Một nghiên cứu tình huống hoàn chỉnh để hiểu cách tạo chân dung người dùng

Phân tích hồ sơ người dùng là một kỹ năng thiết yếu cho hoạt động của người dùng. Trong bài viết này, tác giả sử dụng ví dụ về chân dung người dùng để giải thích cách tạo chân dung người dùng tốt và cung cấp phương pháp thực tế. Chúng ta hãy cùng xem nhé.

Một người bạn cùng lớp hỏi: Tôi thấy mọi người khoe khoang về chân dung người dùng ở khắp mọi nơi, nhưng tôi chưa bao giờ thấy ví dụ thực tế nào. Hôm nay chúng tôi sẽ đưa ra một ví dụ thực tế về việc sử dụng chân dung người dùng để tăng khối lượng giao dịch.

Hơn nữa, ví dụ này xảy ra xung quanh chúng ta. Tôi đã gặp phải tình trạng này khi đang chăm sóc con mình, và nó vẫn còn mới mẻ.

1. Ví dụ về chân dung người dùng thực tế

Bầu trời cao và không khí trong lành, với làn gió mát thổi qua. Bố dẫn Coco ra ngoài chơi và thấy rất nhiều người đang thả diều bên bờ hồ. Một ý nghĩ chợt lóe lên: Hãy cùng đi thả nó đi! Coco nói: Đúng vậy! Thế là hai người họ đi mua diều từ một người bán hàng rong không có giấy phép.

Thấy Coco thích, bố đã định trả tiền, nhưng không ngờ lại có đoạn văn sau:

Sau đó bố và Coco cùng nhau đi thả diều một cách vui vẻ. Nhưng sau đó tôi nghĩ: Liệu điều này có dựa trên chân dung người dùng, sử dụng hệ thống đề xuất để cải thiện toàn bộ quy trình giao dịch không? Thu thập dữ liệu-gắn nhãn-đề xuất sản phẩm-tăng doanh số đều được thực hiện cùng một lúc và các đề xuất thứ cấp cũng được đưa ra để tăng tỷ lệ giao dịch và giá trị đơn hàng trung bình riêng biệt. Thật là thông minh.

Mặc dù chú không có hệ thống dữ liệu lớn nào và không biết viết code, nhưng cách làm của chú tốt hơn nhiều so với những người mới vào vẫn đang hỏi khắp nơi "Thuật toán giới thiệu diều là gì?", "BAT bán diều như thế nào?", "Tôi làm trong ngành diều Internet, có ông lớn nào hiểu biết về vấn đề diều Internet không?" Suy cho cùng, thực hành sẽ tạo nên sự hoàn hảo và đạo văn sẽ làm giảm IQ .

Tuy nhiên, nếu bạn suy nghĩ kỹ thì mọi chuyện không đơn giản như vậy: có rất nhiều người bán đồ chơi, tại sao lại bán diều?

2. Mục đích thực sự của chân dung người dùng

Các bậc cha mẹ thường xuyên đưa con ra ngoài đi dạo đều rất quen thuộc với thực tế là gần các công viên, ao hồ và bãi cỏ, có những gian hàng nhỏ bán đồ chơi như que thổi bong bóng, súng đồ chơi, đũa thần, dụng cụ đào cát và diều. Có vẻ như tất cả đều bán đồ chơi, nhưng nếu bạn nhìn kỹ, sự khác biệt giữa các loại đồ chơi khác nhau rất rõ ràng.

1. Súng đồ chơi, đũa thần

Kiểu dáng của loại đồ chơi này rất quan trọng! Cho dù đó là cây đũa thần của Balala the Fairies hay 98K của PlayerUnknown's Battlegrounds thì cũng quyết định trực tiếp đến việc trẻ em có mua nó hay không. Đây là điều điển hình: được thúc đẩy bởi những cú đánh. Sản phẩm nóng có thể được tạo ra một cách nhân tạo. Những gì được kiểm tra ở đây là khả năng thiết kế và quảng bá doanh nghiệp. Nếu bạn không chọn đúng phong cách thì mọi thứ đều trở nên vô ích. Ngay cả hệ thống đề xuất tốt nhất cũng không thể giúp được.

