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小红书的核心用户聚类分析

2023-09-08 08:06| 来源: 网络整理| 查看: 265

一、产品简述 1.1产品介绍

小红书截至2018年10月15日,全球有超过1.5亿年轻用户在小红书app上分享吃穿玩乐买的生活方式。

在小红书社区,用户通过文字、图片、视频笔记的分享,记录了自己的美好生活,分享自己的生活方式。

1.2产品定位

小红书从2013年上线发展至今已经有5年时间,从冷启动时只是服务几乎去香港购物女性用户,到针对海外购买感兴趣商品的女性用户,再到足不出户购买跨境商品的网购用户,再到今天小红书APP的slogan——“标记我的生活”,以分享生活方式为主的切入到用户生活的各方位的分享社区电商平台。

现小红书主要为年轻女性提供可分享护肤美妆、时尚穿搭、明星等18个话题内容的社区交流平台,同时为没有明确购物目标的用户提供内容服务,帮助他们做购物决策,养成用户消费需求。平台以内容连接消费者和商品的电商模式,使得消费者通过内容的建议和指引而实现消费。

1.3用户需求分析

(1)用户画像

从艾瑞数据提供的小红书的用户画像分析指数可知:

\ast 小红书的用户女性占比远远大于男性,女性用户是主力;

\ast 用户年龄主要分布在85、90后年轻人群,其中24-35岁占比最多,占近6成;

\ast 用户主要分布在一二线城市,以省份来看,广东省占比最高。

\ast 使用应用爱好以网购、生活、资讯为主,用户消费水平中等偏高。

▲ 小红书用户的性别分布 ▲ 小红书用户的年龄分布 ▲ 小红书用户的区域占比

综上所述,可以推测出小红书的目标用户是以年轻女性为主,集中在一二线城市,消费水平中等偏高。男性用户占比虽远远不及女性用户,但是他们的影响力也不容小觑,未来对于男性用户的需求和价值的挖掘可以更加深入,男性用户的价值有待提高。

(2)用户特征

\ast 基本属性:年龄在25-35岁的年轻女性为主,普遍受过高等教育,集中在一二线城市。

\ast 消费特征:以享受生活为主要消费;喜爱跨境购物,爱出行旅行,以拍照分享为兴趣。

\ast 行为特征:

     \odot 消费行为:购物血拼、跨境购物、旅游、美食等

     \odot 社交行为:喜爱拍照、拍视频分享生活方式,推荐好吃好玩的事件,生活方式

\ast 心理特征:喜爱分享个人生活方式,希望获得关注,追求品质生活,喜欢彰显个性

(3)用户需求和解决方案

小红书的用户以年轻女性为主,越来越多的95后涌向小红书,小红书用户群体趋向越来越年轻化。

而90、95后的年轻女性希望在分享个人生活方式记录的同时能够彰显个性,获得关注。而恰好,小红书分享社区满足了这部分人的需求,小红书为用户提供文字、图片、视频笔记分享自己的生活方式,提供美妆、美食、旅行等各种类型话题专题讨论,满足用户获得关注的社交需求。

与此同时,小红书还为没有明确购买目标的用户提供优质、丰富的内容服务,为用户提供筛选比较的渠道,对于商品值不值得买,适不适合自己,小红书优质的内容解决了用户的购物顾虑,帮助用户做购物决策,养成用户消费需求,已内容连接商品的电商模式,解决用户需求的同时也实现了内容的变现。

(4)使用场景

\ast 角色A:小杨,在美国读书的小美女

使用场景:乐于分享购物笔记,渴望分享的商品被认同。

基本属性:22岁,在英国读硕士,学习繁忙,但也会参加很多社交活动。爱旅行更爱shopping,对各种大牌爱不释手,有打折绝对不会错过。

购物习惯:因在国外且常旅行,购买奢侈品和高品质商品的场景为线下购物中心,时间多集中在当地折扣季。

产品行为:小杨是分享购物笔记的高度活跃用户,年轻有激情,渴望分享的商品被认同;每当购买到好用,性价比高的商品就会分享购物笔记,会配合薯队长修改笔记,耐心回复评论。

