用户运营之会员体验

随着时代发展，消费者从追求物质的丰富逐步过渡到渴望精神的满足，不同的人群有着不同的习惯，对“体验”的需求与期待也是千差万别。用户旅程优化早期，往往通过梳理用户全流程接触点，改善用户的核心痛点，并在旅程中打造一个或多个“尖叫点”，来提升用户满意度。然而，随着互联网与移动终端的快速发展，品牌与用户的接触点呈现碎片化趋势，并成指数级扩张。此时就应根据用户旅程围绕线上、线下多个数字渠道与传统渠道的全流程触点进行整合，建立起连接，并提供无缝的全渠道用户体验优化。当市场逐渐由供给侧导向需求侧，取而代之的是用户在自己的生活场景中“被触达”或“被吸引”，此时，就出现了品牌价值驱动用户体验，品牌基于用户全生命周期价值来重新定义用户体验场景。用户体验是用户与品牌打交道过程中建立起来的一种纯主观感受和体验认知。它受到产品、服务、环境、品牌等多种因素影响，贯穿于售前、售中、售后各个流程。用户体验与用户的转化率、留存率、满意度、推荐度等关键指标有着密不可分的关系。用户体验影响着用户忠诚度，优质的用户体验会提升用户的忠诚度。反之，糟糕的用户体验会降低用户的忠诚度，甚至导致流失。“用户体验是所有交互，一个用户有一个启动的总和。如何提升用户体验？01创建用户画像建立用户画像可以解决品牌对用户需求的认知上的偏差，帮助品牌与用户产生共情，将自己置身到用户的环境当中，了解用户的心理活动，理清用户的真实需求，然后再提供相应的解决方案。02关注用户旅程要想提升用户体验，必须从关注单一的触点切换到关注整个用户旅程。需要透过用户视角，关注整个用户旅程，才能有效地提升用户体验。03选择合适的用户体验衡量指标用户体验测量是用户体验管理的前提和基础，而精准地测量用户体验更是离不开合适的测量指标。可以通过以下方式衡量：04与用户建立情感联系与品牌产生情感联系的用户会有更强的复购意愿，更愿意向别人推荐该品牌的产品或服务，对品牌的忠诚度更高，以及对价格的敏感度更低。05实时捕捉用户反馈如何去判断是否提供了“WOW”的用户体验呢？收集用户反馈——是最好的了解方式，可以直观地了解用户的期望与实际体验之间的差距。06建立用户流失预警用户是存在着生命周期的，从接触、了解、到体验会受到各方面因素的影响，需要时刻关注用户的状态，并建立流失预警，一旦用户出现了流失的先兆，及时地进行干预，如此才能提高挽回流失用户的成功率，降低用户流失率。梳理用户旅程及运营策略用户基本都会经历“获知”、“考虑”、“购买”、“留存”以及“传播”这几个阶段。那么，对于在初次接触、兴趣阶段、销售转化、成交节点等不同阶段的用户，根据受众的不同，可以制定不同的响应策略、孵化策略等流程，比如“新客礼遇与体验优化”、“精准内容触达促进转化”、“售后关怀与唤醒激活”等不同的核心运营流程。SAMPLE——用户运营整体策略：以快消行业为例，会员体验优化前后对比：思瓴数字以数据驱动增长为核心理念，在消费者数字化程度全球较高，具有独特营销生态的中国市场上，为服装鞋帽、快消母婴等行业品牌客户提供私域运营、会员忠诚度管理、数据处理及分析、用户数据中台建设等围绕品牌营销数字化转型的一系列服务。

