用户圈分析概要

[Jerry Wu]

最近大家都在聊用户分析，包括用户生命周期，其实大家想清楚了研究用户生命周期干什么呢？是用来让业务部门看用户流失预警？还是根据不同用户的喜好推荐？有的时候用户是从这个圈子进入另一个圈子，你预警又能做什么呢？

------------------------------------------------对比用户和用户圈群体----------------------------------------------
其实大家都知道，人是最易变的，每天心情在变，环境在变，想法在变，所以无论你数据在用户方面多丰富，要准确预测用户将来需要什么，与你预测地球什么时候爆炸一样难，变数太多！在研究用户行为的时候，往往忽略了做大做好你目标客户这一现实。

但是，圈子、市场、格局是一个相对变化缓慢、相对固定的事务，你研究起来，可预测，可复用、可操作面更大。例如某用户近2年在读大学，喜欢淘宝买性价比非常高的衣服，由此你预测他下一年的喜好、价值？他下年毕业条件好了，就脱离你的目标客户群，成为新的市场群体，而且随着他的地位、环境变化而变化。但从群体宏观面来看，大学生的总体需求状况还是那样，变化很小，所以商家你应该主抓大学生这个群体，而不是某一些大学生。

------------------------------------------------如何应用到用户圈这个虚拟群体-------------------------------------------
这个时候你可能问，用户圈这样的群体太虚，研究用户才是实在的东西啊！其实你需要设计一个模型，限定这个群体的概念，有哪些变量定位，形成一个可量化、可分析的数字化虚拟实体。例如前面说的大学生客户，他行为一变化，立即需要将其划出用户圈范围，你只需要统计大学生这个虚拟群体，他们的贡献、需求、趋势，以及这个圈子的动态变化，这样你可以对群体进行统一推荐导购、统一活动和互动、统一对群体所偏好的商品进行调整。而这一系列措施，它的虚拟主体--用户圈，是不易变的、可预测的，其可操作性就可见一斑。

在应用上，有几个问题都可以比原来更容易理解和解决：
1。营销目的性更强，在没有用户圈群体分类之前，我们一般是用户分类，而如果根据用户变化的行为营销、推荐，那结果会非常复杂、多变，是在猜测用户当前的需求；如果以营销爱好划分群体，则不同，例如一个用户购买2000-3000元手机，那么他属于中等、看性价比的用户，他在选择其它商品也会有类似追求，不太可能买山寨的电脑或者苹果电脑，也不太可能买很贵的奢侈品，而是性价比高又有品质的东西，依次类推他买的其它商品比较。所以这样的用户圈群体，你分类过么？

2。如果有这样的分类，你在营销、推荐其它商品的时候，并不需要猜测他喜欢，你只需要把这个层次最热门的导购，效果比你猜他喜欢好，商品关联性更是扯淡，商品关联性都源于实际需求关联，去钻牛角尖找数据挖掘噱头，不如把大众需求满足好！
------------------------------------------------社交网络---------------------------------------------------
在社交网络方面，用户群就更丰富了，可以多层次划分群体，每个层次同样，对于用户来说，用户进进出出，变化无常，但我只要研究透我的大小用户群，那么我针对社交网络的产品设计、商业营销，将变得得心应手！

例如我们社交常有职业圈、体育爱好圈、文化爱好圈、家庭亲子圈、学术圈、军事政治娱乐圈爱好圈等等。每个人都可能属于多个圈子的爱好，而每个人在不同圈子的地位又不同。

但和上面非社交业务一样，用户有个总性格属性分类，可以通过行为类别区分，例如有人喜欢评论，有人喜欢转发，有人喜欢转发加评论，有人喜欢原创，有人喜欢发信息就@别人，有人喜欢说某个一个圈子的事情，有人喜欢平均说几个圈子的事情。。。。

在我们应用领域，没必要研究社交圈子原理那么透彻，但要驱动业务的改进，就需要用他所在圈子，以及所在圈子实际的地位，结合他的行为类别区分，那么你想增加用户活跃度，那么你就根据习惯给一些建议。例如你喜欢@别人，说明你参与性强，且喜欢邀请某些好友参与，那么@的人一是需要和他互动比较频繁的，二是@的人常根据@他的信息回复的，这样的条件下，活跃度才能更有改善。

----------------------------------------------------总结-------------------------------------------------
总之，对用户圈的深入分析，就形成了用户圈的生命周期描述，但是这个生命周期描述，比用户生命周期更容易操作，更可控可预测！

