互联网人群画像怎么做_人群细分有哪些维度

为什么要做互联网人群画像？

在流量红利见顶的当下，**“广撒网”式投放**已无法支撑ROI。人群画像的本质，是把模糊的“用户”拆成可触达、可运营的“人”。它解决三个核心问题：

• **预算花在谁身上**：避免把母婴广告推给单身男性。
• **内容怎么打动他**：同一款咖啡，学生党看价格，白领看产地。
• **渠道怎么选**：Z世代刷小红书，中产刷知乎。

---

互联网人群画像怎么做？

1. 数据层：先解决“有什么”

数据来源分三类：

1. **一方数据**：自家APP/小程序的注册、浏览、下单记录；**埋点深度决定画像精度**。
2. **二方数据**：广告平台的点击、曝光回传；抖音的“行为兴趣”标签即属此类。
3. **三方数据**：运营商的基站轨迹、银联的消费层级；需通过DMP合规调用。

自问自答：数据量不够怎么办？
用“相似人群扩展”（Look-alike），以高价值用户为种子，让平台算法找出行为相似的潜在人群。

---

2. 标签层：把数据翻译成“人话”

标签体系遵循“**可解释、可运营、可迭代**”三原则：

• **静态标签**：性别、城市、设备价格（直接用于定向）。
• **动态标签**：近30天搜索“露营”频次>3次（需实时更新）。
• **预测标签**：基于RFM模型预测“即将流失”用户（需机器学习介入）。

案例：某美妆品牌发现“夜间浏览+收藏口红”的用户，次日转化率高出均值47%，遂建立“夜猫剁手党”标签，针对性推送“熬夜面霜”组合装。

---

3. 应用层：让画像“跑”起来

画像不是PPT，要嵌入三个场景：

• **广告投放**：用“高客单+美妆达人”标签在B站投UP主合作视频，CPC降低22%。
• **产品迭代**：发现“小镇青年”用户卸载主因是“安装包过大”，推出极速版后留存提升19%。
• **私域运营**：给“母婴-0-1岁”标签用户推送“辅食日历”小程序，社群活跃度提升3倍。

---

人群细分有哪些维度？

1. 人口属性：最基础却最易错

误区：把“年龄25-35”当成“中产”。
正确做法：**叠加消费能力**（如“iPhone近三代用户”）+**城市级别**（一线/新一线）+**家庭阶段**（已婚已育）。

---

2. 行为轨迹：比“你是谁”更重要的是“你做了什么”

细分案例：

• **深度互动型**：近7天加购≥2次但未支付，需推限时券。
• **内容依赖型**：90%流量来自短视频，图文页跳出率80%，应减少长图文。
• **比价敏感型**：多次点击“价格排序”，可突出“全网低价”标签。

---

3. 心理动机：从“功能需求”到“情感需求”

用KANO模型拆解：

• **必备属性**：外卖用户要求“准时达”。
• **魅力属性**：发现“95后”点奶茶时，杯套印有“emo文案”会主动晒图。

自问自答：如何挖掘心理动机？
在支付完成页插入1个选择题：“您今天下单的主要原因是？”选项设计覆盖“尝鲜/囤货/社交/犒劳自己”，回收1万条数据即可提炼动机占比。

---

4. 生命周期：同一人的不同“阶段身份”

以电商为例：

1. **新手期**：注册3天内未首单，推“新人1分购”。
2. **成长期**：近30天复购≥2次，推“会员试用”。
3. **成熟期**：年消费≥5000元，推“专属客服+生日礼盒”。
4. **流失期**：90天未登录，推“回归礼包”短信。

---

避坑指南：90%团队会踩的3个雷

• 标签冗余：某APP建了2000+标签，运营实际只用30个。解决方法是每季度清理“近90天调用次数=0”的标签。
• 静态画像：用户去年是“学生”，今年已工作，若标签不更新，推送考研课程必被投诉。
• 隐私合规：2023年某头部平台因“未经同意使用运营商数据”被罚50万，需确保数据来源的“三重授权”。

---

未来趋势：画像的“下一站”

随着大模型普及，人群画像将向**实时化、场景化、情感化**演进：

• **实时化**：基于用户当前浏览内容，5分钟内生成“此刻兴趣”标签。
• **场景化**：结合LBS+天气，给暴雨中的用户推“外卖延时补贴”。
• **情感化**：通过语音情绪识别，发现用户客服通话中“愤怒”，自动升级至高级客服。

最终，画像不再是“标签集合”，而是**一个会自我进化的数字孪生人**。