当我们动手开始制作界面时是否思考过这一点。设计师所设计的界面真的能和用户们的情感形成共鸣么设计师只投入工作的热情，而不投入自己的感情，把感情化为工作根基的原动力。情感在于把握使用者的感情，而不是个人抒发情感。带着主观色彩设计出的界面与用户的情感形不成共鸣，此界面或许会是优秀的作品，但可能不是完美的产品UI。个人觉得ui界面的领域比较广它本身包含UE，（起码在国内来说是这样的）要全面投入到产品需求策划中，并在设计中不断提升用户体验。Twitter 界面设计师 Vitor Lourenco 对自己这样描述“我不是网页设计师，而是用户体验设计师。”是因为他把大量的时间用于创造并优化这个层面的用户体验。 不知什么时候起有这样的一种说法，功能决定形态。易用的界面他一定是最简陋的。个人对这种说法是有点歧义的。因为功能不仅包括使用性功能，还包括审美性功能，环境性功能等等。它绝不是孤立存在的，反而我认为一个优秀的设计界面是以功能性为基础，情感性为重心，环境性为前提。三者相互联系不可能孤立存在。 例子：改版类的信息量更大，浏览速度要求快，空间上要求更合理化，页面与用户之间的感情传输更难表达。 不断完善自我，具备全面的专业技能，不管在相关领域中前端技术或是交互行为中，不一定要精通但一定要有所了解，这样工作中可能更有效率，沟通方面自我立场更坚定，在制作的同时权衡所设计作品的领域更宽广。1要清楚自己的价值所在，这样才会懂得更进一步完善自我，但当起自己的责任。2学会沟通学会倾听。只有需求者更明白自己想要什么。3改变不了的事情，就要改变对事情的态度，找一个折中的方式。路是死的，人是活的。4不断颠覆自己，才能更好的创新新事物。 设计不仅仅是我们的工作，而且是我们生活的一部分做一项工作，只是为了谋生，这项工作就只是你的职业。你做一项工作，只是因为喜欢，并不在乎它能否带来利益，这项工作就是你的事业。靠热情，靠毅力以之为乐，全力以赴。本文标题：

江小白的情感营销提高企业与客户的粘性，江小白是精准定位建立起用户的。江小白采用了情感营销策略，通过精准的情感设计、情感包装、情感促销、情感口碑等营销方式，近年成为白酒行业中的一匹黑马，这启示白酒企业在制定营销策略时，应该对目标消费者进行精准定位，对消费者的行为偏好、心理、情感诉求进行把握，通过对产品赋予情感，引起消费者的共鸣，采取情感营销，提高企业与客户的粘性，不断革新其营销模式，以求自身的持续发展。

基于用户行为分析建立用户偏好模型

我们经常将个性化推荐的思想简单地抽象为：通过用户的行为推测出用户的兴趣，从而给用户推荐满足他们兴趣的物品。那我们其实就是要通过用户行为分析建立一个用户偏好(偏好即兴趣)模型，模型中包含各个用户的一个或更多个偏好。

插叙一段

像「用户行为」，「用户兴趣」这样的词，大多数人都有一个默认的感知，甚至对于这种词的理解可能已固化为常识，所以我很少见到有文章使用这些词时解释它们。我感觉涉及到算法模型时，对这些词的不加限定的宽泛认知就容易影响对算法模型的深入理解，会导致感知模糊却不自知。因为不同人对这些词的基本理解可能一致，但是拓展理解各不相同。本文会作出限定解释，且本文所谈用户行为都是指网络(可以是电信网络，互联网)上的行为。

概念解释

实体域

当我们想基于用户行为分析来建立用户偏好模型时，我们必须把用户行为和兴趣主题限定在一个实体域上。个性化推荐落实在具体的推荐中都是在某个实体域的推荐。比如对于阅读网站，实体域包括所有的图书，我们可以称之为图书域。其他还有，个性化音乐推荐，个性化**推荐，个性化资讯推荐等。

用户行为

用户在门户网站点击资讯，评论资讯，在社交网站发布状态，评论状态，在电商网站浏览商品，购买商品，点评商品，以及在其他类型网站的种种行为都可是用户行为。本文所指的用户行为都是指用户在某实体域上的行为。比如用户在图书域产生的行为有阅读，购买，评分，评论等。