[darcy007007]

 多谢jerry发了这篇绝世好文，这个问题我和同事与朋友也一直在探讨，我个人的观点其实非常明确：

就是人作为个体而言特征是碎片化且不明显的；而作为群体时候，特征是明显且容易捕捉的。

例如以熟悉的大牛jerry wu为例，作为个体很难三言两语描述清楚，而将其细化到数个群体时候：父亲、丈夫、微博控、BI人、北漂等等，这些特征是明显且容易捕捉的

且这些特征标签能很好的和业务场景进行匹配：父亲-关心儿子健康和成长，早教产品、母婴产品都是其关心的、丈夫-结婚纪念日、情人节等等节日需要准备礼物给妻子一个惊喜

至于圈子，可以理解成有同样特征的群体通过某种媒介进行聚集与沟通，互联网中的聊天室，论坛和社交化网站都属于此类媒介，所谓人以类聚物以群分就是如此。

正如jerry wu所说，人是会变的，那么针对某人的特征是会有时效性存在，可能1小时、1天、1年，也有可能是一生，所以这时候就需要对群体性标签按照时间节点特征进行管理和分类：

1.明确有生命周期及时间节点关系的：用户人生阶段，结合电商购物场景为例，会要经历：婴儿-童年-少年-青年-中年-老年；其中对于电商最有价值的青中年阶段进行细化又有：中学（书籍、电子词典）-大学（数码、服饰）-工作（单身-恋爱-结婚（买房、电器、装修）-育儿（母婴））

2.时间特征较长但无明显节点特征的：兴趣偏好，这类偏好通常时间较长，例如我自己曾经爱好集邮很多年，但是因为工作以后身边的人都没有关注，自己也慢慢退出了。这种群体特征一般根据行为的活跃度进行捕捉会比较明显

3.时间特征较短暂的：内容偏好；一个人兴趣是比较明显，但是基于兴趣的内容偏好可能是会因为心情等各种因素影响而剧烈变动；

 

一口气说了这么多，大家一起来拍拍砖，后面还想和大家讨论一下群体特征如何落地应用在推荐引擎的架构上，刚好之前jerry wu在微博上也发了当当的不靠谱推荐，自己本身也一直在思考如何让推荐引擎去实现所谓”千人千面“

--
订阅地址：ttnn+subs...@googlegroups.com
退订地址：ttnn+unsub...@googlegroups.com

[Jerry Wu]

多谢抬爱，我个人以为，推荐是推荐，客户分析是客户分析，有关系，但不是一一对应。

 

我对客户群的分析和研究不是为了推荐，而是包括客户推荐、客户关怀提醒、客户策略优化，还包括客户群体的变化，是否需要推动商品布局的变化。

 

如果花那么大功夫搞客户圈生命周期体系仅仅搞来推荐，就太可惜了。

2012/5/13 darcy007007 <darcy...@163.com>

--
订阅地址：ttnn+su...@googlegroups.com
退订地址：ttnn+uns...@googlegroups.com

[darcy007007]

呵呵，可能我说的让人有所误解，其实这两者只是鱼和水的关系，鱼需要水但水可以滋润更多。当下只是利用推荐这个鱼来推进客户群分析这个水的布局而已，完全没有所谓一一对应的意思，只是看到有更多人持同样想法让自己更有信心这么做下去

[Jerry Wu]

对，需要推广、落实、形成完整应用方案，并证明这种东西可以价值更高，更好用。

2012/5/14 darcy007007 <darcy...@163.com>

[Q]

社交圈分析，客户特征分析，客户生命周期分析，都是解决业务问题的手段。而且，这几种手段背后的假设、支撑逻辑应该也不同。

目的都是为了预知客户的行为。

客户特征分析是从客户行为归纳出他可能具备的行为特征，经常下载音乐的喜欢音乐，经常上携程的可能是商旅人士...从这些归纳出的特征去预知他以后的行为。当然，喜欢音乐的会继续下载音乐以及其他音乐服务，商旅人士会继续使用商旅服务。但如果突然有一天这商旅人士不再商旅了，在家办公了呢？但这类个体一般不会影响统计意义的营销。只有当运用这种特征的营销效果不佳（这需要及时的营销评估），那就需要赶紧优化。而对于如大学生这类有明显时限特征的，不偷懒的话，应当提前考虑。