2. Đũa bong bóng

Điểm hấp dẫn của loại đồ chơi này rất nổi bật: bong bóng bay khắp bầu trời. Vì vậy, tôi không cần bất kỳ lời giới thiệu nào cả. Bạn chỉ cần nằm phục kích bên vệ đường, đợi một nhóm trẻ em đi tới rồi hét lên trời, rất nhiều bong bóng sẽ bay về phía trẻ em. Vậy thì chín trên mười lần, một số trẻ em sẽ muốn mua nó. Đây là điều điển hình: dựa trên kinh nghiệm. Điều được thử nghiệm ở đây là khả năng bán hàng để người dùng có thể trải nghiệm kết quả. Ngược lại, nếu bạn không cho mọi người trải nghiệm mà chỉ tiếp tục giới thiệu thì mọi người vẫn sẽ vứt nó đi.

3. Xô đựng cát

Những thứ này rất đồng nhất (một cái xẻng đầu vuông, một cái xẻng đầu nhọn, một cái cào, một cái xẻng nhỏ, một mô hình vỏ sò, một mô hình sao biển, một cái xô nhỏ, cùng một mô hình trên khắp đất nước). Và chức năng của nó rất rõ ràng và duy nhất: đào cát! Đối với cha mẹ, không có gì nhiều để nói. Nếu nó rẻ, họ sẽ mua nó. Nếu nó đắt, họ sẽ không mua. Đây là trường hợp điển hình của việc bị chi phối bởi giá cả. Điều cần xem xét ở đây là giá cả. Nếu giá quá cao, dù chúng ta có khuyến nghị thế nào, phụ huynh cũng không cảm thấy bị lừa.

Ngược lại, diều khá độc đáo:

• Nếu thả diều ra, nó sẽ quá lớn để trưng bày hoặc để khách hàng lựa chọn.
• Nhiều người quan tâm đến màu sắc, kích thước và hoa văn của diều. Bạn không thể ngăn cản mọi người lựa chọn.
• Giá một chiếc diều tương đối cao. Nếu bạn bán giá quá cao, người lớn sẽ bỏ đi sau vài phút, còn nếu bạn bán giá quá thấp, bạn sẽ không kiếm được tiền.

Nhất là đối với chú đang chạy trốn, nếu chú thực sự rải hết diều xuống đất, khi quản lý đô thị đến có lẽ chú sẽ không chạy thoát được! Hơn nữa, có hàng chục con diều được bày ra trên mặt đất, trông rất xấu và rất khó để phụ huynh lựa chọn.

Bạn biết đấy, rất ít phụ huynh sẵn lòng đưa con mình đến các quầy hàng để mua đồ. Hầu hết họ chỉ là biện pháp thỏa hiệp vì họ sợ/sẽ bị làm phiền bởi tiếng khóc và sự ồn ào của trẻ em. Do đó, bạn càng thêm nhiều lựa chọn thì nguy cơ mất khách hàng càng lớn. Vì vậy, hệ thống đề xuất rất hữu ích ở đây.

Khi so sánh bốn danh mục này, chúng tôi thấy rằng hệ thống đề xuất chỉ là công cụ hỗ trợ cho việc quản lý sản phẩm, phù hợp với các sản phẩm không nổ và các sản phẩm có sự khác biệt nhất định giữa các danh mục.

Tuy nhiên, mọi chiến thuật quản lý sản phẩm đều liên quan đến chân dung người dùng. Chỉ bằng cách hiểu người dùng, chúng ta mới có thể đáp ứng chính xác nhu cầu của họ. Vì vậy, đừng chỉ nghĩ đến các khuyến nghị khi bạn đề cập đến chân dung người dùng. Vẫn còn nhiều việc phải làm (như thể hiện trong hình bên dưới).