\ast 角色B:小P,职场精英女性

使用场景:日常自由分配时间少,工作繁忙,喜欢浏览收藏高端购物笔记

基本属性:35岁,在职场打拼多年,有所成就。收入较高,衣食无忧。极其繁忙,可能因为重事业而没有结婚,也可能结婚了每天除了工作就是照顾孩子,疲于奔命,压力大。

购物习惯:舍得买高端商品,或者因为工作生活繁忙,喜欢网购;对于护肤品、美妆等高端单品,每年固定出境游,期间疯狂扫货。

产品行为:不会频繁地分享购物笔记,相对而言更喜欢浏览和收藏高端购物笔记,减少购物决策时间,对于推荐的商品mark下,有空时找朋友代购或自己购买。

1.4产品分析

(1)产品功能结构

▲ 小红书产品结构(仅展示至二级)

(2)用户使用流程

\ast 用户发布笔记操作流程

▲ 发布笔记操作流程图

用户通过底部标签栏“发布”按钮,发布笔记,产品用户主力为女性,考虑到年轻女性爱美的心态,产品在发布笔记的时候都可以选择“滤镜和美颜”功能,满足用户年轻女性爱美的心理。

除此之外,发布笔记的时候还可以直接添加标签和贴纸,让所发布的内容更加个性化和时尚化,完全满足年轻女性追求彰显个性的心理。

另外发布笔记的时候还可以选择加入到某个话题中,以此为产品社区内容增加活跃度。

\ast 用户浏览笔记操作流程

▲ 浏览笔记操作流程图

用户浏览笔记分为2种情况:

①用户有明确的目标导向,直接进入首页-搜索栏-输入搜索关键词,进行搜索浏览。

②用户没有明确的目标导向,这时候用户可以通过浏览发现页(系统根据大数据算法推荐用户感兴趣的内容),用户也可以选择进入到关注页,浏览自己关注对象的最新动态,或是进入到附近页,浏览附近人的动态。

\ast 用户商城购物操作流程

▲ 商城购物下单操作流程图

用户除了可以在商城搜索需要购买的商品进行下单外,还可以通过浏览笔记的时候进入到笔记介绍的这个商品的详情页中(此操作流程不做说明),增加用户下单购买的转化率。

1.5产品当前状况

(1)产品生命周期分析

从小红书15年9月至18年12月安卓用户下载量增长曲线图可知,用户下载量在2017年11月开始突破1亿,随后用户下载量以近乎4倍的速度喷井式地增长,仅1年时间就由17年11月的1亿增长至18年12月的5.5亿用户下载量。

由此可判断,小红书APP正处于产品快速成长期。用户对产品由认知发展到越来越熟悉,用户量增长迅速,产品迅速抢占市场,小红书APP正在快速成长。

▲ 小红书15.9-18.12安卓用户下载量增长曲线图(数据来源酷传)

(2)用户规模和活跃度

根据小红书官方数据统计,截至2018年5月,平台用户已接近1亿,月度活跃用户接近3000万,相比2017年增长了300%。有数据还表示,小红书每日笔记曝光数达到14亿次,相当于中国人口每人每天打开一次。

现在小红书的内容话题已涵盖时尚、护肤、彩妆、美食、旅行、影视、读书、健身等各个生活方式领域的18个话题之多,内容范围越来越广,服务人群也越来越多。

(3)市场影响力

小红书APP打通社交+电商的商业模式,让其在一片红海的电商竞争中,奠定了自己的市场地位。就在小红书即将迎来“ 5 周年”的2018年5月31日,小红书对外公布已完成了超过 3 亿美元的融资,而且在融资资本里包括了阿里和腾讯两大巨头。

其次,在极光大数据发布的《2018年4月大学生群体app行为研究报告》中就指出,小红书越来越受年轻用户的喜爱,越来越多95后涌入小红书,这也让小红书成为了最受欢迎的大学生人群网络购物APP。

