ユーザーのポートレートを作成し、正確なユーザーを見つけるにはどうすればよいでしょうか?

2 日前の夜、オペレーションの仕事を始めたばかりの若い女性が助けを求めて私のところに来ました。彼女はジュエリー業界にいて、公式アカウントのフォロワー数を増やすのが難しすぎると言っていました。リーダーからコミュニティを作るように言われたのですが、ターゲットユーザーを見つける方法がわかりません。彼女にあなたの製品のユーザープロファイルを尋ねたところ、彼女は 35 歳の女性だと言いました。もう一度尋ねると、彼女は困惑した表情で、もうないと言いました。

彼女が困難な状況に陥っているのも無理はありません。なぜなら、彼女は自分の顧客が誰で、どこにいて、何を望んでいるのか全く分かっていないからです。では、どうやって顧客を見つけるのでしょうか? それは恋に落ちるようなものです。相手の考えやニーズを知ることによってのみ、彼女を喜ばせることができるのです。

製品の多様性が増す今日、企業製品にとってユーザーポートレートの記述は非常に重要です。各プロジェクトの初期段階では、製品のユーザーラベルが非常に明確である必要があります。ポートレートがなければ、ユーザーは存在しません。正確なポジショニングによってのみ、ターゲットユーザーをすばやく見つけ、製品をプッシュすることができます。

1. ユーザーポートレートとは何ですか?

ユーザーポートレートは、ユーザー情報のラベル付けです。さまざまなグループのさまざまな指標を分析し、ユーザーグループの中核特性を把握し、ユーザーの真の軌跡を復元し、ユーザーの行動ポートレートを効果的に概説することで、企業はより明確な製品ポジショニングの選択を行い、対象ユーザーの消費ニーズを満たすことができるようになります。

2. ユーザーポートレートを説明する理由は何ですか?

ユーザーポートレートは、実際の仮想表現として捉えることができます。特定の人物や物ではなく、製品のターゲット層や差別化に基づいて要約、洗練、加工された統一型の要素表現です。製品の視聴者とターゲットグループを表します。

ユーザーポートレートは、ユーザーのニーズにラベルを付けて視覚化できます。ユーザーポートレートが形成されると、データ分析と統計、コンピューター処理、製品分析、広告、メッセージプッシュなどが大幅に改善されます。ユーザーの精度が大幅に向上し、作業効率が向上します。

3. ユーザーポートレートはいつ作成すればよいですか?

どの段階でも実行できますが、段階によって要件が異なります。

大まかに2つの段階に分けられます。

1. 製品の初期段階で、ユーザー数やデータ数がまだ少なかったとき。

2. 製品の中期から後期にかけて、多数のユーザーとデータが蓄積されてきました。

製品の初期段階では、実際のところ、明確なユーザープロファイルはありませんでした。ユーザーグループとユーザー特性を判断するには、市場調査や、関係するリーダーや私たち自身の経験に頼っていました。現時点では、ユーザーポートレートは大量のデータによってサポートされておらず、ユーザーポートレートよりもシナリオ分析に重点を置いています。シナリオを分析し、そのシナリオにおけるユーザーのニーズと心理的特性を理解し、実際の運用でエラーが見つかった場合は、できるだけ早く計画と配信の方向性を調整します。

製品の中期および後期段階では、製品にはすでに多くのユーザーがおり、多くのデータ情報が蓄積されています。このとき、ユーザーポートレートはデータによってサポートされています。このとき、データを使用してアルゴリズムを使用してモデルを構築し、製品のユーザーポートレートを生成することができます。

4. ユーザーポートレートの作成方法

ユーザーのポートレートは特定のデータに基づいて正確に配置することができ、そのデータは静的データと動的データの 2 つのカテゴリに分類されます。

静的データには、主に、ユーザーの人口統計属性、ビジネス属性、消費特性、ライフスタイル、CRM の 5 つの次元が含まれます。性別、収入、教育レベルなど、人口やその他の属性に関係する、一定期間内ではほとんど変化しないラベルです。これらは自己完結型のラベルであり、通常はユーザー登録を通じて直接取得できます。

動的データには、主にシナリオ、メディア、パスの3つの次元が含まれます。インターネットに適用する場合、シナリオには主にアクセスデバイスとアクセス期間が含まれます。メディアとは、情報、ビデオ、ゲーム、ソーシャルネットワーキングなど、ユーザーが特定の期間に具体的に訪問するメディアを指します。パスとは、ユーザーが特定のメディアに出入りするためにたどるパスを指し、簡単に言えば、ユーザーのオンサイトおよびオフサイトの行動です。

データの集約と分類

性別、都市分布、年齢、収入、職業などの基本的なユーザー分類。

ユーザーラベル注釈（ラベル + 重み）

タグ: ユーザーの興味、好みなど。

重み: ユーザーの需要、ユーザーインデックスなど。

時間: ノード + 長さ

場所: コンテンツ + 閲覧パス

アクション: 閲覧、共有、注文、いいねなど。

元のデータに対して統計分析を実行してファクトラベルを取得し、モデリング分析を実行して予測ラベルを取得します。最後に、マクロの観点から、データソースを要約して分類し、ラベル付けと重み付けの形式を使用して最終的なユーザーポートレートを取得します。

もちろん、ユーザーポートレートの分析は検証する必要があり、データが最も信頼できる基盤となります。

ユーザーの行動を真に理解し、ユーザー像を正確に描写するためには、

この記事を読んで、深い探求と実践的な経験を積み重ねることで、何かを得られることを願っています。