ブランドユーザーポートレートの価値と意義

ユーザーポートレートは、ブランドの精密なマーケティングを実現するための重要な方法です。消費者のニーズを正確に把握することによってのみ、消費者はより良い消費を行うことができます。この記事では関連するコンテンツについて説明します。お役に立てば幸いです。

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Douyinのライブ放送を見たことがある人や、TmallやJD.comで商品を検索したことがある人、またオンラインショッピングの経験がある人なら誰でも、ウェブサイト上で行動や足跡を残しておけば、提携投資したアプリや関連アプリに再度ログインすると、同じ種類の代替品や補完品のさまざまなおすすめがポップアップ表示されることを知っています。

ブランドの登録会員になると、特別な日（会員の日、誕生日）にブランドからお知らせ（祝福）のテキストメッセージやメールが届くことが多くなります。これらは、私たちがよく知っている精密マーケティングの一般的な実践方法です。

アルゴリズム主導のモバイルインターネットビジネス時代では、ユーザーを獲得したものが世界を勝ち取ります。膨大なユーザーデータに依存し、ラベル付け、情報、視覚化の属性を活用して完全なユーザーポートレートセットを構築することは、企業がパーソナライズされた推奨事項と精密なマーケティングを実現するための強力な前提条件です。

このため、工業情報化部はいくつかの主要なインターネットプラットフォームに「相互接続と相互運用性」を実現するよう繰り返し求めてきましたが、誰もがそれに応じるつもりはありません。相互接続性と相互運用性は、外部リンクによって元の堀が開かれることを意味します。これは、この時代で最も面白くてクレイジーなことでもあります。インターネット

しかし、接続できません。もちろん、このようなおかしなことはインターネット企業の間でだけ起こるわけではありません。このような問題は他の分野でも存在します。特に社会運営の分野で「相互接続」の問題が発生すると、誰もが頭を悩ませることになります。

上記の小さな例から、今日のブランドの成功にとってユーザー描画がいかに重要であるかがわかります。ブランドとしては、ユーザーポートレートの意味を理解し、ユーザーポートレートの構築方法を習得することが非常に重要です。

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ビジネスの観点から「ユーザー ポートレート」を最も正確に定義したのは、インタラクティブ デザインの父であるアラン クーパー氏だと思います。彼は、ユーザーポートレートは実際のユーザーを仮想的に表現したものであり、一連の実際のデータに基づいたターゲットユーザーモデルであると信じていました。

企業は、ターゲット ユーザー グループの既存のサンプルを使用して、各ユーザーの人口統計属性、行動属性、ソーシャル ネットワーク、心理的特性、興味や趣味などのデータをマイニングします。継続的な重ね合わせと更新の後、完全な情報ラベルを抽象化し、組み合わせて 3 次元のユーザー仮想モデル、つまりユーザー ポートレートを構築します。ユーザーに「ラベルを付ける」ことは、ユーザープロファイリングの最も重要な部分です。いわゆる「ラベル」とは、特定の意味を持つ凝縮され洗練された一連の単語であり、実際のユーザーの属性特性を説明するために使用され、企業がデータの統計分析を行うことを容​​易にします。

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ユーザーのタグ付けを行う場合、ブランドは 2 つの側面を考慮する必要があります。最初の次元は静的次元であり、2 番目の次元は動的次元です。

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静的ディメンション: 人口統計属性ラベルは、ユーザーの最も基本的な情報要素です。これらは通常、自己完結型のラベルであり、企業による過度なモデリングを必要としません。これらはユーザーポートレートの基本的な枠組みを構成します。

人口属性には、名前、性別、年齢、身長、体重、職業、地域、教育レベル、婚姻状況、星座、血液型など、人々の自然属性と社会的属性が含まれます。自然属性は生来のものであり、一度形成されると安定したままになります。たとえば、性別、地域、血液型などです。職業や結婚など、社会的属性は獲得され、比較的安定した状態にあります。心理的現象には、心理学と性格という 2 つの主要なカテゴリがあり、これらも先天的なものと後天的なものに分類されます。

企業にとって、ユーザーの心理現象、特にニーズ、動機、価値の 3 つの側面を研究することで、ユーザーが製品を登録、使用、購入する際の深い動機についての洞察が得られます。ユーザーが製品にどのような機能やサービスを求めているかを理解する;対象ユーザーがどのような価値ラベルを持っているか、また、どのようなグループであるかを特定します。人口統計学的属性と心理的現象はどちらも本質的に生まれつきのものであり、全体として安定した状態にあります。これらは一緒に、ユーザー ポートレートの最も表面的かつ最も内側のフェロモンを構成し、安定した静的なユーザー ポートレートを形成します。

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動的ディメンション: ウェブサイトの動作属性。ここでは主に、Web サイトの内外でユーザーが実行する一連の操作について説明します。

一般的な行動には、検索、閲覧、登録、コメント、いいね、収集、評価、ショッピング カートに追加、購入、クーポンの使用などがあります。さまざまな時期やさまざまなシナリオで、これらの行動は常に変化しており、すべて動的な情報です。ユーザーの行動データ（閲覧数、詳細なコメントの有無）を取得することで、企業はユーザーを浅いカテゴリと深いカテゴリに分類し、アクティブなユーザーと非アクティブなユーザーを区別することができます。

ソーシャルネットワーク行動とは、仮想ソーシャルソフトウェアプラットフォーム（Weibo、WeChat、フォーラム、コミュニティ、Tieba、Twitter、Instagram）上で発生する一連のユーザー行動を指し、基本的なアクセス行動（検索、登録、ログインなど）、ソーシャル行動（友達の招待/追加/フォロー解除、グループへの参加、新しいグループの作成など）、情報公開行動（追加、公開、削除、メッセージを残す、共有、収集など）が含まれます。

