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用戶生命周期價(jià)值，如何幫助決策該投入那款產(chǎn)品重點(diǎn)做獲客呢？本文作者對(duì)用戶生命周期價(jià)值和獲客之間的聯(lián)系進(jìn)行了分析，希望能給你帶來(lái)一些幫助。
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6000字分析+案例，帶你弄懂B端產(chǎn)品體驗(yàn)度量
關(guān)于體驗(yàn)度量這個(gè)詞，很多產(chǎn)品和設(shè)計(jì)都是聽說(shuō)過(guò)，但不知道具體在說(shuō)什么，尤其B端產(chǎn)品，業(yè)務(wù)復(fù)雜邏輯概念多，怎么建設(shè)產(chǎn)品體驗(yàn)度量更是棘手。本文作者從設(shè)計(jì)側(cè)，對(duì)B端產(chǎn)品體驗(yàn)度量進(jìn)行了分析，希望能給你帶來(lái)一些幫助。
銀行用戶行為分析要使用的6種分析模型
在產(chǎn)品的運(yùn)營(yíng)過(guò)程中，無(wú)論是產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)還是市場(chǎng)團(tuán)隊(duì)，都希望能清晰地了解用戶的行為路徑，通過(guò)用戶行為分析，優(yōu)化用戶體驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的運(yùn)營(yíng)和營(yíng)銷。本文作者分享了銀行用戶行為分析要使用的6種分析模型，一起來(lái)看一下吧。
客戶體驗(yàn) | 觸點(diǎn)+場(chǎng)景，講好客戶在體驗(yàn)旅程中的故事線
體驗(yàn)旅程，是企業(yè)從C端的用戶體驗(yàn)和B端的用戶體驗(yàn)開展體驗(yàn)管理的重要思路。如何通過(guò)觸點(diǎn)+場(chǎng)景，講好客戶在體驗(yàn)旅程中的故事線呢？一起來(lái)看一下吧。
定義關(guān)鍵業(yè)務(wù)問題，售前的需求調(diào)研及方案設(shè)計(jì)？
在B端企業(yè)中客戶中，客戶需求的個(gè)性化定制是很常見的事情，但在決策過(guò)程中又會(huì)牽扯到各方角色，那么該如何定義關(guān)鍵業(yè)務(wù)問題，售前的需求調(diào)研及方案設(shè)計(jì)？作者進(jìn)行了梳理，一起來(lái)看看吧。
如何進(jìn)行平價(jià)版的體驗(yàn)度量實(shí)踐？
用戶體驗(yàn)可以度量嗎？其實(shí)，度量的模型和對(duì)應(yīng)指標(biāo)有很多，但實(shí)際操作中，往往會(huì)遇到許多困難，比如：準(zhǔn)備成本、數(shù)據(jù)分析資源不足、追溯周期過(guò)長(zhǎng)、價(jià)值優(yōu)先級(jí)靠后等等，因而我們也很少見到真正實(shí)際驗(yàn)證的案例。去年，作者在一個(gè)小型工具產(chǎn)品上進(jìn)行了一次較為完整的用戶行為度量的實(shí)踐，提煉出一套落地成本更低，對(duì)業(yè)務(wù)價(jià)值更加顯性的行為度量方式。希望對(duì)你有幫助。
面對(duì)購(gòu)買決策，消費(fèi)者為什么猶豫不決？
有時(shí)面對(duì)同一件商品，不同用戶在決定是否購(gòu)買時(shí)的態(tài)度可能截然不同，而這背后，就關(guān)系到消費(fèi)者做出決策時(shí)會(huì)受到哪些因素制約的這一問題。那么消費(fèi)者在做出購(gòu)買決策時(shí)，可能會(huì)受到哪些具體因素影響？一起來(lái)看看作者的分析和解讀。
持續(xù)性研究使用指南：主動(dòng)出擊的研究怎么做？
大家好，這里是 TCC 翻譯情報(bào)局，我是李澤慧。傳統(tǒng)的用戶研究往往是“一個(gè)蘿卜一個(gè)坑”，遇見問題研究問題解決問題，針對(duì)具體的問題而設(shè)計(jì)研究思路和方法。但如何去發(fā)現(xiàn)哪些我們未知的問題，去發(fā)掘機(jī)會(huì)領(lǐng)域呢？這就需要我們主動(dòng)出擊，持續(xù)進(jìn)行泛化的用戶研究，今天帶你來(lái)一同了解“持續(xù)性用戶研究”。
如何讓可用性測(cè)試像劇本殺一樣容易
可用性測(cè)試是一種測(cè)試方法，用于評(píng)估產(chǎn)品、系統(tǒng)或服務(wù)在用戶使用過(guò)程中的易用性、用戶體驗(yàn)和用戶滿意度。如何建立簡(jiǎn)易的可用性測(cè)試呢？本文作者分享了他們團(tuán)隊(duì)的做法，一起來(lái)看一下吧。
用戶畫像搭建思路——了解用戶行為目標(biāo)及痛點(diǎn)
什么是用戶畫像？用戶畫像怎么搭建呢？核心思想是什么？這篇文章中作者主要從是什么、為什么、怎么樣搭建用戶畫像以及如何檢查用戶畫像四個(gè)維度來(lái)進(jìn)行講述，內(nèi)容詳實(shí)、案例豐富。推薦對(duì)用戶研究、用戶運(yùn)營(yíng)等感興趣的童鞋閱讀。
如何使用RFM模型和K-means聚類，實(shí)現(xiàn)更有效的客戶分層？
僅僅只是從客戶消費(fèi)金額來(lái)分析客戶是否流失，有時(shí)可能會(huì)成為曲解客戶的行為。那如何實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，達(dá)到最有效的客戶召回方式呢？本文詳細(xì)解析了使用RFM模型和K-means聚類實(shí)現(xiàn)更有效的客戶分層，感興趣的童鞋快來(lái)看看吧。
聊聊我對(duì)借錢用戶的理解
互聯(lián)網(wǎng)小型借貸產(chǎn)品發(fā)展至今，使用該產(chǎn)品的人群有著清晰的用戶畫像與其使用習(xí)慣。本文將從用戶畫像、用戶需求、用戶經(jīng)營(yíng)三個(gè)方面，聊一聊對(duì)借錢用戶的理解，希望對(duì)你有所啟發(fā)。
