一、竞价的用户数据收集：构建多维画像

显性数据

人口统计学特征：年龄、性别、地域、职业、收入水平。

消费行为：购买频次、客单价、偏好品类、支付方式。

工具：电商平台后台数据、CRM系统、第三方数据平台（如艾瑞咨询、QuestMobile）。

隐性数据

心理特征：价值观、生活方式、兴趣爱好。

场景需求：使用产品的具体场景。

痛点与期望：用户未被满足的需求。

方法：用户调研、社交媒体监听、竞品用户评价分析。

用户分层模型

RFM模型：按最近购买时间（Recency）、购买频率（Frequency）、消费金额（Monetary）划分用户价值。

AARRR模型：针对不同生命周期阶段（获取、激活、留存、变现、推荐）定义用户需求。

示例：将高价值用户（RFM评分高）定位为“品牌忠实粉丝”，需提供专属权益；将潜在用户定位为“兴趣探索者”，需通过内容种草激发需求。

二、动态调整：基于反馈优化定位

数据监控与迭代

核心指标：转化率、复购率、客单价、用户留存率。

A/B测试：对比不同用户群体的响应差异（如不同文案、不同促销策略）。

示例：若发现30-40岁用户对“家庭装”产品点击率更高，可调整主图和标题突出“大容量”“全家适用”。

用户反馈闭环

直接反馈：通过客服、问卷收集用户评价。

间接反馈：分析退换货原因、社交媒体负面评论。

示例：若用户频繁抱怨“包装易损坏”，可优化包装设计并针对物流敏感型用户强调“加固包装”卖点。

市场趋势响应

热点追踪：结合节日、社会事件调整定位。

技术升级：利用AI算法优化用户推荐。

如果您有这方面的需求可以点击此处联系纵向网络，或拨打我们的客服电话【024-3136-1869】