干货 :用户细分的流程与方法
通常,用户细分既不是分析的不是起点也不是分析的终点,而是伴随某个特定的分析而存在。精准化营销,需要用户细分,譬如你拥有同城的数十万消费者的资料数据库,随时为有需要的同城商家提供短信精确营销或其他网络营销服务;通过用户细分,或许你能发现新的目标市场和需求,淘米网阶段性的成功,不就是细分的典型吗?更多更充分的挖掘用户价值,你需要做用户细分。
用户细分分析流程
细分前的准备
为什么要细分用户?细分与不细分的差别大不大?细分之后能给我带来什么好处?细分之后的目标用户是什么?……多问几个为什么,自己了解的或不了解的,集思广益,会更靠谱一些。例如,某公司要做服饰新品推广,鉴于以往每次给会员群发短讯效果不理想,于是决定抽取部分会员数据细分,尝试精准营销,以达到降低成本、提高转化率的目的,那么这里的大致细分目的就是降低营销成本,提高相关转化率。
细分指标的确定
用户细分的指标有很多,譬如年龄、性别、职业、教育程度等人口属性指标;年费用户、包月用户等时间指标;华东地区用户、西部地区用户、华南地区用户等地理指标;除此之外还有其他很多很多细分的指标,细分指标的确定由细分目的和目标用户等相关因素决定。继续上面的引例,根据细分目的,该公司确定地理、人口、行为(以往购买物、活跃周期等)等为细分指标。
用户信息采集
常见的用户信息包括公司日常运营所积累的用户,通过企业相关调研活动所采集的用户信息以及第3方数据,当然还有很多的公司可能通过各种渠道去购买相关用户信息。
制定细分标准
细分标准并没有一个定型,这里本人暂且将其归类为事前定义和事后定义两种。这里事前细分是指譬如时间、人口属性等细分明确或是根据以往成熟经验模型(案例)可以明确细分的标准准则,而事后细分则是指用户类型起初并没有具体的特征形态,根据多个数据特征变量利用聚类等统计分析方法而定义的细分标准。例如常见的RFM模型客户分类就是事前细分标准的一种。
细分用户描述
用户细分完成后,自然给其一个代表其特征的名字,并对其判别因素及具体特征进行详细的说明。例如,许多淘宝卖家都将其用户根据四象限的方法,用成交量、PV、UV等因素分为产品混乱型客户、优质客户、单品为王的客户和问题客户。
常用的细分分析方法
前面的细分流程中提到事前细分和时候细分两种情形,根据细分目的和目标用户的不同,这里将事前分析方法暂定为影响因素法,而事后细分分析方法则暂定为统计归纳法。
影响因素法
影响因素可能是单个或多个,单个影响因素的细分这里不作说明,主要谈谈常用的多个影响因素的细分方法。
1) 逐步细分法
逐步细分是指根据分析的要求由粗到细、由浅入深,逐步进行细分的过程。例如:对某女装电商用户逐步细分,可以先根据用户地区细分,然后根据性别细分,最后根据用户行为细分。
2)综合交叉法
通常我们使用的四象限分析法,采用RFM模型或是其他类似的方法都可以归为此类方法。通常各种方法都是组合使用,单纯的使用某种细分方法的情况很少。
统计归纳法
我们知道,基本上所有的统计分析方法都有一些条件限制,所以通常一个细分不可能用一个方法就能搞定,往往需要多种方法的结合使用。比如
聚类分析
多元回归分析
多元Logistic回归
神经网络分析
决策树分析(CHAID分析、C 5.0分析)等种方法.
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