3. Tại sao việc tạo ra chân dung người dùng hữu ích lại khó khăn?

Vì chân dung người dùng rất hữu ích. Vậy tại sao chúng ta luôn cảm thấy rằng chân dung người dùng chỉ là một đống dữ liệu được xếp chồng lên nhau, nhưng cuối cùng lại vô dụng? Bởi vì nếu bạn muốn tạo ra một chân dung người dùng hữu ích, bạn cần tránh quá nhiều cạm bẫy.

1. Không có mục đích rõ ràng

Nếu chú sai vặt gặp bố mẹ trẻ, chú sẽ không hỏi họ mua gì mà chỉ nói chuyện về mọi thứ. Anh ấy vẫn có thể bán diều chứ? Tất nhiên là không, có thể nói chuyện vô nghĩa cũng khiến người ta thấy dễ chịu. Đây chính là sự khác biệt giữa việc có mục tiêu và không có mục tiêu. Khi nói đến công việc, nhiều người tạo chân dung người dùng dựa trên: "Người lãnh đạo yêu cầu tôi làm việc đó" và "Tôi thấy mọi người khác đều đang làm việc đó".

Đối với:

• Bạn đã làm gì?
• Phòng ban nào sử dụng nó?
• Nó được sử dụng trong những trường hợp nào?
• Những chỉ số nào cần được cải thiện?
• Chỉ số này hiện tại là gì?
• Dự kiến ​​mức tăng là bao nhiêu?
• Cần có những cơ sở hỗ trợ nào để cải thiện các chỉ số?

Chưa bao giờ nghĩ về điều đó

Nếu điều này có hiệu quả thì tuyệt vời.

2. Chất lượng dữ liệu không được đảm bảo

Lưu ý rằng người chú nhìn thấy rõ một người cha và một đứa trẻ đang đi tới, nhưng ông vẫn hỏi: "Người lớn hay trẻ con sẽ thả nó ra?" Ông không coi đó là điều hiển nhiên. Đây là biểu hiện của tính chuyên nghiệp. Bởi vì đồ chơi là một tình huống điển hình mà người dùng và người mua bị tách biệt, đặc biệt là diều, thứ mà cả người lớn và trẻ em đều có thể chơi. Điều quan trọng là phải xác nhận tính xác thực tại thời điểm này.

Tương ứng với công việc, đó là thứ chúng ta thường gọi là chất lượng dữ liệu. Chất lượng dữ liệu là điều kiện tiên quyết cho mọi phân tích và nhiều công ty đánh giá thấp tính nghiêm ngặt của việc thu thập dữ liệu. Sau khi cái gọi là "phương pháp khuếch tán nhãn" ra đời, có một nhóm người mới làm việc với dữ liệu và nghĩ rằng họ không cần phải thu thập dữ liệu và có thể tính toán dữ liệu thực miễn là họ có thuật toán. Điều này thực sự đã tự cắt đứt con đường của họ. Chất lượng dữ liệu càng cao thì càng tốt.

3. Không có nhãn, chỉ có số

Lưu ý rằng điều mà chú đang hỏi là nhãn chứ không phải dữ liệu thô. Ví dụ, người lớn có thể cao 150cm và trẻ em cũng có thể cao 150cm. Vậy tại sao lại yêu cầu nhãn thay vì một giá trị cụ thể? Đầu tiên, việc thu thập dữ liệu nhãn rất dễ dàng. Thứ hai, nhãn của trẻ không chỉ đại diện cho chiều cao mà còn đại diện cho tính thẩm mỹ, chức năng của nó phong phú hơn nhiều so với dữ liệu gốc.

Đây là sự phản ánh trực tiếp vai trò của nhãn: giàu ý nghĩa và dễ sử dụng. Đây là lý do tại sao chúng ta cần tiếp tục dán nhãn sau khi thu thập dữ liệu. Nhãn là cách phân loại dữ liệu có ý nghĩa, tinh tế và hữu ích hơn nhiều so với dữ liệu thô.

