?用戶畫像能不能提升付費(fèi)率？肯定能，問(wèn)題是：怎么干？

前幾天就有同學(xué)A，在面試的時(shí)候遇到這個(gè)問(wèn)題。同學(xué)A舉手：這題我會(huì)！構(gòu)建RFM模型，把用戶分成27類，然后重要價(jià)值客戶（111）給予VIP資格，重要保持客戶（011）要主動(dòng)保持聯(lián)系……熟練地背誦出27類的做法。

結(jié)果，被面試官直接掛掉！

一、談?dòng)脩魳?biāo)簽，先談場(chǎng)景

首先，每種分析方法，是有特定業(yè)務(wù)場(chǎng)景限制的。從本質(zhì)上看，網(wǎng)上盛傳的RFM做法，只適合高頻互動(dòng)的零售電商業(yè)務(wù)的場(chǎng)景，比如耐用品、母嬰、醫(yī)療、保健、游戲、影視娛樂(lè)等，都不適合RFM。而這位同學(xué)正撞槍口上了：他面的是小說(shuō)閱讀APP。

小說(shuō)業(yè)務(wù)，其付費(fèi)的動(dòng)力是高度內(nèi)容驅(qū)動(dòng)的。想讓用戶掏錢，至少得有內(nèi)容讓用戶看得爽。想讓用戶看得爽，得知道用戶喜歡什么樣的內(nèi)容題材。這是用戶畫像要解決的一個(gè)問(wèn)題。

同樣是內(nèi)容，小說(shuō)又不同于短視頻或者直播。用戶的爽快感，不是直接被屏幕上扭來(lái)扭去的小姐姐或者喋聲喋氣的“烏雞哥”激發(fā)的，而是在持續(xù)閱讀過(guò)程中，在沉浸式的體驗(yàn)中獲得的。

這樣就形成了一個(gè)逐步沉浸的轉(zhuǎn)化過(guò)程：尋找內(nèi)容→點(diǎn)擊閱讀→持續(xù)閱讀→付費(fèi)頁(yè)面→付費(fèi)→持續(xù)付費(fèi)。因此，定位用戶當(dāng)前所處的階段，引導(dǎo)用戶向下一階段發(fā)展，是用戶畫像要解決的第二問(wèn)題。

此時(shí)，可以進(jìn)一步去想：從小說(shuō)閱讀APP里，能獲取何種用戶標(biāo)簽，構(gòu)建用戶畫像了。

二、基礎(chǔ)屬性標(biāo)簽

一提到用戶畫像，很多同學(xué)又會(huì)說(shuō)貫口一樣說(shuō)出：性別、年齡、職業(yè)、收入、愛好……只要做一個(gè)信息收集表，就能搞掂啦！

實(shí)際上確實(shí)有場(chǎng)景可以用表單收集。比如：

• 母嬰產(chǎn)品：BB出生月份數(shù)、BB健康情況
• 少兒教育：年齡、年級(jí)、科目（英語(yǔ)/語(yǔ)文/奧數(shù)）、目的
• 物流貨運(yùn)：貨物類型、貨物重量、出發(fā)地、達(dá)到地、時(shí)間要求
• 家政服務(wù)：家庭位置，服務(wù)內(nèi)容（保姆/清潔/護(hù)理），上門時(shí)間
• 醫(yī)療保健：年齡、性別、身體狀況、病史

但是，這些表單是建立在業(yè)務(wù)本身的剛需之上。沒有這些信息，服務(wù)根本開展不了。所以這種表單信息能受到用戶的理解和配合，采集難度也相對(duì)較低，復(fù)核起來(lái)也容易。

在小說(shuō)這個(gè)場(chǎng)景里，就不適合用表單收集。

因?yàn)閷?duì)小說(shuō)的“愛好”根本沒啥剛需可言：

• 愛好是多個(gè)因素綜合組成，不能直接用一兩個(gè)問(wèn)題問(wèn)清楚
• 愛好不是簡(jiǎn)單1+1=2，喜歡穿越，喜歡三國(guó)，不代表喜歡“穿越去三國(guó)”
• 愛好并不是完全固定的，有可能被新題材、熱門榜單、朋友推薦等引導(dǎo)

