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2.8 做出精準的用戶畫像

第一章的1.6小節中對抖音用戶數據進行過詳細的分析,從中可見抖音用戶群體的年齡分布,是24歲以下和25~30歲的用戶群占比較大,用戶的性別占比也已經變成基本持平的狀態。除此之外,抖音的用戶畫像還有一個顯著的特點,就是抖音用戶多數居住在一、二、三線城市。

出現這種現象與抖音官方的產品定位有著密不可分的聯系,畢竟抖音產品從一開始就已經確立了運營宗旨,即主打“年輕人的音樂短視頻社區”的口號,在這個基礎之上,抖音還一直以“引導年輕用戶以音樂短視頻的方式進行自我表達”為主要運營思想。

因為抖音團隊一直認為音樂本身具有很強的表達特性,而短視頻更是能夠與音樂躍動結合,這樣制作出的音樂短視頻與年輕人的表達訴求正好相吻合,因此這是一個極為合適的產品切入點。

抖音具有其獨特的用戶畫像,而作為一個運營者來說,也需要對自己的用戶特點和需求進行明確的了解,勾勒出精準的用戶畫像。這不僅有助于運營者更深入了解粉絲,而且還可以將粉絲牢牢地粘住。

用戶的心理需求可以用大數據下的用戶畫像來展現,用戶畫像可以直接地勾勒出用戶的全貌,使其全視角、多維度地被運營者了解到。

一個合格的運營者該如何做出精準的用戶畫像呢?可以從以下三個方面入手。

1. 從競品中分析用戶數據

競品的用戶屬性與自身的用戶屬性非常接近,因此,從競品的用戶數據中進行分析是最直接的方式,但同時,直接從競品身上分析難度也是不小的。

具體的做法是,在抖音中找到同類型的賬號,分析它們的市場策略、合作方式、活動形式、活動人群等,通過這些可以詳細地了解到用戶人群的網絡習慣、喜好等信息。在了解了同類型賬號的用戶人群后,才能夠更加深入地去分析自己賬號的用戶。

例如,抖音賬號“冰淚.淑芬”如圖2-22所示,這個賬號的主要內容與游戲《王者榮耀》有關,但是“冰淚.淑芬”卻與其他的游戲內容賬號略有不同。這個賬號的運營其實是建立在同類型賬號“呆阿拿”的基礎之上。因為有“呆阿拿”的“粉絲畫像”在前,所以“冰淚.淑芬”才能夠得到眾人的關注。

圖2-22 “冰淚.淑芬”抖音賬號

“呆阿拿”這個賬號一直以幽默風趣的游戲教程、搞怪的語音內容來博得大家的喜愛,而同為游戲賬號的“冰淚.淑芬”建立之初,對“呆阿拿”的粉絲用戶進行了細致的了解,并且決定以這個群體為自身發展用戶。

通過調查分析,“冰淚.淑芬”了解到,用戶關注“呆阿拿”主要是因為視頻中特別的變聲音色及腦洞清奇的解說內容。明確了這一點以后,“冰淚.淑芬”立即想出了自己的經營策略,以推翻“呆阿拿”的視頻內容為每一期的主題,言外之意就是將“呆阿拿”每期視頻的內容都駁倒重新樹立觀點。

但這么做的同時,“冰淚.淑芬”仍沒忘記最重要的一點,就是相似的語言風格。最終的效果非常好,相同屬性的粉絲群體中,有很多用戶開始關注“冰淚.淑芬”,在收獲粉絲的同時,也輕而易舉地獲得了自己賬號的用戶畫像。

“冰淚.淑芬”的“用戶畫像”表明,這個用戶群體以年輕人為主,且喜好游戲,喜歡幽默,與同類競品賬號“呆阿拿”粉絲屬性有相當高的重合度。

2. 借助網上的第三方數據

對于運營者來說,第三方數據報告是研究用戶畫像時最直接的工具之一。第三方數據報告不僅直觀,還更有效。它不但可以讓運營者詳細地了解到用戶群體,而且能夠深層次地了解對手的信息,并得到同行業的核心數據。

第三方數據作為大數據時代最有價值的數據,常常需要運營者深入地去分析數據背后的內容,因為有很多事并不像干巴巴的數據顯示得那么簡單,真正有價值的東西往往藏在數據背后。

如今,大多數的第三方數據分析軟件為付費程序,利用這種程序分析數據的準確性往往高于免費程序。這里以“達摩盤”數據分析程序為例,其在進行用戶數據分析的時候,常常需要一個較為復雜的流程,如圖2-25所示。

圖2-23 “達摩盤”數據分析流程

通過圖2-23可以看出,“達摩盤”的數據來源主要是兩個方面:一是所進行數據分析賬號本身的數據,即客戶數據;二是賬號下用戶的數據,即第三方用戶數據。

具體過程可以分成幾個步驟:首先,將數據導入DMP分析管理平臺,即數據庫,通過數據ETL及數據挖掘對來源數據系統地進行梳理;其次,將梳理完成的數據從用戶行為和用戶本身兩個方向進行分析;最后,將分析得到的數據進行用戶分群處理,并以自定義的方式查詢數據的準確性,由此得到最終的用戶數據畫像。

下面以賬號“自定義”為例,進行第三方數據分析,如圖2-24所示。

圖2-24 “自定義”抖音賬號

數據分析使用的是第三方數據分析軟件,對賬號“自定義”的用戶進行數據分析,得出此賬號用戶的年齡分布、性別分布及城市分布等詳細數據,如圖2-25、圖2-26和圖2-27所示。