客户生命周期分析某种程度上算是客户特征分析的一种实例。假设客户使用服务会存在一个像人的出生到死亡那样的周期，在不同的阶段，客户有不同的需求。客户的生命周期阶段当然也可以看做是一种“特征”，但这个理论基础说出来很威猛，却少见什么最佳实践。个人偏见认为它多半是个花架子，适用范围很小，不能在客户分析中身担重任。

社交圈分析，用户属于什么“圈子”，当然也可以视为一种“特征”，被打上标签。但它预知客户行为的逻辑有二：

一、每个人会给自己一种身份定位，会遵从符合身份的行为规范。

二、每个人的行为会受自己所属圈子的影响，正面的影响就是产生同样行为，负面的则相反，不会出现那样的行为；

2012/5/14 Jerry Wu <innov...@gmail.com>

--
ttnn

telno: 13514984944

[Jerry Wu]

目前这个理论多被用社交网络，因为社交网络更容易区分圈子，例如中心节点人物是李开复，那么与他密切关联的群体都可以认为与IT、IT创新有关，而它本身就是一个实实在在的圈子群体，而不是抽象的概念。

 

而在电商这种非社交网络的应用，是我想借鉴和推进的事情，那么这个用户群体圈子和过去用的用户标签绝对是两个层面的概念。

 

首先标签是简单的特征标志、描述，例如逛街、比价、促销敏感、价格敏感、某品牌的品牌控、货到付款、爱分享、爱评论、看推荐等等

 

再来看我说的用户群体和圈子，说白了，就是所以的目标客户群体一样的概念，例如：都市白领新妈妈（理性和狂购）族；高富帅群体；新锐女性白领月光族；新锐女性白领理性族；新锐女性小白领理性族；新锐城市民工族；传统家庭型民工族；

 

当然我这个划分其实还可以更细点，例如我说的“新锐女性白领月光族“；”新锐女性白领理性族”，所谓新锐，就是的品牌品质有要求，其中月光族的特点是购买东西多而杂，很多消费不是必要的，长期性的一次性购买多种或多量的商品，适合各种推荐；而理性族，则按照需求购买，购买有一定频率，但多以少而精。

 

当然可能变化，新锐女性白领  都可能成为 都市白领新妈妈族。

2012/5/15 Q <happ...@gmail.com>

[Q]

说起李开复我想起一件事情，去年一个朋友也玩微博，不过这位跟IT可没什么瓜葛，有一天他说他关注了李开复，我说你关注他干嘛啊！他说，名人啊。

人经常会跨界，人到一定程度，圈子就不那么单一了，或者说，每个人对自己的圈子有不一样的管理，有些人愿意跨界融合，有些人宁愿保持干净的圈子。圈子也有大有小，娱乐圈、IT圈是个大圈，而我们每个人身边的人却是个小圈。老吴说的用户群体和圈子，“说白了，...目标客户群体一样的概念”，我觉得这大概只是其中一个方面，这种目标客户群体含义的“圈子”并没有形成稳定的定义。

因此对于大家所谈的圈子，可以细化出三种不同内涵：

1、行业圈。大环境下的群体，具备相似的工作、身份定位。其中的人不一定有实际交往。

2、生活圈。个体身边的群体，具备实际的交往，在生活上有一些交集的。

3、特征圈。符合某种共同特征的，可以作为某种营销目标的群体，他们之间不一定有实际交往。

2012/5/15 Jerry Wu <innov...@gmail.com>

--
ttnn

telno: 13514984944

[Jerry Wu]

圈子中肯定有杂质，就如关注IT名人的不一定是IT人，如果某个IT不那么知名的人，同时来往于IT和慈善圈，都打得火热，其实他属于两个圈子。所以社交网络既不会以每个人为中心圈判断这到底是神马圈子，也不会笼统定义圈子，让用户自己去套。

 

有两种办法，一是中心节点为圈子，例如千万级粉丝的，可以看作某方面的舆情圈子，是个大圈子；

 

另一个就是按照用户自己的圈子分类，例如我的分类常有同行、同学、同事、物流、电商、社交网络学术、互联网等多大类，说明我身处的所谓圈子，就是以不同身份参加各种社交活动，例如同学同事是不可扩散的，有限的，你从我同学那里继续延伸就没意义。而同行、物流、电商、学术、互联网等，是可延展的，这样就可以形成一个大圈子，例如我电商届朋友，他的圈子类型，也会分类似电商经理人、电商投资人、同学朋友等不同类型，那么这个时候社交关系延伸就有意义了。

 

2012/5/16 Q <happ...@gmail.com>