更不要提其他涉及個(gè)人隱私信息，難道看小說(shuō)還需要被查戶口？不受用戶理解，即使強(qiáng)行采集，數(shù)據(jù)也是假的。

因此設(shè)計(jì)表單的時(shí)候，要保持克制，盡量找關(guān)鍵字段。對(duì)閱讀而言，男女差異很大，且容易受到用戶理解，因此可以在表單采集。并且男女，是個(gè)符合MECE的簡(jiǎn)單選項(xiàng)，不容易引起歧義。

換個(gè)角度，如果收集的是：閱讀興趣

選項(xiàng)是：玄幻、歷史、穿越、言情、霸道總裁、其他

用戶很容易引起歧義，比如玄幻+穿越的，算哪類？比如大女主算哪類？用戶在有歧義的時(shí)候，就會(huì)亂填一通，收集回來(lái)的數(shù)據(jù)就有問(wèn)題。這些細(xì)節(jié)看似瑣碎，實(shí)則決定了基礎(chǔ)屬性標(biāo)簽的準(zhǔn)確度。

?三、關(guān)鍵行為標(biāo)簽

要定位用戶當(dāng)前所處的階段，需要找能區(qū)分用戶類型的最關(guān)鍵標(biāo)簽。既然目標(biāo)是提升付費(fèi)率，因此付費(fèi)相關(guān)標(biāo)簽，就是第一重要的。根據(jù)用戶付費(fèi)記錄，可以區(qū)分三個(gè)狀態(tài)：從未付費(fèi)/付費(fèi)一本小說(shuō)/付費(fèi)2本及以上。引導(dǎo)方向也很清晰（如下圖）：

注意，上邊分類里，有一個(gè)策略是導(dǎo)向：保持本篇續(xù)訂。這就意味著，需要觀察用戶在閱讀小說(shuō)時(shí)候的進(jìn)度。

如果付費(fèi)的小說(shuō)已經(jīng)完結(jié)了/斷更了，就得即使推薦新內(nèi)容；如果用戶根本連看都看不下去，或者已經(jīng)憤然棄坑，那也得另尋好內(nèi)容推薦。因此得再考慮用戶閱讀行為標(biāo)簽。

四、分層行為標(biāo)簽

用戶閱讀行為對(duì)付費(fèi)意義很重大。理論上，只有入坑的用戶才會(huì)付費(fèi)，還很有可能對(duì)更多其他感興趣內(nèi)容付費(fèi)。對(duì)還沒入坑的要盡快拖進(jìn)坑里，已經(jīng)脫坑的要防止流失。因此，區(qū)分出未入坑、入坑、脫坑狀態(tài)，很重要。

“入坑”是對(duì)讀者沉迷在某本小說(shuō)情節(jié)的俗稱。做標(biāo)簽定義可不能這么隨便，要有具體的指標(biāo)+計(jì)算公式+業(yè)務(wù)含義，才能算一個(gè)標(biāo)簽。

用戶如果入坑了，最起碼的要求是在小說(shuō)APP的登錄時(shí)長(zhǎng)、登錄頻次有一定保證，因此可以現(xiàn)用比如最近一周內(nèi)登錄次數(shù)/登錄總時(shí)長(zhǎng)，來(lái)區(qū)分用戶平臺(tái)活躍的輕、中、重（如下圖）：

再次，如果用戶入坑了一個(gè)內(nèi)容，那么他肯定不會(huì)東瞄西逛，而會(huì)聚焦在一個(gè)內(nèi)容里。那么這個(gè)內(nèi)容占他在平臺(tái)活躍時(shí)間的比例，一定相當(dāng)長(zhǎng)。

這樣可以將用戶是否聚焦一個(gè)內(nèi)容的標(biāo)簽區(qū)分出來(lái)：

• 無(wú)感：沒有一個(gè)長(zhǎng)時(shí)間活躍的內(nèi)容
• 專一：有一個(gè)長(zhǎng)時(shí)間活躍內(nèi)容
• 博愛：有多個(gè)長(zhǎng)時(shí)間活躍內(nèi)容

具體多長(zhǎng)算長(zhǎng)，也得用分層分析法哦

第三，入坑、脫坑是一個(gè)動(dòng)態(tài)過(guò)程。之前沒有聚焦內(nèi)容，之后有了，叫入坑；之前有聚焦的，之后沒有，叫脫坑。因此構(gòu)造標(biāo)簽的時(shí)候，不能只考慮當(dāng)前狀態(tài)，而是得關(guān)聯(lián)上一個(gè)周期的狀態(tài)，比如關(guān)聯(lián)上一個(gè)周期，發(fā)現(xiàn)用戶聚焦下降了，那么可以歸納為入坑。如果聚焦上升，可以歸納為脫坑（如下圖）：

