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为什么不建议你抄大厂的用户画像?

2021-06-10 12:30:00

来源:cnwebe   作者:新媒体在线

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[摘要] 1 指望不上的用户标签几乎所有的互联网大厂的用户画像体系,都是在用户标签基础上搭起来的。而用户标签又是以用户行为为基础的。为了采集庞大的用户行为,为了基于用户行为做推荐,各

为什么不建议你抄大厂的用户画像?


1 指望不上的用户标签


几乎所有的互联网大厂的用户画像体系,都是在用户标签基础上搭起来的。而用户标签又是以用户行为为基础的。为了采集庞大的用户行为,为了基于用户行为做推荐,各大厂还搭建了庞大的数据计算平台,这也是目前朋友圈最流行的《XX大厂用户画像建设实战》之类文章主要思路。


而对非互联网大厂而言,信了这套,会扑街。特别是传统企业。


为啥?因为:


一:头腾阿美滴们,本质上是垄断流量的平台。用户数量、用户活跃程度、用户行为丰富程度,与传统企业根本不是一个数量级的,大量还在指望踏踏实实卖货赚钱的传统企业,和用户没啥互动,用户行为数据非常少。


二:头腾阿美滴们,在垄断流量的基础上,有定价权和分配权。这些企业能决定自己平台的流量以什么规则、什么价格、卖给什么企业,并且能封闭企业信息。而在这些平台打广告的传统企业,根本看不到这些具体数据,只能当成黑箱默默揣摩。


这两条,决定了:



    传统企业根本收不来充足的用户数据。
    即使传统企业能收集来数据,也没法绕开这些平台做事。

因此指望照搬这些平台的算法,最可能出现的问题就是:用户数据少、做出来没有用。还有些传统企业傻乎乎,觉得:我找一些中间商,买一些用户数据补个缺,是不是就OK了?当然不是!国家对于用户隐私的保护级别一直在上升。这种背景下,能给到可靠用户信息的第三方越来越少。即使有,辛辛苦苦塞过去的营销信息,还是会被当成垃圾短信/骚扰电话处理。


从2017年热门喊“新零售”、“数据中台”以来,已经有相当多的传统企业踩了这个坑。


突出表现就是:



    从所谓互联网大厂挖一个高级XX工程师/科学家
    从小程序/H5商城、到数据中台,到CDP/MA,一轮轮搞
    微信、微博、抖音、快手、公众号广告投放扫一轮,直播开起
    业务一写报告就是“用户画像”“用户理解”“用户行为”,然后抱怨数据少

这种行为在疫情以后尤甚,结果烧钱不见效,然后再炒人、换平台、继续招人继续做……我接触的客户里,已经不下20家经历过这种蛋疼过程。而且你把这种故事讲给还没经死过的企业,大部分人还不信,还叨叨着“说不定人家有世外高人呢?”


结论就是:该交的学费,一分都少不了,吃亏才补脑子。


2 拒绝悲剧,从区分静态/动态标签做起


从本质上看,对非互联网大厂而言,想靠一己之力收集全量用户信息是不可能的,也不能吃透这些互联网平台的广告规则与收费机制。因此对抗外部信息不足的办法,是做好内部管控,在内部对自己家的产品/内容/运营能力做好盘点,从而有充足的准备应对外部挑战。


举个简单的例子:一个有自己品牌,有生产线、有实体店、有销售,有10年以上经营历史的标准的传统企业。问:头腾阿的广告算法是啥?肯定不知道,但是反问:



    生产线:行业内生产成本是多少?哪些点是节能关键?
    实体店:什么位置经营好?哪些现场管理是必须的?
    销售员:什么样特征的销售是Ace,现在有多少人?
    产品线:爆款产品有什么特点?别人家产品成本推测?

