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細分用戶,如何各個擊破?

2020-06-29 15:53:55 HACCP中心
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今天,我們講講用戶細分的實用套路,這是在眾多用戶中,尋找最關鍵的核心用戶、精細化設計、運營的必備技能。

分類的角度有很多,我們先從邏輯上,復習一下什么樣的分類是好的?我的理解是把全集分為子集后,不同子集的個體之間差異盡量大,每個子集內的個體差異盡量小。那么,我們對用戶進行分類的原則就是——

不同細分的用戶,“需求場景”差異要盡量大。

1.?如果產品的用戶是多邊的,先根據不同角色分類

多邊型的產品,對應單點(如小工具)和單邊(某些同好社交應用)的產品,要有至少兩種明顯差異的用戶群體,通常這種產品都具有平臺屬性。

舉例,對于淘寶來說,常見的分法是買家、賣家、第三方服務商、平臺方;對于滴滴出行,就可能會分成司機、乘客、平臺運營方;對于知乎,可以分為提問者、回答者、吃瓜群眾、平臺方……這種就是按不同的角色來分類,一般我們會把不同角色作為第一維度來對目標用戶進行分類,不同用戶群體的需求場景差異顯然巨大。

2.?新人、中間用戶和專家

這是按照用戶對「產品所在領域的熟悉程度」來分類,也是一種非常常用的用戶分類方法。對于單邊的用戶角色,如果找不到更好的分法,我建議用這個方法保底,畢竟新人和專家的需求場景差異巨大,前者希望「簡單易用易上手」,后者期待「穩定可靠性能高」。

比如QQ音樂,對于聽歌的用戶來說,如果是新人,他可能需要最熱的榜單、通過場景自動選歌,對于專家用戶,他可能會去搜某一張專輯,或者搜某位歌手;又如開車,新人需要一輛好開的自動擋,專家可能需要能上賽道的手動小鋼炮、能進山的硬派越野。

與此近似的角度,是新用戶與老用戶。

3.?根據人口統計信息

年齡、性別、職業、所在地、消費水平……這個方法要慎用,要避免人口統計信息和產品關系不大的情況(比如按照不同職業來區分打車用戶,就沒什么邏輯),這樣劃分成的幾類用戶,需求場景差異往往不是很明顯。

說幾個比較適合的例子。銀行各種級別的信用卡,是按照資產、收入、消費水平來分的;樂高的玩具,是按照年齡——不同年齡段兒童的常規智力水平區分的;一些服裝品牌款式的策略,按照地域——一線大城市與三四線城市劃分;奶粉,不同的年齡段;K12教育里的學生,不同年齡段;廁所,性別(這個例子比較扯淡,哈哈)……等等。

4.?根據產品的業務場景

這個很難總結為通用的規則,通過幾個例子給大家一點啟發,比如:

  • 做企業服務,可以按照用戶(公司)的階段分為種子輪、天使輪、A、B、C……PreIPO、已上市等;
  • 做培訓的,可以按照互聯網、IT、快消、生產制造等行業劃分,產品、運營、技術、管理等不同崗位劃分;
  • 做航旅的,可以按照用戶累積里程分為普通、銀卡、金卡、鉑金;
  • 做媒體的,可以按照讀者的三觀進行區分,信中醫的和反中醫的,民族主義的和世界大同的;
  • 做社區的,經常分為原創內容的PGC寫手、加工內容的(點贊、轉發等)積極分子、純消費內容的瀏覽型用戶;
  • 做出游的,可以分為單人、情侶、親子、團建等等;

還有比較通用的,分為需要引導的菜鳥,需要維系的忠粉,需要召回的舊愛,需要趕走的討厭鬼;
……

編個打油詩(什么鬼,完全不押韻?。?/p>

多邊先分邊,

新人與專家,

人口統計學,

業務場景化。

分得不好,后面做起來一團亂麻,分好了,便于分而治之。

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