有了行為標(biāo)簽，再結(jié)合付費(fèi)，就更能精準(zhǔn)區(qū)分問(wèn)題了。當(dāng)然，在制定策略的時(shí)候，也要考慮用戶規(guī)模，優(yōu)先滿足大群體的需求（如下圖）：

當(dāng)然，實(shí)際工作中，數(shù)據(jù)情況可能沒有這么復(fù)雜。

很有可能，付費(fèi)/不付費(fèi)用戶涇渭分明，付費(fèi)的看完幾頁(yè)就付，不付的打死都不付。

很有可能，狀態(tài)轉(zhuǎn)化是一次性完成的，入不入坑，試讀頭幾頁(yè)立馬見分曉。

很有可能，用戶都是專一且聚焦的，就是追一個(gè)更，追無(wú)可追才找其他的。

這些都有可能發(fā)生，而且會(huì)讓數(shù)據(jù)分析變簡(jiǎn)單。但是在構(gòu)造標(biāo)簽邏輯的時(shí)候，也要符合MECE方法，才能避免意外發(fā)生，這是專業(yè)數(shù)據(jù)分析人員與業(yè)務(wù)人員思考問(wèn)題的本質(zhì)區(qū)別：業(yè)務(wù)人員能直接抓最顯眼的，數(shù)據(jù)則關(guān)注情況全面性與嚴(yán)謹(jǐn)性。

五、興趣偏好標(biāo)簽

上文有提到，直接收集興趣會(huì)有各種問(wèn)題。那還能怎么辦呢？當(dāng)然可以從用戶行為中提煉興趣。如果一個(gè)用戶入坑了某個(gè)內(nèi)容，那他肯定是對(duì)這個(gè)內(nèi)容感興趣的。

這里的難點(diǎn)，在于區(qū)分：他到底對(duì)哪個(gè)點(diǎn)感興趣。因?yàn)橐粋€(gè)內(nèi)容相關(guān)的靜態(tài)標(biāo)簽太多了：作者、主題、風(fēng)格、評(píng)論、是否熱門、寫法……還有很多無(wú)法標(biāo)準(zhǔn)化的部分。

因此從一開始，就不能太指望興趣標(biāo)簽做得特別精準(zhǔn)，而是要結(jié)合小說(shuō)的品類特點(diǎn)，把同款、交叉款單品選出來(lái)，找到貼近的單品即可。畢竟小說(shuō)不是短視頻，不需要15秒一切換。

當(dāng)興趣偏好與付費(fèi)行為交叉，還會(huì)產(chǎn)生一種可能：有一類用戶就是堅(jiān)持白嫖，有很多關(guān)聯(lián)閱讀行為，但是就是不付錢。此時(shí)可用優(yōu)惠券測(cè)試，把其中價(jià)格敏感型與真正白嫖到底的區(qū)分開，從而形成價(jià)格偏好標(biāo)簽。

六、輸出策略

有了以上基礎(chǔ)的標(biāo)簽準(zhǔn)備，最終輸出策略時(shí)就可以像搭積木一般，針對(duì)用戶需求，組合出各種策略，只要基礎(chǔ)打得牢，出結(jié)果是手到擒來(lái)的事（如下圖）

七、小結(jié)

很多同學(xué)習(xí)慣了做網(wǎng)上的現(xiàn)成數(shù)據(jù)集。所謂的用戶畫像，大部分是現(xiàn)成的字段，尤其以直接收集的表單字段居多。

這種現(xiàn)成的數(shù)據(jù)集練手很爽，可與實(shí)際情況差距非常大。實(shí)際工作中，即使能用表單采集，也得考慮采集過(guò)程中錯(cuò)誤、造假、復(fù)核問(wèn)題。

更不用說(shuō)，相當(dāng)多數(shù)據(jù)標(biāo)簽需要通過(guò)分析計(jì)算+測(cè)試獲得，需要一層層的構(gòu)造，由簡(jiǎn)單到復(fù)雜。這些處理過(guò)程中技巧與手段，才是真正值錢的技能與能力，與大家共勉。?