兴趣主题

用户的兴趣维度，同样是限定在某实体域的兴趣，通常可以以标签的形式来表示。比如，对于图书阅读，兴趣主题可以是「悬疑」，「科技」，「情感」等等分类标签。值得一提的是，兴趣主题，只是从用户行为中抽象出来的兴趣维度，并无统一标准。比如qq阅读和豆瓣阅读的图书分类标签大不一样。而兴趣维度的粒度也不固定，就像门户网站有「新闻」，「体育」，「娱乐」等一级分类，而新闻下有「国内」，「社会」，「国际」二级分类，娱乐下有「明星」，「星座」，「八卦」二级分类。我们选取什么粒度的兴趣空间取决于我们对用户偏好模型的要求。

兴趣空间

在同一层次上兴趣维度的集合，比如豆瓣阅读中，可以用「新上架」，「热门」，「特价」，「免费」来构成一个兴趣空间(当然，如果使用这个兴趣空间来表征用户的兴趣，就太粗了，这里只是假设)，也可以用「小说」，「幻想」，「计算机」，「科技」，「历史」·····「美食」构成一个兴趣空间。这是两种不同的分类维度。如果将「新上架」也加入到后者集合里，就显然有些莫名其妙。值得一提是，这也并非不可能，这取决于一个如何看待这个集合的问题，如果不把它看作基于内容的分类，而是图书标签库，那么也是可行的，甚至利于建立更好地模型。本文后面我有提到。

用户行为数据

项亮在他的《推荐系统实践》的21节有详细介绍。通常在经过对行为日志的汇总处理后生成的比较容易理解的数据就是一份描述用户行为的会话日志。这种日志记录了用户的各种行为，比如在图书阅读app中这些行为主要包括点击，试读，购买，阅读(在本地app中，阅读行为有可能追踪不到)，评分，评论。

建立用户偏好模型

基于用户行为分析建立用户偏好模型的核心工作就是：将用户的行为转换为用户的偏好。

我们采用矩阵运算的思维方式，以图书阅读为例说明。

下图表示用户(user)集合：

下图表示图书(item)集合：

那么用户的行为矩阵可以表达为：

行表示用户，列表示图书，我们暂只考虑图书的购买行为，1表示用户看过该图书，0表示用户没有看过该图书。

如何将上述用户行为矩阵转化为用户兴趣矩阵(即行代表用户，列代表兴趣维度)，一种显著的方法是我们先确定图书与兴趣维度的对应关系矩阵。而这个的前提是我们确定了使用何种兴趣空间。一种常见的方式是专家给出一些样本的分类结果，也就是一般意义的训练数据，然后通过分类算法，得到分类模型，然后应用到其余数据的分类问题当中，解决其余大量数据的分类问题。这种分类的特点是一本图书只被标记为一种类别，假如有3个类别，

那么图书-兴趣矩阵为：

那么用户行为矩阵转换为用户兴趣矩阵的运算公式即可表示为下图，行表示用户，列表示兴趣，算出的矩阵再经过归一化后，每个值就代表某个用户在某个兴趣的偏好权重。

选择这样的兴趣空间的局限显而易见：一本图书只能属于一个兴趣维度。实际情况中，一本图书通常不只属于某个分类，并且当图书的数据巨大时，寄希望于编辑分类可能会越来越难以维持，所以通常是由用户主动给图书添加标签，或者机器基于内容，提取关键词。但是这种形式得到的标签集会存在同义，生僻，维度过多等情况，需要经过标签清洗的重要工作。前面已经看到兴趣空间的选择真的是非常重要，直接影响所得到用户的兴趣矩阵。所以同样的方法都得到了用户偏好，但是好不好用，就跟这部分工作有关了。

