做直播带货,就要做好规划。首先要做好人设定位,接下来要做的就是用户定位。只有明确你的用户是谁?你的用户在哪里?你的用户需要什么?才能找到精准目标客户,实现精准营销,达到引流变现最大化的目的。
3.2.1 做好用户画像,以需求确定目标用户
做直播带货早期,需要首先判断目标客户群体,才能根据其需求,进行有针对性的产品推荐。
在这之前,首要的任务就是做好用户画像,明晰目标用户的真实需求。所谓“用户画像”,就是根据用户的属性、偏好、生活习惯、用户行为等信息用抽象的方式为用户打造标签化模型。简单来讲,用户画像就是基于大数据,对用户的行为习惯、消费习惯等重要信息进行快速、精准分析,然后将分析结果用一个抽象的数据模型来展现。
那么如何进行用户画像呢?
第一步,获取用户信息
网络行为数据:包括在直播平台的活跃人数、访问次数、观看直播时间长短、点赞量、评论量、转发分享量等数据。
直播间行为数据:包括进入直播间用户的停留时间、是否关注、点击商品链接的次数、点赞次数、评论次数、进入直播间的频率、成交量等。
用户产品偏好数据:指用户进入直播间对商品的偏好,包括收藏、加入购物车、购买等数据。
用户交易数据:即用户的贡献率,包括销售转化率、回购率等数据。
第二步,细分用户群
构建用户画像的目的,就是还原用户信息。所以,对获取的用户相关数据进行分类,可以将用户群进行细分。可以按照用户价值对用户进行细分,分为高价值用户、中等价值用户、低价值用户,所有的子分类构成了一个完整的用户群。
第三步,进行用户分析
做用户画像,实际上就是给用户行为打上一定的标签以及权重。标签实际上体现的是用户对某一内容的兴趣、爱好、需求等。权重其实是指某一指数,该指数代表着用户的偏好程度、需求程度等。
例如,如果一个用户非常喜欢红酒,喜欢程度为1,而喜欢白酒的程度为0.2。指数越高,则权重越大。
因此,进行用户分析,要着重分析用户标签以及其对应的权重。
第四步,建立和丰富用户画像
当做好用户分析之后,就需要根据用户的标签和权重进行画像。在进行用户画像的过程中,丰富用户画像也是非常关键的环节,起到画龙点睛的效果。通过精细打磨之后,可以让用户画像精准度、细腻度更高,变得更加立体,能更加有助于产品的精准推荐。(www.xing528.com)
当获得清晰的用户画像后,就可以对用户的真实需求有一个非常清晰的认知,此时也能很好地找到哪些用户是自己的目标用户,需要在直播带货的时候给予目标用户什么样的产品推荐。
3.2.2 做好内容画像,用内容确定产品用户
直播电商可以说是内容电商、社交电商的结合体。而直播电商实现引流变现,通过内容的价值引导得以实现。换句话说,用内容吸引用户,用户通过观看内容而发现产品,将内容用户迁移到产品用户,从而达到直播带货的目的。所以,内容在直播电商中的重要性不言而喻。
那么如何通过内容来确定产品用户呢?答案就是做好内容画像。什么是内容画像呢?内容画像,就等同于给融入产品的内容贴标签,用户因喜欢内容而喜欢产品。
第一步,断物
“断物”是内容画像的起点。断物,即首先要明确卖什么产品?产品的调性和特点是什么?
第二步,构建产品内容池
构建产品内容池,即要为与产品相关的内容找到一个投放“容器”。
这里的内容“容器”就是网络平台,如微博、社区平台、微信公众号、微信朋友圈等。这些“容器”都可以用作储存和发布内容,以便为内容在“容器”中“发酵”,引发受点赞、评价和话题讨论。
第三步,创作高价值内容
创作高价值内容,即创作与产品调性和特征相符的内容,内容的形式可以是图片、文字、图文、视频。但无论选择什么样的内容池投放,无论什么形式的内容,都一定要保证所创作的内容有价值,能够为受众带来利益和好处。
第四步,内容投放结果分析
创作完内容之后,就要根据投放效果进行分析。判断在内容池中投放的与产品相关的内容是否受到受众的喜欢,以及喜欢程度有多高,可以通过分析受众的点赞量,以及通过受众的评论内容进行深入挖掘和判断。
第五步,进行内容画像
在做好内容投放结果分析之后,就可以进行内容画像。做内容画像时,要对内容池中投放的内容,进行质量评估,根据其点击率、播放量、完播率、点赞量、评论量、关注量等数据,利用相关特征,给不同类型的内容拟合一个分数。根据内容质量分数,建立一个内容分数模型,对创作的所有内容根据优劣做一个排序,将其中低质和劣质内容直接过滤掉。
有了这个打分模型,就可以更加直观地了解哪些内容能引起受众较高的关注度、能较好地引发受众兴趣和讨论、能满足受众的内容需求。
其实,进行内容画像,目的是根据受众的内容需求来确定产品用户。简单来讲,就是借助内容向用户推荐产品。进行内容画像做用户定位,其思路是:更好地了解要推荐的内容、更好地了解要推荐给的人,从而更加高效地完成内容与人之间的对接,并进一步关联到产品与人的连接,实现精准用户定位。明白这一点后,就可以在直播带货的时候,用更加精准的内容获取精准用户。
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