▲ 2018年4月大学生群体app行为研究报告截图(来源网络) 二、冷启动策略2.1策略说明

(1)切入点与初始用户定位

回顾小红书创立前2年,可以发现小红书上线初期以建立口碑,促进传播为运营重点。

小红书初期就只是一个社区产品,产品内容以“香港”为初期切入点,只为“计划去香港购物的女性用户”服务。

正是小红书的初期切入点与产品定位为小红书奠定了千万级的社区用户。

(2)内容供应链架构

当确定了产品的切入点和初始用户定位后,他们快速确定内容供应链架构,以便于更好地输出高质量内容,服务初始用户。

\ast 内容消费者定位

产品定位:推送各种购物攻略相关的内容

受众定位:只为计划去香港购物的女性服务

运营目标:建立用户口碑,快速形成传播

\ast 内容来源确认

内容采集:初期以PGC为主,多为小红书内容小编、官方原创为主;其次邀请达人加入,进行内容创作,引导用户创造UGC

来源渠道:资料收集、整理、编辑;达人邀请、大V合作

\ast 内容标准确立

评价标准:能够打动用户的购物、血拼的全面攻略

激励机制:以任务形式分配工作,小编每天分配一定任务量、审核量、邀请达人量等

展现策略:13年公众号还是获粉红利期,因此多集中在公众号展现;其次,在APP内部推荐优质内容、爆文内容等

▲ 小红书内容供应链逻辑 ▲ 小红书内容供应链架构

(3)初期的内容准备

\ast 内容填充

小红书上线初期,作为内容产品,优质的内容是平台引流的关键,要高效获取种子用户也必须完善和优化平台的内容。

因此,小红书在产品初期,主要以小编和官方原创为主,围绕话题,用相关关键词裂变选题。每天分配给小编一定的任务量,进行内容填充和储备。

譬如,小红书推送一篇名为《史上最全面的欧洲outlets血拼攻略》文章,但另外还为这篇文章的相关关键词裂变出来的相关选题,做了9篇文章的储备。可见,小红书初期对内容的数量储备都特别重视。

\ast 把握内容质量

虽然小红书初期的内容以PGC为主,其次是社区的UGC。为了高效获取种子用户,把握UGC质量,激励用户进行UGC操作,小红书在14年2月的1.5版本就增加了用户等级及积分体系的功能。

另外小红书通过用户对内容的评论、点赞、收藏、关注等行为进行呈现排序,质量的管理归于用户,虽然全凭用户喜好会造成管理偏差,但对应把握内容质量还是有一定的作用。

▲ 小红书版本1.5更新日志(数据来源七麦) ▲ 小红书用户成长等级(图来源网络)

\ast 抓住种子用户

小红书上线不久,就迎来11月和12月的年末消费高峰,若要高效获得种子用户必须赶上这波购物高峰。

当时,小红书以免费的微信公众号为推广导流的第一阵地,也因为13年时期,公众号还处于获粉红利期。所以,当时小红书用了9个月集中精力在建设公众号,生产优质内容,推送各种购物攻略相关内容,公众号粉丝的稳步增长带动了小红书用户的稳定不断增加,同时优质的内容让小红书在社会化媒体上形成口碑营销的作用。

(4)关键路径梳理

经过对小红书冷启动做的一些定位和准备工作,可以看出其冷启动的关键路径是这样的——

▲ 冷启动关键路径梳理 2.2策略对用户的影响分析

小红书发展至今已经有5年了,从重心为社区,发展到15年电商与社区打通的商业模式,再到如今整合电商和社区,打通整个链条,海量笔记内容与商品精确连接匹配。这都和当初冷启动的切入点与定位积累的千万社区用户分不开关系。

小红书冷启动切人点为“香港”,也是跨境购物的一种,这也是为什么小红书发展至今仍旧是跨境电商APP用户粘性最高的产品。

据易观统计前6大跨境电商1Q18市场占比达84%,领先梯队逐渐形成,其中小红书作为独立跨境电商排名第6,市场占有率达4.3%。

而小红书与网易考虑、宝贝格子、洋码头等相比,据易观统计,小红书2018年1月在跨境电商APP中的渗透率达70.4%,行业独占率达45.1%,当个用户平均使用时长为1.5小时,单日启动次数3.7次,单日使用时长18.2分钟,均居行业第1,小红书用户粘性极高。