ユーザーにさまざまな行動タグを付けることによって、大量のネットワーク行動データ、Web サイト行動データ、ユーザー コンテンツの好みデータ、ユーザー トランザクション データを取得できます。これらのデータはユーザー情報をさらに補完し、静的タグと一緒に完全な 3 次元ユーザー ポートレート、いわゆる 3D ユーザー ポートレートを形成します。

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ユーザー ポートレートの価値:ユーザー ポートレートは、次の質問に明確に答えることができます。まず、ブランドのユーザーは誰ですか? 2番目に、ブランドのユーザーは何を必要としているか、何を好むか? 3 番目に、どのチャネルを通じてこれらのユーザーにリーチできますか? 4番目は、どのユーザーがブランドのシードユーザーとなり、オピニオンリーダーになれるかです。

ユーザーのポートレートに関しては、Xiaomi は特に正確です。 Xiaomi のユーザーはまさに「语傳」であり、販売や情報発信のためにユーザーがよく注目するコミュニティ、Weibo、QQ スペースなどのプラットフォームをフル活用しています。 Xiaomi の成功は、いわゆる「ソフトウェア、ハードウェア、インターネット」のトライアスロンではありません。代わりに、テクノロジーを理解している雷軍と、マーケティングとコミュニケーションを理解している彼のパートナーが、成功したマーケティングを通じてブランドを作り上げました。もちろん、ここで私が話しているのは、Xiaomi の初期の頃のことです。今日、Xiaomi は多くの面で大幅なアップグレードと改善を遂げてきました。

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ユーザーポートレートは製品開発の指針となり、ユーザーエクスペリエンスを最適化します。過去のより伝統的な生産モデルでは、企業は常に「生産したものをユーザーに販売する」という原則を順守してきました。この非公開の製品開発モデルでは、生産された製品をユーザーが購入しないという状況に陥ることがよくあります。

昨今、「ユーザーが求めるものを企業が生み出す」が主流となり、多くの企業がユーザーの真のニーズを最重要視しています。ユーザー需要志向の製品開発では、企業は大量の対象ユーザーデータを入手し、それを分析、処理、組み合わせ、最初にユーザーポートレートを構築し、ユーザーの好みや機能要件に関する統計を作成し、コアニーズをよりよく満たし、ユーザーに優れた体験とサービスを提供する新製品を設計・製造します。

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ユーザーポートレートは、ブランドがターゲットを絞ったマーケティングを実現するのに役立ちます。プレシジョン マーケティングはターゲットを絞ったもので、企業とユーザー間のポイントツーポイントのやり取りです。マーケティングの効率化だけでなく、企業のコスト削減にもつながります。イベントを例に挙げてみましょう。企業がイベントを企画する場合、自社のユーザーリソースを放棄し、外部チャネルを選択します。言い換えれば、彼らは自社の正確なシードユーザーを放棄し、自社のブランドについて何も知らないイベントオブジェクトを選択します。その結果、予算の数倍のコストで新規ユーザーを獲得することになります。

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ユーザーポートレートは、ブランドが関連する分類統計や詳細なデータマイニングを行うのにも役立ちます。ユーザーポートレートの情報タグを利用すると、「特定の種類のものを好む人の数」、「25 歳から 30 歳の女性ユーザーの数」などの情報を計算できます。ユーザーポートレートデータに基づいて、関連ルール計算により A と B を関連付けることができます。ウォルマートの「ビールとおむつ」の話は、ユーザーポートレートの関連ルール分析の典型的な例です。

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ブランドにとって、正確なユーザーポートレートを構築するには一定の基準があり、データのマイニングと収集、そしてデータモデリングが必要になります。ブランドは、Web サイトやイベント ページを通じて SDK を埋め込む必要があります。つまり、取得したい「イベント」を事前に設定し、プログラマーが Java/Python/PHP/Ruby 言語を使用してフロントエンド/バックエンド モジュールを開発し、対応するページに「イベント」を埋め込むコードを記述します。これにより、ユーザーの行動を追跡および記録し、リアルタイム データをバックエンド データベースまたはクライアントに送信します。

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データ モデリングの段階では、ブランドは定量的なデータだけでなく、定量的な調査も行う必要があります。質的研究方法は、物事の本質を記述的に判断することです。定量的研究方法は、定量化可能な対象の定量的特性、定量的関係、定量的変化を決定することです。一般的に、ユーザー ポートレートにおける定性的な方法は、製品、行動、個々のユーザーの特性と特徴を要約して、対応する製品ラベル、行動ラベル、ユーザー ラベルを形成するものとして表現されます。定量的な方法では、定性的な分析に基づいて各ラベルに特定の重みを割り当て、最終的に数式を通じてラベルの合計重みを計算して、完全なユーザー モデルを形成します。したがって、ユーザーポートレートのデータモデリングは、定性的手法と定量的手法を組み合わせたものになります。

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最後に、特定の重要なタグに高い重みを割り当てることができます。重み付けタグにより、コアユーザーをより適切にターゲットできます。正確なユーザーポートレートを確立することは長期的な取り組みです。企業は、将来のマーケティングと投資が証拠に基づいて追跡できるように、できるだけ早く独自のブランドユーザーポートレート構築システムの開発を開始する必要があります。

著者: 劉一春

出典：WeChat公開アカウント「劉易春のブランドビジネスイノベーション（ID：shangyeyiguohui）」