用户行为加权

上面展示的用户行为矩阵示例是一个非常简单的，直接可以从数据库里提取的例子。而实际中在数据能够支撑的情况下，我们不可能只考虑一种行为。为了获得更合理的行为矩阵，我们就需要进行行为加权。比如，A1表示用户点击的行为矩阵，A2表示购买的行为矩阵，A3表示评分的行为矩阵，那么加权矩阵就是：

至于各矩阵的权重跟我们建立用户偏好模型的目的有关，如果我们更希望找准用户的品味偏好，那么权重可能是：a1 < a2 < a3;如果我们更希望用户购买，那么权重可能是：a1 < a3 < a2。

其他用户行为分析方法

上面介绍的方法也算是一种主流的方法。但是从上面介绍的「兴趣主题」，「兴趣空间」也可以看出作出好的分类并不容易，分类粒度，分类维度等都不好控制，用户打标签也需要复杂的标签清洗工作。在图书，**这样的实体域，我们还可以通过类别给用户推荐喜欢的物品，而在个性化资讯推荐领域(这里仅举个例子，资讯推荐应该有其特殊之处)，我们不见得能通过类别推荐用户喜欢的资讯，甚至用户本身也不在意类别。我们并不需要显式地构建物品-兴趣对应关系矩阵，也可以将用户和所喜欢类别的物品关联起来。这就涉及到隐含语义分析技术。这个部分会日后在此文补充。

小总结

以上可以看出基于用户行为分析的用户偏好建模的常规方法非常简单明了。事实上也的确如此，在使用这些方法或者思想编写程序计算都不是什么难事。而实际上，我们遇到的问题却并非是方法本身，而是数据本身。数据方面的两大问题是稀疏和长尾分布。通常有行为数据用户很少，而用户的行为对象也集中在不多的物品上。方法易学，而数据问题只能在实战中才能深刻体会，才会发现主要的精力和难点都在解决数据的稀疏和长尾上。希望日后能结合实际问题写写解决数据问题的文章。

此外，上面虽然是用矩阵运算的思想讲述，但我在实际项目中发现其运算的本质其实是对用户行为的统计。所以在实战中，不一定要先建矩阵，再做计算，直接在数据库里使用sql计算非常方便。