4. Thiếu sự xác minh kết quả và không lặp lại

Nói về tính hữu ích của nhãn mác, một số người đã phát triển chứng cuồng nhãn mác và phát cuồng vì việc dán nhãn, bất kể chúng có hữu ích hay hữu ích đến mức nào. Nói tóm lại, càng nhiều nhãn càng tốt. Nhưng một nhãn chưa được xác minh là có hiệu quả cũng giống như không có nhãn đó. Chưa kể đến việc tạo ra các nhãn phụ và nhãn cấp ba phức tạp hơn dựa trên nhãn chính.

Điều thú vị là chú Zougui đã sử dụng chiến lược dán nhãn thứ cấp. Lưu ý rằng nếu lúc đầu bạn nói: diều thường là 20, diều trẻ em là 30 thì rất có thể phụ huynh sẽ trực tiếp chọn diều 20. Nếu bạn nói ngay từ đầu: Kite 30, điều đó có thể làm cha mẹ sợ.

Tuy nhiên, nếu trước tiên bạn xác nhận rằng phụ huynh đồng ý mua, sau đó giới thiệu một loại máy quấn đắt tiền hơn mà "không làm đau tay" thì tỷ lệ thành công sẽ được cải thiện đáng kể. Bởi vì điều này đã được xác nhận: phụ huynh này sẵn lòng chiều chuộng đứa trẻ, và phụ huynh nào sẵn lòng chiều chuộng đứa trẻ thì rất có thể sẽ mua một chiếc đắt tiền. Trên thực tế, theo số liệu thống kê chưa đầy đủ, một nửa số máy quay tại chỗ là “an toàn cho tay”. Hehe, bạn có thể nếm thử hương vị của nó một cách cẩn thận.

V. Tóm tắt

Tất nhiên, những điều trên chỉ là sự giải thích thêm của ông Trần về vấn đề này. Có thể người chú chỉ thông minh và không nghĩ nhiều như vậy. Nhưng loại ví dụ trực quan này rất dễ nhớ đối với mọi người. Lần tới khi bạn bối rối không biết “Ảnh chân dung người dùng có tác dụng gì???”, bạn có thể suy nghĩ lại.

Có một câu hỏi nhỏ ở đây. Quá trình này có vẻ rất đơn giản, vậy tại sao chúng ta lại cần các nhà phân tích dữ liệu chuyên nghiệp để thực hiện? Nhân viên kinh doanh cũng có thể tự tóm tắt.

Trả lời: Có hai lý do. Đầu tiên, lượng dữ liệu trong các tình huống kinh doanh thực tế là lớn và có nhiều chiều, rất tốn thời gian để xử lý và đòi hỏi phải có chuyên gia thực hiện. Nếu bạn thấy rằng bộ phận hoạt động của mình không phải là lập kế hoạch, lựa chọn quà tặng và khảo sát người dùng mà lại dành 8 giờ mỗi ngày để xử lý dữ liệu thì công ty không còn xa bờ vực phá sản nữa.

Thứ hai, kinh nghiệm của nhân viên kinh doanh có thể dễ dàng bị ảnh hưởng bởi những tác động ngắn hạn, dẫn đến những phán đoán sai lầm (như thể hiện trong hình bên dưới). Khi nhân viên kinh doanh phụ trách KPI, họ có xu hướng chọn những KPI tạo ra kết quả ngắn hạn và bỏ qua những tác động dài hạn. Đây là lúc các nhà phân tích dữ liệu cần phải giữ bình tĩnh, quan sát trong thời gian dài và tích lũy kinh nghiệm. Để hướng dẫn doanh nghiệp tốt hơn.

Vì vậy, sinh viên làm phân tích dữ liệu phải có sự tự tin vào bản thân. Giá trị của dữ liệu còn lớn hơn nhiều so với một mô hình phức tạp. Công việc cơ bản, tích lũy phương pháp, tóm tắt kinh nghiệm và phản hồi cho doanh nghiệp là tất cả những gì chúng tôi có thể làm. Phương pháp càng khó thì càng tốt. Phương pháp càng hữu ích thì càng tốt. Nhớ nhé, nhớ nhé.

Tác giả: Thầy giáo thực tế Trần, Nguồn: Tài khoản chính thức: "Thầy giáo thực tế Trần"