这些能梳理得非常清楚,而且不需要依赖所谓“互联网大数据”,完全靠自己业务经验,业务能力就能做出来。


最典型的就是商品属性,一个经验丰富的商品管理,只要拿到市面上的同类商品,就能清楚看出来制作工艺、成产成本。再结合价格就能推算出利润空间;再结合对手的营销策略,就能推算出对方的竞争策略(如下图)


为什么不建议你抄大厂的用户画像?


这些标签不依赖用户行为,当业务明确以后就相对固定,因此被称作:静态标签。拿商品举例,常见的静态标签,比如:商品的颜色、尺寸、功效,这些是正儿八经商品在货架标签上标注的东西(如下图)


为什么不建议你抄大厂的用户画像?


进一步的商品标签包括:



    目标客群:老中年、男女
    商品档次:高、中、低档
    商品定位:爆款、引流款、走量款、利润款、搭配款、防御款
    商品策略:价格优势、性能优势、质量优势、性价比优势、差异化优势
    使用频率:理论上一件商品,需要多久用完(快消品才有)

制作这些标签,需要商品管理+供应链的同事,结合业务目标与实操经验来制定,定好以后,这些标签就能和用户行为这种动态标签结合,起到1+1≥2的作用。


3 静态/动态结合,指导业务发展


静态标签的第1个作用:解读对手动作。


前文已经介绍了静态标签的第1个作用:解读对手动作。实际上,静态标签,加上用户点击行为、转化行为等动态标签,能解读出更多含义,产生更多用处:


静态标签的第2个作用:清晰实验方向。


比如很多传统企业在尝试互联网引流,那么肯定得上引流款产品。互联网转化路径分析非常复杂,如果一开始静态业务标签就没有贴好,根本没法分析为啥转化不好(如下图)


为什么不建议你抄大厂的用户画像?


静态标签的第3个作用:验证实验效果。


比如用引流款引流,结合用户行为,发现引流效果不好。这就可以直接推断出:引流商品不行。至于怎么该,可以参考竞争对手商品标签,推导出潜在的改进措施(如下图)


为什么不建议你抄大厂的用户画像?


静态标签的第4个作用:反推用户行为。


比如一个商品,根据静态标签,理论上消费3个月,但发现一个用户每个月都来购买。这样可以推导出:他的用量是普通人的三倍。那么问题来个:问什么会是普通人三倍呢?基于不同假设,可以推导出不同的实验方向。从而指导业务开展,也能反推出用户真实标签(如下图)


为什么不建议你抄大厂的用户画像?


由此可见,静态业务标签,是传统企业应对数据不足的有力武器。在有静态标签的情况下,更容易透过不透明的线上转化流程,分析清楚问题。更容易结合少量用户行为,推导出下一步行动策略。



静态标签+动态标签→验证成立,则坚定方向,持续深入
静态标签+动态标签→验证不成立,则分析问题,持续迭代

类似的,门店、内容、销售等方面,都能用同样方式贴静态业务标签,发挥作用。


特别是处于在互联网流量垄断压迫下,处于弱势地位的传统企业。在无力对抗互联网巨头流量剥削的大背景下,努力苦练内功,加强内部管控,挖掘现有渠道与存量客户的价值,为在网上打价格战做好弹药准备,才是渡过难关的真正钥匙。


4 小结


综上可见,并不是说头腾阿美滴的技术不行,而是说:这些技术不见得是其他企业需要的。当然,很有可能看这篇文章的同学不是管理层,没有权力决定政策,但大家可以把这篇文章转给相关同事/领导看。回应这些常见的谬论:



“我们数据多的很,就差分析了”——不!静态业务标签需要你们建设,不是分析出来的!
“只要有个来自头腾阿的高级工程师就够了”——不!头腾阿又不用造商品,请来人家也不懂!
“做数字化转型,就是得小步快跑做实验”——是得做,问题是你连目标都想不清楚,光知道傻乎乎投钱,能试出来个毛线。

原文链接:https://www.cnwebe.com/articles/214351.html

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