本文来自微信公众号：壹娱观察（ID:yiyuguancha），文/木宇。节点营销一直是品牌营销的重中之重。品牌营销并非孤立存在的自说自话，必然要融入在整个社会文化语境中，借助现存的传播势能，才能有效对目标人群进行心智唤醒，从而建立价值共鸣和情感连接，这其中，关键节点的选择和运营尤为重要，公共节日节点、行业共性节点、电商大促节点属于节点营销的三大类别，能否把握机会一击必中，较高程度决定了品牌传播声量及销售转化的上限。针对节点营销，抖音也在持续发力，“抖音818发现好物节·好物大赏”刚刚过去，“921超级宠粉节”的铺垫已经开始，就在昨天，巨量引擎联合护肤品品牌玉泽发布了节点营销视频，传递出了巨量引擎对于护肤行业的深入洞察，并呈现了清晰而完整的节点营销思路。而这显然不仅仅是针对护肤行业，而是发给所有行业品牌主的一封“情书”，这背后究竟隐藏着怎样的“心机”？营销背后的“心机”对于品牌节点营销而言，最关键的是两大环节，一是如何挑选营销节点，实现四两拨千斤的效果，这有赖于对行业市场的精准洞察；二是如何放大营销效果，实现从曝光—种草—转化的全链路闭环。这两大环节，在巨量引擎的这支节点营销视频中都体现得淋漓尽致。首先是精准洞察。通过这段视频，可以清晰感知到巨量引擎对于营销节点的敏锐洞察，能在行业共性节点、公共节日节点、电商大促节点这三大类别中，精准锚定适合不同行业品牌投放的切入时机。值得一提的是，这种洞察并非来自于纯经验的感性判断，而是基于内容和数据统计的分析，通过关键词的锚定，将抖音上广泛却离散的用户需求挖掘了出来，比如，巨量引擎洞察到，在夏日节点，#夏季防晒话题相关搜索量暴涨；在新春节点，#新年妆容话题播放量达到7000w；在电商大促节点，用户有化妆品囤货习惯。其次是营销闭环。在每个节点中，都体现出了巨量引擎具备的全链路营销能力，针对不同节点的话题热点投放符合场景的优质内容，最大程度唤醒用户的感知和共鸣，巧妙植入品牌信息，并通过相对应的项目玩法圈定精准用户，建立品牌与用户之间的深入互动，再通过直播等形式完成销售转化或粉丝增长。在一站式营销中，通过镜头语言展示了抖音节点营销在内容种草、互动转化、链路闭环上的全面优势，以此来帮助品牌沉淀用户关系资产，这才是这封“情书”背后的“心机”所在。节点营销中的品牌转化漏斗视频所能表达的信息终究有限，在视频之外，巨量引擎也为品牌在节点营销上铺平了道路，在其发布的《营销节奏大师通关指南》中，针对目标人群的认知节奏，给出了一个清晰的时间线规划，帮助品牌找到节点营销中的节奏，以此来实现漏斗转化效率最大化。营销本质上是品牌与用户之间建立关系的过程，如果品牌要追求“品效合一”的效果，就不能仅仅停留在浅层的“消费关系”上，而更应该注重“用户关系”的建立，这即是我们今天所常说的占领用户心智，与用户实现价值和情感上的连接。而“用户关系”的建立是个由浅入深的过程，现代营销之父菲利普·科特勒在《营销革命40》中提出过一个经典的5A理论，对“用户关系”的阶段进行了科学化定义：A1（了解）、A2（吸引）、A3(问询）、A4（行动）、A5（拥护）。巨量引擎在节点营销中的阶段流程规划，正是基于此而建立，并添加了处于潜在人群段的O（opportunity），形成“O-5A模型”。《营销节奏大师通关指南》在品牌的具体操作上，主要分为三个阶段：第一阶段，节点前15-30天，是关键的人群拓展期，追求目标是O→A1/A2。这个阶段内品牌主要的任务是“广撒网”，通过贴合品牌调性的精品内容来大面积曝光，可以借助IP效应及内容本身的穿透力，来不断实现破圈传播，无限拓展触达人群的范围，为漏斗转化模型提供足够庞大的人群基数。以新华网旗下超级平台“溯源中国”项目为例，综合新华网+抖音官方直播间+巨量引擎三大渠道，整合站内外传播资源，通过明星主播IP，放大央媒的品牌效应，最终将宣传效果拉满，实现了117亿曝光和直播间105W+的累计观看人数。第二阶段，节点前5-10天，是精准人群的凝聚期，追求目标是A1/A2→A3。这个阶段品牌的主要任务是“精准投”，根据平台反馈的初期曝光数据分析，品牌已能锚定一批具备较高认可度和消费意愿的人群，可以通过精准投放广告、明星达人种草、策划互动活动来进一步深化关系。