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消费者微群画像在线视频

下一节:渠道倾向性分析及行业竞争分析

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消费者微群画像课程教案、知识点、字幕

第三部分这个比较有意思

就是叫营销者的微群画像

大家知道这个

叫物以类聚人以群分

对吧

那么世界上到底有多少种人

这个不同的人的回答

是不一样的

在阿里我们根据他在淘宝的

购物行为

将人分成96种

这些 我先不讲哪96种

先讲一下这个

我们的划分的标准是什么样子

我们把这五种不同的用户属性

融合在了一起

第一个就是性别

就是说性别是很重要的

比如说女生爱买衣服

饰品和护肤品

男生喜欢网游还有数码类产品

所以性别其实很重要的

第二就是年龄

它决定了客户的生命周期

和他的家庭状况

比如说她在结婚生育时候

会购买对应的婴儿产品

对吧

如果她在十岁的时候

是不会买这些东西的

是吧

第三就是他的这个城市的阶层

城市的发达程度

有时候决定了这个

各地方的受教育水平和生活品质

所以他对这个产品的这个偏好

也是不一样的

这个应该比较容易理解

然后第四个就是网购深度

就是就有些是

买买买的用户

就是那种特别喜欢买的客户

也是对淘宝支付宝

接触很高的

所以这些客户的话

他的网购深度很低的

而有些人的话

比如说我妈 对吧

她买什么东西

都需要我帮她买

就是网购深度很低的

然后消费档次就是

是他消费能力的综合衡量

就是我们也分成那个高产

分成中产

什么几类吧

所以把不同的属性聚合在一起

我们有一个流程

建模的流程

这个大家看一下就不细讲了

先验分群 聚类分析 Kmeans

人工调优

是要结合商业的判断

然后微群画像

这里面是一个粗分

还没有到96层

可以看到首先男性女性划分

然后按照年龄划分

比如说有什么打工仔 美眉

轻熟女 轻熟男

大叔大姐 熟女熟男

然后我们把美眉这个层

又进一步细分

就是96层里面的

其中的十几层吧

比如说我们按照这个网购深度

和消费档次呢

又分成比如说消费档次很高

同时网购深度很高的

我们称之为大城千金美眉

就是这个词

算是一个比较生动的刻画吧

背后的话实际上有一堆的数字

就是她的年龄 性别 购买深度

消费档次是在一个什么区间

住在哪里

我们把比如大城

是住在这个一线城市

然后千金对吧

美眉首先是个女性

而且年龄是在20到28岁之间

千金实际上是对消费档次高

和网购深度高的这样一个总结

就是我们希望给每一群人

打个标签

给他一个名字

这样我们的商家

我们的用户看了之后

能够比较直观的去理解

他们大概是什么样的人

就是这样一个指标

其实在很多的那个

怎么说呢

电商的一些企业都有

而且有些还比较有意思

比如说美国的一些指标

它是把这个用户的政治倾向

考虑进去的

就是这个人是一个左倾

还是右倾

是一个

甚至是宗教

就是无神论还是一个有神论

但是对于淘宝来说

最重要的其实就是刚才的

五个维度

我们把五个维度综合一起

就是这里

就是这个96个微群

告诉你谁是大叔

谁是那个美眉

然后我们用这个

就可以给用户画像了

比如说你的

你的用户最主要的是哪些人群

是大叔呢

还是千金美眉

这是其中一个店

它的主要的前五类人

然后这里面有一个叫TGI

一个淘宝喜好指数

怎么定义的呢

就是比如说大城千金美眉

我们发现这个TGI是850

什么意思呢

就是大城千金美眉

在这个店中的VIP客户中的占比

比上这类人在全网客户中的占比

再乘以100

什么意思呢

比如说他的客户

VIP客户可能一半人对吧

其中是有850人

是大城千金美眉

这时候比例就是850除以10000

是8.5%对吧

但是在全网中我们发现

可能只有1%的人是大城千金美眉

所以她在她的VIP客户中的比例

要比全网的比例是高8.5倍

8.5乘以100

得到是850

这个指标什么意思呢

就是这个指标

一是一个分界

如果它大于1的话

说明它和全网相比

这群人是比较显著的

如果它小于1的话

说明这群人和全网相比

是不显著的

那所以我们发现这个8点几倍

是很高的这样一个倍数

所以这家店

他的主要的客户群体

就是这些最NO.1

就是叫大城千金美眉

然后NO.2是大城多金轻熟女

第三是小城乡镇富美眉

大城多金贵妇

有点拗口

都市败家中产白领美眉

这个什么意思呢

这个告诉你要怎么做

对吧

你的比如说你的现在的千金美眉

只有850人

但全网有850万人

对吧

你应该瞄准这群人去发传单

五道口的那些屌丝

Geek男我就略去

我只要发给大城千金美眉

就好了

对吧

所以这里就是能够帮助商家

更好的理解自己的消费者

是什么样子的

就是你看这个你就知道

这是一个面向女性的

这样一个商家

他主要的客户是在大城市

是吧

然后很明显

那另外一个商家的VIP客户呢

可能就是另一批人

比如说以大叔为主

对吧

可能卖的是某些大叔用的东西

OK

这个是叫微群画像

就是消费者画像有很多种

然后年龄性别地域

有很多不同的分类方式

然后这里因为我们阿里

有非常多的数据

那这数据相对来说

比较准确的

比如说我们怎么知道

你是女性的

这个是很难的一件事情

购物是一方面

但是也不一定

有些男性也喜欢买女性用品

或者有些女性

对吧

因为有些产品的话

它是没有性别属性的

对吧

但是你不要忘了

我们是有支付宝的

我们是有实名认证的

你的身份证的最后一个数字

揭示了你是男人还是女人

至少在那个

你的生理特征上是男人还是女人

这个还有一个

就是我们为什么没把星座

放进去呢

这个答案是我也不知道

这个星座还是很明显的

我们当时做有些

就是发现不同的星座

还是差异蛮大

就是在购买上差异很大

就不是说这个人的个性

而是购买上

就是有些星座

就是很偏好买某些东西

其他的都完全一样

住在相同的城市

住在同样的城市

年龄一样

但是星座

就是出生地都不一样

发现就是有一些

比如说5%到10%这样的一个

很有统计的意义的这样

一个偏差

我没法解释

当然还有一些很有意思的特征

就有些不太 难以启齿

我们统计到一些无线上的

一些特征

有一个特征非常好用

就是他会不会

就是他现在有没有意愿买东西

这个特征他是不是在运动

就是如果一个人在运动中的话

比如他走路

或者是在一些公交行动上

他购买的概率是比较低的

但是如果当他在家

在单位静止下来

或者是蹲在马桶上

就是马桶上蹲着

这个特征是非常好的一个特征

就是在马桶上蹲着

这个概率

购买的概率要比

没有在马桶上蹲着的概率

要高很多

就通过这样的数据

就是很多这种数据

我们发现很多很有趣的一些规律

当然这个规律呢

能够指导我们去做一些

有针对性的营销

同时也得到一些比较好的效率

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