文章圍繞利用 SIKT 模型打造用戶畫像展開，介紹了該模型的原理、應(yīng)用案例，強調(diào)其能讓用戶畫像更有效，同時還推薦了相關(guān)知識星球課程。

做用戶畫像，最怕做出來沒！人！用！如果只把用戶的性別，年齡，過往1年內(nèi)累計消費等指標列出來，業(yè)務(wù)看了也不知道能干啥。SIKT模型可以很好的解決該問題，今天詳細給大家講解下。

01SIKT模型原理

SIKT模型是一套梳理標簽的方法。從業(yè)務(wù)場景出發(fā)，梳理出能指導業(yè)務(wù)行動的標簽，整個思路如下圖所示，一共分四步：

?第一步：梳理業(yè)務(wù)場景。使用方先思考：我要解決什么問題？第二步：梳理考核指標。使用方再思考：用什么指標衡量問題解決？第三步：梳理業(yè)務(wù)行動。使用方再思考：我做什么事能解決問題？第四步：篩選有用標簽。數(shù)據(jù)協(xié)助思考：用什么標簽能提升行動效率。按照這個步驟梳理出來的標簽：一：有明確的使用場景。不盲目羅列指標/標簽，聚焦業(yè)務(wù)需求。二：有明確的考核指標。圍繞考核指標，思考落地動作三：有明確的落地動作?？梢钥闯鍪褂脴撕炃昂螅瑯I(yè)務(wù)效果的差異。

03 1個應(yīng)用小案例

場景一：某互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)投放部門，計劃選擇大V進行私域投放。此時：1、業(yè)務(wù)場景：私域投放2、考核指標：投放轉(zhuǎn)化率、轉(zhuǎn)化數(shù)量3、業(yè)務(wù)行動：篩選合適的大V，篩選合適的素材清晰了場景→指標→行動以后，就能梳理出有用的標簽了。大V要符合轉(zhuǎn)化數(shù)量/轉(zhuǎn)化率的需求，那么：1、根據(jù)擅長話題，打標簽：科技/職場/生活……2、根據(jù)粉絲量，打標簽：頭部/腰部/底部……3、根據(jù)歷史合作轉(zhuǎn)化率/第三方平臺提供預估轉(zhuǎn)化率，打標簽：效果好/中這樣，就能幫助業(yè)務(wù)篩選出合適的大V而且，在事后，可以驗證這些標簽的有效性。比如大家原先設(shè)想，科技+頭部大V更適合。但經(jīng)過3輪投放后，發(fā)現(xiàn)職場+腰部的轉(zhuǎn)化率最高，性價比最好，那么以后也能找類似的合作。這樣積累的標簽， 形成了：大V畫像，是非常適合業(yè)務(wù)使用的（如下圖）。

04再看個小案例

場景二：某互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)用戶運營，計劃針對沉睡用戶進行喚醒，以激活消費一筆（不計金額大小）為目標。此時1、業(yè)務(wù)場景：沉睡用戶喚醒2、考核指標：消費筆數(shù)3、業(yè)務(wù)行動：篩選目標用戶，篩選推送渠道，篩選推送內(nèi)容此時，已經(jīng)鎖定了沉睡用戶群體，因此篩選目標用戶很簡單。篩選推送渠道和內(nèi)容是難點。因為：一來，在沉睡以前，用戶的消費習慣、消費經(jīng)歷都不同，可能需要區(qū)分用戶特點，找適合用戶的激活方案。二來，當前沉睡不代表未來沉睡，本身用戶就有一定自然回流概率，如果不能區(qū)分這些自然回流用戶，很有可能投放的喚醒資源都被薅羊毛薅走了。所以在關(guān)鍵行動層面，需要2個重要輔助：1、區(qū)分過往消費偏好，區(qū)分過往消費層次2、預測未來自然喚醒概率，區(qū)分自然喚醒用戶清晰了這兩點以后，可以開始打標簽了（如下圖所示）：1、過往的需求分析是有數(shù)據(jù)可依的，因此可以通過歷史數(shù)據(jù)進行用戶分層/分群，找出用戶消費頻次高，金額多的產(chǎn)品及其關(guān)聯(lián)產(chǎn)品2、未來喚醒情況則需要預測，這是需要算法模型支持的

05小結(jié)

總結(jié)整個SIKT運作過程可以看出：想讓用戶畫像有效，標簽先得有效。想讓標簽有效，得：1、緊密結(jié)合業(yè)務(wù)場景2、清晰要改善的關(guān)鍵指標3、明確落地關(guān)鍵動作4、業(yè)務(wù)同事積極參與，貼上業(yè)務(wù)標簽5、數(shù)據(jù)要長期跟蹤，特別是關(guān)于效果的標簽6、算法模型在關(guān)鍵場景，關(guān)鍵環(huán)節(jié)補位總之，全民一起努力，才能真正實現(xiàn)效果。有些同學還想看更多例子，想繼續(xù)學習的話，歡迎加入我的知識星球，學習我的原創(chuàng)視頻課程《用戶分析詳解》《數(shù)據(jù)分析模型》，搭配《數(shù)據(jù)分析項目集》邊學邊練。加入星球后，還能獲得我的一對一指導，手把手帶你梳理公司的業(yè)務(wù)場景與關(guān)鍵標簽?！队脩舴治鲈斀狻芳捌渌n程目錄星友全部可以聽

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