产品诊断优化：数据分析与用户洞察

商品诊断优化:数据分析与受众洞察优化

定义受众,包括定性、定量、定量、定性、定量

受众画像,通过定义受众的定义和行为进行建模,并建立受众群体特征,基于受众群体特征绘制受众画像模型,基于受众需求、购物力等构建受众画像,形成受众画像模型,为受众提供定位、体验和服务。

通常按照几个方向进行:

平台受众行为,包括访问频次、留存率、受众消费等;

受众等级划分,基于不一样的维度划分受众等级,区分不一样受众的价值贡献,区分受众价值贡献,建立等级权益体系,提供个性化服务。

受众行为的定义往往基于商品的功能来定,电商、新闻顾客端、即时通信等商品受众的主要行为是阅读、下单、购物,受众行为主要依照行为数据来确定,进入公众号或购物、加入购物车等。

所以受众运营人员需要对受众进行行为分析,并通过分析得到一些受众。

受众运营人员对受众行为的定义通常基于商品的功能、受众使用频次、受众消费频次、受众贡献度等几个维度来确定。

比方某款网站的受众行为是每日签到、阅读、加入购物车等,那么受众运营人员需要对这些行为进行分析,发现受众活跃、访问频次、消费频次、平均受众贡献度等几个维度,并建立受众行为数据监控平台,数据采集应用到日常运营中。

三、寻找数据指标:

受众行为分析是运营人员进行受众运营的重要一环,通常依赖于商品数据指标,如,PV、UV、登录、停留时长、注册量等,通过这种数据平台就可以寻找受众数据指标。

需要明确受众行为指标的来源,通常使用工具,基础阅读数据平台就可以获取到这部分受众的访问阅读记录,基于此,分析出哪些是有价值的,有什么需要改善的,进而制定有针对性的受众运营策略。

例如某一个电商网站的受众行为指标是,受众的访问深度、阅读次数、阅读页面、购物次数等。受众运营人员可利用这些数据去做受众分级、区分受众等级、做差异化运营。

四、搭建受众激励体系:

受众激励体系的建立要从两个层面着手:一种是对平台进行分层,将受众分群,对高价值受众进行奖励;另一种是针对有潜力的受众采取特定的策略,进行价值提高,建立受众等级体系。

受众等级体系可以分为两种:受众行为积分和等级。

通过受众行为积分获取的受众等级,可以与积分兑换商品、虚拟货币、互联网金融服务兑换奖品、实物商品等进行整合。积分可直接兑换相关实物奖品,如话费、信用卡等。而会员等级可给受众赠送其他的虚拟礼品,如书的兑换券、游戏的兑换券、在线音乐的兑换券等。