圖2-25 “自定義”賬號用戶年齡分布圖

從圖2-25可知,賬號“自定義”的粉絲總數為8 897個,數據分析結果顯示,“自定義”粉絲年齡分布占比為:年齡在24歲以下的用戶占據37%,年齡在25~30歲的用戶占據58%,年齡在31~35歲的用戶為5%,而35歲以上的用戶占比極低,可以忽略不計。

圖2-26 “自定義”賬號用戶性別分布圖

圖2-27 “自定義”賬號用戶城市分布圖

賬號“自定義”的粉絲數為:24歲以下的用戶為3 647人,24~30歲的用戶為5 071人,31~35歲的用戶為178人。

由圖2-26可知,“自定義”賬號的用戶中,男性用戶所占比例為47%,為4 181人,女性用戶所占比例為53%,為4 716人。從數據可以看出,“自定義”賬號更受女性用戶的喜愛。

由圖2-27可知,“自定義”賬號的用戶群體中,一線城市的用戶占比為16.6%,約為1 477人,非一線城市的用戶占比為83.4%,為7 420人。

以上即賬號“自定義”的用戶畫像詳細數據。通過對賬號“自定義”的分析,基本可以了解到第三方數據分析軟件的強大功能。目前,還有很多第三方數據分析軟件也都能做到精準分析,例如,“艾瑞數據”“庫珀數據”等。

第三方數據分析軟件的好處數不勝數,而最為重要的一點是直觀、清晰且準確。

3. 不斷試錯式評估分析

不斷試錯式評估分析是現在很多運營者較為喜歡的一種方式,其具體操作過程是通過評估用戶的可能屬性來分析,相當于預測粉絲用戶的可能年齡比例、可能性別比例等,而所謂的“試錯式”則是指多次進行評估分析,即一次評估出錯,則換成其他方式進行二次分析。

這種試錯式評估分析從本質上來講,其實就是運營者自己先對自身品牌或者產品的用戶范圍進行一定的預測設定,并針對這個小范圍內的用戶不斷地檢測分析并總結優化,且持續一定的時間。

有一點需要注意,這種試錯式評估分析的小范圍嘗試與測試需要不斷地變換思維,多角度、多維度地去進行,這個過程中的每一步都要做好對于用戶的分析,這樣最終篩選出的用戶,一定是對運營者賬號內容認同度極高的用戶。

從某種程度上講,試錯式評估分析法的效率可能不會很高,但是有效度卻是極高的。因此,運營者在使用這種方法的時候,需要使用發散的思維來進行優化嘗試。

例如,抖音中的某賬號在運營初期將目標用戶完全設定成年輕的用戶,并且一直在這個方向上進行優化,但是在一次數據監測中突然發現,用戶中中老年群體也占據了很大一部分,那么這個時候就要反思,并對從前的設定進行優化升級,否則將會丟掉大批的中老年用戶群體。

總而言之,制作用戶畫像是每一位運營者都要經歷的過程,同樣也是非常重要的步驟之一。如今的網絡時代,用大數據來確定目標粉絲特征,是一種必然的趨勢,因為“用戶畫像”具備以下三個十分突出的優勢。

(1)多維度定位粉絲。在完成多維度的數據分析后,可以精準地了解到粉絲的特征,比如,粉絲的年齡、性別、生肖、星座、喜好、消費能力和行業屬性等詳細數據。

其中,行業屬性的數據來源,其實是指在全網人群中行業偏好相近的一群人。而消費能力的數據分析是指通過地址來源、年齡層次、手機設備及話費套餐四個方面展現出來的消費水平去分析,經過對這種結果的再劃分,將粉絲人群歸為低、中、高三個層次。

(2)把控用戶需求喜好。知道了用戶的基本情況以后,就要對用戶的喜好進行深度的判斷,從而幫助運營者精確地把握粉絲需求。

對于一個短視頻的制作者而言,所構思的核心內容必須圍繞粉絲的喜好來拓展。通過粉絲畫像的篩選,運營者可以更加精準地把控粉絲的性格特點和興趣喜好。通過這種了解,在今后的視頻制作中就可以明確迎合方向,以投其所好的方式做到不負眾望。這種大數據助力的模式,不僅可以快速地為運營者指明發展方向,還創造了良性的發展模式,越多的關注、越精準的數據、越迎合用戶的輸出,就會實現越多的曝光率和轉化率。

(3)大KOL(關鍵意見領袖)攪活流量池。如今,許多品牌看中了抖音消費主力軍的活力戰場,廣告推廣的重點也從各類社交平臺轉向抖音。當你想要為自己的品牌進行名人推廣的時候,可以依靠粉絲畫像在抖音賬號中給自己的產品找到最合適的KOL。一般說來,短視頻KOL們在接受廣告推廣時,也常常會將自己的粉絲特征同廣告品牌特性進行比對,只要粉絲畫像符合品牌特性,就可以達成合作,進行流量宣傳。

“代古拉k”作為抖音的大流量,擁有2 174萬粉絲,這種千萬級的大流量就會時常接到商業合作,而“代古拉k”的合作方式是通過舞蹈加合作方品牌“車置寶貼片”,為品牌內容做宣傳。

車置寶和“代古拉k”的合作不是巧合,在考慮與這個紅人進行合作之前,這家品牌公司就是通過“粉絲畫像”來對“代古拉k”的粉絲進行仔細考慮的。之后分析“代古拉k”粉絲的基本特征,這家品牌公司才能夠準確判斷出“代古拉k”與自身品牌是否相符,以及是不是有必要進行進一步的合作。

在了解了如何做出精準的用戶畫像及用戶畫像具備哪些優點以后,在后續的運營中,相信運營者可以達成更高的要求,完成更高的產出質量,并且會具備更強更高的努力方向。因此,在抖音視頻的制作過程中,如何合理地利用“粉絲畫像”,是運營者需要學習的。

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