2.1 新媒体用户洞察.pptx

第2章2.1新媒体用户洞察

目录CONTENTS用户洞察的使命用户洞察的新方法123用户画像4课后思考

1用户洞察的使命

用户洞察是什么？在发现营销SDI理论中，我们把理解用户的工作总括性地称为“用户洞察”。其核心是对用户消费习惯、消费特征、潜在需求和生活方式的理解。

用户洞察是什么？Insight：用户没有说出口的心底话Disire：用户需求、消费者诉求Motication：用户动机是什么Tension：用户目前遇到的瓶颈

用户洞察的使命一、品牌探索和明确“价值发现”。二、指导、优化品牌的“价值表达”，这是第一个使命的深化。在具体的调查实践中它可以进一步的细分为“优化传播表达”和“优化产品表达”。

2用户洞察的新方法

新方法示例——眼动设备

新方法示例——红外线设备

新方法示例——智能外呼机器人

beforeafter总结方法：定量研究：问卷调查等定性研究：焦点访谈、深度访谈工具：初级工具--实地调查问卷特点：成本高、耗时长，数据主观性强、不全面。方法：基于大数据进行用户画像工具：眼动设备（AR\VR）智能机器人、红外线设备特点：全样本、成本低、耗时短、数据客观、精确，呈现出一个立体的人物原型。

3用户画像

用户画像的定义用户画像（Personas）最早由交互设计之父ALanCooper提出：“Personasareaconcreterepresentationoftargetusers.”简单来说，用户画像=用户信息标签化。用户标签化的用户

用户画像的目的微观便于解构场景内的用户推荐/搜索/风控的重要一环数据化运营与用户分析精准营销和定向投放宏观构建具象认知以及战略、战术方向探索用户足迹，市场细分与用户分群

常见的用户画像

如何建构用户画像

各方法的差异

用户画像的三种标签标签类型标签的作用及来源具体标签统计类标签用户画像的基础基本特征和社会特征（性别、年龄、教育、社交、城市等）规则类标签基于用户行为及确定的规则产生行为特征（购买力、购买频次、购买渠道等）机器学习挖掘类标签对用户的某些属性或行为进行预测判断偏好特征（兴趣爱好、品牌偏好、产品偏好等）

用户画像的维度人口属性——用户是谁（性别、年龄、职业、城市等）消费需求——消费习惯和消费偏好购买能力——收入及购买力、购买频次和渠道兴趣爱好——品牌偏好、个人兴趣社交属性——用户活跃场景

用户画像的建构

用户画像的应用

课堂小结用户洞察是企业了解消费者的起点，新媒体背景下的用户洞察带有了一些“技术属性”，大数据等智能技术将传统调研人员从繁琐的实地调研中解放出来，而变为无所不在的数据跟踪，并基于大数据技术对用户进行精准画像。

4课后思考

课后思考用户洞察还有哪些新方法？选择一个用户画像案例来分析、解读？

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