02 買粉絲用戶畫像分析案例(智能商業時代之用戶畫像)

量粉絲忠誠度。

（4）轉發拉粉率=粉絲凈增數/轉發分享次數

如果轉發拉粉率較低（＜25％），那你就要考慮是否文章中引導用戶關注的一些細節上是否做的合理，能否優化改善。

PS:這五點數據分析對想在買粉絲買粉絲投廣告的老板也非常有意義，直接關系著你產品的推廣效果。

1、指導買粉絲推文內容

高閱讀量的文章特點：

（1）文章內容精煉，干度高、水分少；

（2）體現買粉絲專一性，與買粉絲定位吻合；

（3）充分把握時下熱點；

（4）推文頭圖精心挑選（細節：①尺寸720*400像素；②深色較淺色更容易吸引人打開文章；③夜景比日景好；④名人效果好）

2、指導買粉絲推文時間

（1）從單天考慮，可以分為三個時間段：7:00-8:30、12:00-13:00、18:00-23:00，其中以晚上20:00-22:00效果最好。這個時間不光大家都有大把的時間去刷朋友圈，而且買粉絲運營者經過一天疲勞的工作也可以靜下心來思考一些東西。也有很多人有意錯開晚上買粉絲公號推文高峰，選擇在中午推文。

（2）從一周考慮，優質的文章一般選擇在周四或周五推送。

3、預判突發事件對閱讀量的影響

如雙十一大家空余時間都忙著逛淘寶、京東了，所以閱讀量必然會下降；如前一段時間的南海問題，大家茶余飯后都在討論，那你趁機推送一篇相關話題的文章豈不能引發大量轉發嗎，等等。

4、分析厘定粉絲來源，優化文章發布平臺

知道粉絲來源，對圖文發布的平臺有一定的指導意義。

-The end-

企業如何運營自己的買粉絲買粉絲和服務號

首先你得搞清楚買粉絲的定位，你的買粉絲的內容應該做什么，其次你再去思考接下來的運營、活動推廣方案。

要生產的內容弄清楚了，接下來你就要思考買粉絲的運營，你可以去做一個競品分析報告，對同行業買粉絲的運營模式、運營效果等等做分析（在新榜上就可查看各行業買粉絲的運營數據），百度一下買粉絲競品分析的一些維度，然后你就可以從每個維度去分析你的買粉絲應該怎么運營，包括賬號基本設置（賬號名稱、簡介、自動回復、菜單欄規劃等等），內容發布設計（發布時間、發文數量及次數、排版等）。

最后就是思考如何去推廣了，言而總之總而言之，你的一切目的就是為了吸粉（那什么增加品牌曝光率、影響力啥的大目的就不說），可以根據一些重要時間節點去做一些活動（這里墻裂推薦“考拉新媒體”，里面有各種新媒體需要的工具，還能查看營銷日歷非常方便），多開通一些自媒體推廣賬號（搜狐、百家號啥啥的，去搜一下比較好的自媒體平臺）然后生產內容，以軟文形式引導平臺粉絲關注公司的買粉絲或官網（這里要注意各個平臺發文規范，一般不允許打廣告，所以得想點辦法），反正就是開動你的小腦袋、打開你的腦洞，去思考用怎樣的手段，在成本允許的前提下怎么才能吸引到精準用戶的關注（這就是一個很大的學問了，方法太多了，但基本你能想到的別人都已經做過了，所以很難搞）

如何零開始，運營一個買粉絲買粉絲？

一、買粉絲定位

要對自己的買粉絲有個明確的定位，然后針對這一受眾群體去寫文章，寫他們感興趣的話題。不要什么題材的文章都寫，寧可一周更兩篇，也不要亂七八糟的日更。一定要逐漸打造出自己獨一無二的買粉絲。品牌的重要性與價值感會隨著賬號粉絲的增多體現得越來越鮮明，同時也會影響賬號的粉絲屬性。所以，在準備做一個賬號的時候，就應該要考慮到你究竟想做一個什么樣的賬號？粉絲是誰？內容是什么？風格是怎樣的？

二、依靠優質的內容吸引粉絲

隨著內容生產的門檻愈來愈低，越來越多的人進入內容生產領域，讓優質的內容更難以脫穎而出，緊跟熱點時事、抓緊粉絲心理。

三.注重粉絲互動，更加人格化

除了不斷地產出內容，對于粉絲的互動也同樣重要。具體的做法包括但不限于：設置買粉絲自動回復、文章留言精選與回復、及時回復粉絲后臺留言，等等。

現在很多機構運營的賬號都會希望在內容、回復等各個方面體現出人格化的特征，拉近運營者與粉絲之間的距離，這也是新媒體相較于傳統媒體而言的一個巨大的不同。

當然，這同樣適用于個人的公眾賬號。多與粉絲進行平等的交流，是增加粉絲粘性、提高買粉絲活躍度的一個方法。

四、嘗試更豐富的媒體形態

五、注意細節

發文時間：選好發文時間可以增加訂閱號在粉絲面前的露出率，也能增加閱讀量。生活、時尚、八卦類的，在晚上9-10點推送，此時大家都比較放松，適合看一些輕松的內容。新聞、時評類的賬號，則多數選擇在早上8點左右推送，此時大家都在上班的路上，適合關注一下各類新聞資訊。