其次,小红书冷启动以“香港”这个细分领域为切入点,为用户提供购物攻略,继而迭代为为用户提供海外购物攻略→分享社区→社区型跨境电商,最终实现商业变现,形成社区+电商的完整闭环。独特的前端社区基因让小红书在跨境电商红海战中突出重围的关键,小红书解决购物痛点,尽享消费升级,为女性提供晒物平台,满足用户物质和精神双层需求。

最后,前期的冷启动切入点,奠定了小红书用户群体的消费水平为中等偏高。因以“香港”为切人点,引流而来的用户大多是购物达人,前卫买手,他们追求高品质生活,大多喜爱购买奢侈品、名牌服饰、护肤美妆产品,喜爱分享个人生活方式,想要获得关注的这么一群人。

三、核心用户聚类分析 3.1聚类分析说明

聚类分析是建立聚类模型和预测建模。聚类模型可以根据用户的综合特征指标,对用户进行不同的群体划分,简单来说就是用户细分的“人以群分”;预测建模可以尝试去猜测用户下一步的态度与行为。不管是聚类模型还是预测模型,都可以对用户复杂的行为过程变为营销自动化,对产品的发展和用户运营都十分有帮助。

3.2分析目标

本次聚类分析的目的在于,在庞大的用户群体对产品早期种子用户进行分类,分类的原理是按照用户特有的特性、行为来进行合理的分类,具体来说是在若干指标上因指标数据的不同进行自然分类。

所以,需要先找出进行聚类的若干指标,然后对这些指标进行有意义的分类,划分为几个维度,便于对核心用户进行评估。

3.3用户细分和对应运营策略

小红书早期就以PGC内容连接消费者和商品的商业模式,早期以官方PGC为主推广导流初始用户,积累社区用户,为产品由PGC社区转型UGC社区奠定基础。

快速建立用户口碑,形成传播是产品初期比较重要的运营点。这个时候对早期用户进行评估不仅仅限于用户的关注量、粉丝数、点赞数、收藏数、发布数之类的初级指标,而要尽量去挖掘能反映早期用户整体情况的多维度评价指标,这样才能给到产品优化提供指导作用。

评估早期用户需要一个完整的指标系统,要更全面“用户画像”指标评估体系,多维度多层次区分用户的质量情况。而多维度分析的目的是因为用户生命周期有阶段性,每个阶段要对产品用户定出不同的侧重点策略。

譬如,产品引入期用户对产品缺乏了解,处于观望忠诚度低,运营核心工作就是拉新获客以及促进新用户活跃;产品成长期用户对产品已经熟悉,但是使用频率还不高,这时运营核心工作是促进用户活跃、转化/付费、制造留存;产品进入稳定期用户对产品忠诚度较高,核心工作需要沉淀用户,留住用户;到平台衰退期新产品或替代品出现,用户转向其他产品,这时核心工作就放在产品创新、用户召回,减少流失,留存。

基于此,一个完整全面的用户评估体系至关重要。下面是核心用户评估体系,共列出3个维度,内容生产指标,内容互动指标,内容价值指标,3类指标下又包含若干类型数据,如下图:

▲ 小红书核心用户评估体系

\ast 内容生产指标,这个指标可以衡量一个社区内容生产的健康度。

\ast 内容互动指标,这个指标是衡量整个社区用户的参与度和活跃度的。

\ast 内容价值指标,这个指标可以衡量平台通过内容产生的实际价值和收入。

经过对这些维度指标的数据抓取,获取原始数据并剔除异常值,然后可使用聚类分析工具SPSS 20.0和K-means方法进行聚类分析(因缺少产品数据,此处不做分析)。经过聚类分析的数据,可将数据进行分类规划,就可以得出几类用户群体。

以下表格模拟数据分类划分出以下几类用户的分析。

3.4总结

以上用户聚类分析因缺少具体用户数据,因此仅停留在方法上的论述。本人对于用户聚类的深入分析还有待提高。以上。



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