进行了行为分析,比如对他们进行客户访谈,共享团队之间的数据。

我们计划了一系列有助于产品和营销的开放式问题,旨在激发情感和深度,比如:

  • 你在公司的角色是什么?
  • 职业背景?
  • 你的营销团队有多大?是如何组织和分配的?你每天和谁一起工作?
  • 贵公司如何组织培训和继续教育?
  • 培训是单独进行的还是分配给你的?
  • 你工作中最大的挑战是什么?

这些问题代表一个模板,换句话说,这不是一个清单,而是一个对话。带着记者的态度,带着一种好奇和探索的心态参与对话,重要的是,不要让对方感觉到这是一场面试,它更像是与亲密朋友之间的对话。

这个阶段可能需要几天到一周的时间,具体取决于主持者可以多快地组织和进行这些采访,每周尝试对每个不同的角色进行二到五个面试,会有意想不到的收获。

第八步:与团队分享结果

按如上的步骤,基本完成了在研究阶段需要的用户画像,之后可以通过设计这些画像所对应的研究模型,并与团队共享结果且一起做决策制定。

当然,上述这些方法不是接近用户画像的唯一方法。只是通过业务实践,个人认为这样的方法具有更大的客观性,更少的猜想和更严格的结构。希望在一线的研究人员,都能够寻觅到适合自己的方法,利用人群属性,更好的达到研究目的。

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