以父亲节的圈层传播项目为例，抖音通过设置#假如我们有小孩的共创话题，吸引目标人群加入互动，并加入了新能力道具宝宝长相测试，撬动更多潜在人群。通过音频、道具等站内轻交互玩法，以话题为锚点成功实现了精准人群的触达，在此过程中也提高了品牌和用户的互动率。第三阶段，节点前后5天，是转化价值的收获期，追求目标是A3→A4/A5。这个阶段品牌的主要任务是“强转化”，借助巨量引擎的多类型营销工具、多样化任务模式，来完成销量增长和品牌吸粉。以食品品牌大希地的“深夜勿点怕你忍不住”任务为例，通过设置任务奖励来鼓励用户参与活动，在持续5天的任务期内，引导用户关注、浏览、点赞、评论，在这个过程中不断加深对品牌的认知，帮助大希地实现播放量增长150%、点赞增长18倍、完播次数增长5倍，最终达成累计新增粉丝128万、累计成交金额159万。通过以上清晰科学的节奏规划，有助于品牌将巨量引擎的工具效应发挥到最大化，从而建立一个ROI更高的营销漏斗转化模型。节点营销大师是如何炼成的？今年以来，巨量引擎不断深入节点营销的研究，已形成了一套自成风格的成熟体系，从核心逻辑到具体方法论都日臻完善。在核心逻辑上，节点营销以“兴趣”作为支点，通过内容、用户、机制三大方面的协同产生化学反应，将用户的“兴趣”与品牌的“生意”实现需求与供给的双向转化。作为国民级应用，抖音所提供的丰富多元化内容细分出无数触角，通过用户行为选择和算法优势，可以为用户提供精准的个性化匹配，相比传统货架电商基于明确需求的搜索逻辑，抖音的兴趣逻辑可以进一步挖掘用户的潜在需求。对于节点营销而言，用户在内容消费的过程中潜移默化间也完成了心智种草，为后续的品牌增粉和商品销售转化建立了平滑过渡。超6亿日活的用户体量，为各行业品牌提供了足够庞大的基本盘，蕴藏的丰富需求为节点营销提供了更多的增长可能性，而在高频互动中，用户通过内容与品牌、平台之间的信任也在不断加深，其中，尤其是女性和年轻群体为代表的新圈层在消费表现上尤为强劲，这将会成为品牌争取的重要人群。平台机制则在内容和用户之间扮演了一个催化剂的作用，可以理解为一整套营销工具包，并且实现了从前期准备到后期复盘的全流程服务机制覆盖，让二者通过平台建立更深的关系。在具体方法论上，巨量引擎主要通过新内容、深互动、全链路来赋能品牌。在新内容上，抖音近年来不断进行内容创新和丰富内容形态，深耕“精品内容”路线，并且今年以来步伐明显加快。比如在8月12号推出的《百川综艺季》项目，是结合了两大优势，一是在创意方面，通过平台数据对于用户喜好进行深入洞察，一是在制作方面，业内资深制作人进行保驾护航。而在短剧打造上，抖音也一直在引领国内风尚，随着柳夜熙这类大热IP的崛起，抖音短剧的质感也在不断提升。在每一次节点营销中，优质内容是品牌形象和价值传播的重要载体。在深互动上，以前文所提到的“O-5A”模型为基础，传统的营销方法更多停留在A1（了解）A2（吸引）层面，而巨量引擎通过互动玩法的不断升级，将目标人群推进到A3（询问）层面，这正是品牌人群资产中最具备转化潜质的人群，一旦将“用户关系”推过这个阶段，后续的销售转化和品牌跟随都将顺畅很多。在重要节点上，通过全场景的深入互动，对于推进品牌在用户心智中的位置能起到关键作用。在全链路上，随着抖音电商的不断完善，结合本身具备的内容生态、算法能力、营销工具等等，巨量引擎已经打通了从曝光到种草到转化的营销闭环，并不断在理论层面上提出针对各类营销的方法论。在节点营销上，今年相继发布了《2022抖音电商节点营销白皮书》到《营销节奏大师通关指南》，为品牌提供了一站式营销指南。巨量引擎打造以上完整的节点营销体系，最终目的都是为了帮助品牌实现品效合一的增长，随着体系的完善，其拉动效用正在成几何级增长——2021年抖音818新潮好物节，订单量同比增长507%；2021年抖音双11好物节，订单量同比增长275%；2022年抖音好物年货节，订单量同比增长215%。《营销节奏大师通关指南》商业战场从来都是不进则退，在存量竞争的今天，增量空间的有无更加牵动着品牌的生死，巨量引擎在节点营销上的不断发力，对于新品牌起势和老品牌突破都有重要价值。