錯字錯句：無論你的粉絲有多少，都一定要注意錯字錯句的問題。沒有錯誤的時候用戶不會覺得你做得好，但是一旦出現了錯誤，用戶對這篇文章和這個賬號的印象會打折扣。所以，完全檢查清楚了再進行推送。

智能商業時代之用戶畫像

如果說新商業是彈道導彈般的精準打擊，那么準確的用戶畫像，尤其是對活躍用戶的準確畫像，就是實現精準打擊所依賴的“GPS定位/激光制導”系統。

隨著社會的信息化程度提高，智能終端的普及，可穿戴設備、智能家居系統也越來越多地出現在現實生活中。無處不在的網絡將人和設備連接在一起，海量數據在人機交互、機機通信中產生，構成了一個虛擬的大數據世界。

所謂大數據，是大量、高速、和多變的信息資產集合，它可以被新型的處理處理，并促成更強的洞察力、決策力，與優化處理。

業界對大數據的概念定義經歷了3V--4V--5V的發展過程。目前最新的，是阿姆斯特丹大學整合提出的 5V 理論：

大數據是信息技術的自然延伸。在大數據時代，人與人之間，人與機器之間，機器與機器之間的溝通方法也在逐漸產生本質性的變化。如前文所述，智能商業時代的公司要從數據中解讀用戶，進而更精準地為用戶服務。這時，構建用戶畫像就變得尤其重要。精準而提煉的用戶畫像（激光制導/GPS 定位），使各種衍生應用（精準打擊）變得可能。

交互設計之父Alan Cooper最早提出了用戶畫像personas的概念：

用戶畫像是真實用戶的虛擬代表，是建立在一系列Marketing Data之上的目標用戶模型。通過社交、商品和消費者行為的大數據，結合問卷和調研等小數據，根據用戶在行為和觀點方面的差異，將用戶區分為不同的類型。每種類型在抽取典型特質，賦予名字、照片、場景等描述之后構建出的標簽化的總結，便是用戶畫像。

構建用戶畫像的核心工作是給用戶貼標簽。在用戶畫像里，標簽的建模通常分為多層，其中有些是根據用戶的行為數據直接得到，有些則是通過算法或規則挖掘得到。

底層是事實類標簽，是用戶的具體行為描述，比方說客戶的行為模式，當下需求等等。

第二層是預測標簽，這類由Machine Learning可以獲得，比方說基于某類用戶的當下需求而推斷出的潛在需求。

第三層是營銷模型標簽，這一層是用戶價值和忠誠度的抽象。

最上層是業務類的標簽，由底下各層標簽組合生成，通常由業務人員來定義。

用戶畫像，是對現實世界中用戶的數學建模 。它從業務中抽象而出，是在符合特定業務需求的前提下對用戶的形式化描述，源于現實，又高于現實。用戶畫像又是通過分析挖掘盡可能多的用戶數據所得到的，它源于數據，又高于數據。

起始：助力設計

成功的產品往往專注、極致，能解決核心問題。一方面，用戶畫像為設計人員鎖定了特定群體，可以讓團隊成員在設計產品和服務的過程中拋開個人的喜好，聚焦用戶的動機和行為，透過用戶行為的表象去分析和了解用戶的深層動機與心理。另一方面，設計人員經常不自覺地認為用戶的期望和他們一致，引入用戶畫像避免了設計人員代替客戶發聲。

售前：精準營銷

傳統營銷采用一對多，單向式的信息溝通方式。沒有針對性的市場營銷，攤子大，成本高。而精準營銷則是在充分了解用戶信息的基礎上細分市場，針對特定用戶的喜好，依托現代信息手段建立個性化的溝通服務體系，預測Next Best Action或Key Event，從而進行有針對性的智慧型營銷，實現低成本、高回報的市場擴張。精準營銷的基礎，便是建設用戶大數據平臺，收集和拉通企業內外的消費者用戶數據，建立消費者用戶畫像。

售中：個性推薦

根據用戶在本網站或其它網站的歷史行為，利用全網的用戶畫像進行推薦，從而實現流量變現，增加銷售量。Amazon、淘寶網的個性化推薦，Google頁面的動態調整，都屬于經典案例。而大數據和用戶真實需求的推測，則是個性化推薦的基礎。

售后：增值服務

通過數據接口實時反饋用戶的相關信息，如歷史買粉絲、歷史維修等，進行知識推薦，支撐服務效率，收集服務滿意度數據，補充和完善用戶畫像信息。

綜觀：行業洞察

通過對用戶畫像的分析可以了解行業動態和用戶偏好，從而可以指導平臺更好地運營，為公司提供細分領域的深入洞察。

鳴謝

經買粉絲買粉絲“踐行而致遠”作者Miss C授權，筆者在原文基礎上略作增補和刪減，感謝分享。

原文鏈接： 大數據時代之用戶畫像

引用資料

1. 曾鳴，《智能商業20講》

2. 劉德，《小米創業7年這場仗》演講

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