构建用户洞察体系的方法与思路
用户洞察体系搭建方法
我们在搭建用户洞察体系时，通常会建立四个分析体系，分别是动机洞察、价值偏好洞察、行为特征洞察和生命周期洞察。
用户选择购物平台的动机
对于用户选择在你的平台购物的原因，我们需要了解用户的购物动机。一般来说，我们可以给用户打上两个标签，即优惠驱动型和商品服务驱动型。
用户连续购物特点
我们还需要了解用户在你的平台连续购物的特点。这里我们要洞察用户的价值和偏好。连续复购并不一定代表好用户，需要进一步分析原因。用户价值特征标签可以包括羊毛型、风险型和高净值等；偏好标签可以包括渠道偏好、品类偏好、时机偏好和价格偏好。
用户回购行为特点
我们还需要了解用户回购的行为特点。这里我们要洞察用户的行为特征。用户是直接购买还是乐于比价？我们可以给用户打上搜索型、比价型和逛街型等标签。
用户生命周期阶段
最后，我们需要确定用户生命周期处于哪个阶段。我们可以重点分析平台的整体销售是拉新驱动还是熟客驱动，还是成长阶段用户在驱动。
具体来说，用户洞察体系可以解决以下业务场景问题：
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针对用户复购率低的问题，我们需要定位是用户的问题还是商品的问题。
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如何提升用户的留存度。
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如何提升用户的购买频次。
解决用户复购率低的问题时，我们不建议简单粗暴地发放优惠券，而是通过洞察模型来解决。
首先，我们可以使用回购特征、生命周期特征和价值特征的交叉分析模型，通过气泡图的方式展示。横轴表示用户生命周期，纵轴表示优惠敏感度，气泡的大小表示用户量，颜色表示价值分层。观察气泡图的分布，如果一次性羊毛用户的气泡特别大，说明拉新质量不高。我们还可以将气泡图划分为四个象限，观察左上方象限的气泡分布情况，以确定需要在用户的成长路径体系方面努力。
第二种分析模型是偏好特征、行为特征和时机交叉分析模型，我们可以使用条形堆积图来展示。横轴表示复购间隔周期，每个块表示用户回购行为特征，如需求明确型、比价型、逛街型和社交型。不同的柱子表示不同的品类。通过这个模型，我们可以直观地了解各品类用户的回购类型和占比，以及复购周期的分布情况。然后，我们可以重点研究临近回购周期的用户的复购情况，并进行针对品类复购的提醒动作。
解决提升留存度的问题时，我们不建议简单地发放积分、优惠券或推送消息等，而是深入分析用户留存背后的动机。可以对用户行为进行深入分析，并进行不同行为留存对照的AB测试。比如，我们可以回顾获客场景下用户完成首单的行为，并观察每种场景的新用户在发生初始行为时触发的动作。通过对比实验组和对照组，我们可以找到能够激发用户下一次留存行为的动作。
对于提升用户的购买频次的问题，留存和频次之间存在因果关系。在提升留存率后，我们可以继续提升转化率。在提升留存环节中，我们需要深入了解用户的动机。用户购买的理由很简单，要么是价格便宜，要么是体验好。我们可以将用户分为优惠驱动型和商品服务驱动型两类，并根据不同类型的用户提供相应的提频措施，如推送券或提供高净值会员权益服务，以增加用户的购买频次。
以上是搭建用户洞察体系的思路和方法。为了解决特定场景的问题，我们还需要从动机、价值、特征等维度对用户进行深入研究，以找到更好的解决方案。
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