资深互联网产品经理详解用户属性都有哪些?

用户属性、事件、埋点是产品工作中常见的名词,但是对于新接触这些概念的同学来说,其实并不特别好理解。接下来想用下面的内容,将这些概念说明白。

一、生活案例

假设你是一家便利店的老板,有三个固定的客户,他们每周都会到你的店铺里购买一些东西,然后你想多赚一些钱,接下来你会怎么做呢?

经过思考,你觉得用户的消费金额是一个重要的参考指标,于是开始记录每位用户的消费金额,一周后得到了如下账单:

从账单中可以明显的看出用户三的消费水平最高,其次是用户二与用户一。

然后,你根据用户的消费记录,制定了一套评判消费水平高低的标准,如下所示:

根据刚才的标准,这三位用户的消费水平如下表所示:

而且有了这套标准,你不仅能够衡量当前三位用户的消费水平,还能衡量未来的潜在用户,你会根据用户不同的消费水平制定不同的销售策略与服务标准,提升便利店的流水与利润。

经过上述操作,你在心中为每个用户都贴上了标签:消费水平,而标签的具体值则由用户每周的消费行为决定,例如用户周甲周一消费了90元,那对应的消费水平为低,若周二用户甲又消费了250元,则甲的消费水平就变成了高。

其中标签就是后文重要的概念之一:用户属性。

标签的值由特定的行为决定,与其他行为无关,消费水平高低由购买行为决定,与寻找商品、投诉等行为无关。而这些行为则是后文中事件 概念的雏形。

上述过程还能挖掘出很多信息,例如用户的消费水平的高低虽然只与购买行为有关,但消费水平的值一旦确定了,之后该用户的其他行为都会体现出这个标签值。例如,消费水平高的用户在排队时,店家可能会优先让他们先结算(俗称VIP窗口),消费水平高的用户在咨询店家时,受到的态度与服务大概率也是最好的。

另外,对于一个用户来讲,标签的最新值才最有意义。正如上文中的用户甲,一旦消费水平由低变成了高,那之前低消费水平的标签值基本上就没多少参考价值了。

通过便利店销售的案例,引出了『用户属性』与『事件』的概念,这里可以简单地将用户属性理解为用户标签,而事件就是用户行为。

二、用户属性

用户属性是用户状态与标签的记录,由指定的事件赋值/更新,属性的最新值会伴随着之后的所有事件发送至统计平台。用户属性的定义来源不同,由统计平台定义的属性被称为固定属性,由我们定义的用户属性被称为自定义属性。

2.1 自定义属性

自定义属性是我们为用户设定的标签,多数情况下,标签值由特定行为决定,案例中我们定义了『消费水平』标签,有高、中、低三个值,用户每周消费超过300,会为自己贴上了『高』的标签,小于100,会自己贴上了『低』的标签。

有些『自定义属性』的值一旦确定就不再改变,例如用户编号属性,编号值取决于用户的注册顺序,用户一旦完成注册行为,其编号就确定不变了。

这种不受用户行为改变的自定义属性还有『AB分组』,『新老用户』等。

2.2 固定属性

固定属性是用户自身固有标签,例如性别、出生地、年龄、学历等,这类标签一旦确定,基本上终身不变或者变更速度极慢,它们由『统计平台』自动搜集。

2.3 用户属性小结

再次强调『自定义属性』与『行为』之间的关系:自定义属性由我们自己定义,例如『消费水平』,属性值由特定的行为决定。例如,决定『消费水平』高低的是『购买』行为,而且『消费水平』的值会随着购买行为变化。一旦用户属性被赋值,该用户属性值会被之后的其他行为所体现。

三、事件表示用户行为

事件在使用软件/网站过程中,事件是用户具体操作的记录,例如按钮的点击、页面的显示。而我们往往使用一个或多个事件来表用户行为。

3.1 网络购买案例

以网络商城购买行为为例,购买行为的步骤可以简单概述为:选中商品→提交订单→付款→确认订单。

而每个步骤包含的具体操作如下所示:

  1. 选中商品:进入到商品列表页→点击某个商品选项→进入到该商品的详情页
  2. 提交订单:点击『提交订单按钮』
  3. 付款:弹出『支付弹窗』→点击『立即支付按钮』
  4. 确认订单:进入到订单详情页→点击『订单确认按钮』

我们可以根据需求,使用事件记录上述流程中所有操作或部分操作。

3.2 事件发送机制

在实际工作中,产品经理会定义事件名称与触发时机,然后交付给开发,示例表格如下

开发的同学在看到这张表格之后,会在代码中写入对应的逻辑,用户在使用商城的过程中,『支付弹窗』弹出时,名为pay_pop_show字符串会通过网络发送到统计平台;点击『立即支付』按钮时,名为pay_btn_click的字符串也会发送至统计平台。

将事件逻辑写入代码的过程,也被称之为『埋点』。

3.3 键值对

在刚才的表格中,除了事件名,pay_btn_click事件还带有一个键值对,其中key(键)为amount,value(值)为本次购买的金额。因为我们不仅要记录『立即支付』按钮的点击操作,还需要记录用户每次支付时的具体金额,所以键值对是对事件的额外补充。一个事件可以带有多个键值对,如果我们还想知道用户每次购买的商品种类,我们还可以为事件pay_btn_click增加key为species,value为种类名称的键值对。

3.4 事件与自定义用户属性

前面提到过『自定义属性』与『行为』之间的关系,这里给出更加精准的描述:

  1. 自定义用户属性的具体值由指定的(一个或多个)事件决定,例如最开始的『消费水平』的高、中、低,由pay_btn_click事件决定,某个用户本周pay_btn_click事件的amount值累加小于100时,该用户的『消费水平』值为低,若超过300,则为高。
  2. 每个事件被发送到统计平台的时候,都会将当前用户所有的属性值一并发送到统计平台中。所以用户属性是随着事件一起发送到统计平台的,如果没有事件发送,用户属性将没有任何的意义,因为统计平台根本无法搜集到属性信息。

下图展示的是数据从被定义到最终分析的所有过程:

四、模拟案例

假设你是某网络商城的负责人,想通过发放优惠券的形式促进用户消费,目前优惠券有两种方案。

  1. 方案1:满1000送100元
  2. 方案2:满200送20元

具体形式如下图所示,在活动期间,领奖券只会在用户第一次付款的时候弹出。

你想知道哪个方案更好些,所以你会经历以下几个步骤做出判断。

1. 明确统计指标

但从方案的受欢迎程度来说,可以选择『奖券领取率』作为衡量指标。

2. 拆解指标

奖券领取率=领取按钮的点击次数/弹窗弹出次数

3. 确定用户属性与事件

因为需要对比两组方案的优劣,这里选择做AB分组实验,所以需要自定义用户属性:用户分组(user_group),其中A组使用方案1,B使用方案2。

由于用户属性由具体的事件进行赋值,所以使用『商城首页首次展示事件(first_main_pv)』决定用户的分组,商城首页首次展示的时间(最小单位为秒)为奇数,则为A组,若为偶数,则为B组。例如,用户首次进入商城首页的时间为19:25:25,则为A组,如果时间为19:25:26,则为B组。

除此之外,还需要定义弹窗的展示事件(pop_show)与领取按钮的点击事件(pop_click)。

统一汇总为如下文档:

4. 数据分析

假设最终的数据如下所示:

5. 结论

则通过奖券的领取率可知,方案2的效果更好,所以做优惠券活动的时候建议使用方案2。

6. 备注

上述案例只是为了更好地说明事件、用户属性的使用而编造的,不具备实施价值。

五、小结

这篇文章简略说明了用户属性、事件、埋点的定义与使用方法,对于新人应该会有一定的启发。

在下一篇文章中,会把实际埋点过程中需要注意的事项进行罗列与汇总,让每个人都能设计出高质量的埋点方案。

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