对
用户标签
的理解不够透彻?用户标签体系创建的方法论总是三头两绪?具体业务场景中,经常找不到数据分析的思路?
本文根据神策数据业务咨询师钟秉哲以《构建用户标签体系,助力企业精细化运营》为主题的直播内容凝练要点而成,将系统回答业务人员重点关注的如下四类问题:
- 为什么要做用户标签画像?
- 如何构建完备的用户标签体系?
- 标签的生产和创建有哪些细节和经验?
- 如何利用好用户画像分析赋能业务落地?
一、为什么要做用户标签画像?1. 标签的本质
简单地说,所谓的用户标签,就是对用户某个维度特征的描述 。
对一群用户来说,我们为了让业务做得更好 , 会想知道他们的很多特征 。比如,我们这一季度有 10 万元的活动预算 , 应该集中花在哪里?这个问题,其实是希望能对给定用户群体的商业价值做很好的描述,知道哪些人是应该重点服务的对象 。
图 1 标签的基本含义
用户标签可以有很多种存在形式 , 可以是用户的自然属性,可以是对用户交易、资产数据的统计指标 , 也可以是基于某些规则,总结出的一些分层 。无论是哪种形式 , 都是对用户的某个维度特征做描述与刻画,让使用者能快速获取信息 。
图 2 标签的常见形式
2. 标签的应用场景
按照我们在多家不同企业落地标签体系的经验,用户标签的应用主要有四种场景 。
首先是辅助分析洞察,用户标签可以辅助业务人员快速获得用户的信息认知,发现显著特征,获得业务灵感 。
其次是丰富数据分析的维度,对我们的业务数据做更深层的对比分析 。分析洞察获得业务灵感后,标签可以辅助业务落地 。
再次可以将用户群体切割成更细的粒度,使运营从粗放式到精细化 , 以多种运营触达手段,像短信、推送、活动、优惠券等等,对用户进行驱动和挽回,达到事半功倍的效果 。
最后用户标签还可以作为
数据产品
的基础,例如个性化推荐系统、广告系统、CRM 管理工作等 。自动化的业务系统能更有效地利用用户标签的威力 。
图 3 标签的四大应用场景
需要注意的是,虽然用户标签画像体系是有价值的,但不是每个公司都能做 。
第一,企业需要有足够丰富的内容、商品、服务或客户属性层次,或者业务进入稳定期的客群量级达到一定规模 。
第二,用户标签体系有建设和维护成本,公司需要有相对完备的用户行为数据采集能力,如果没有丰富的数据源,用户标签也是巧妇难为无米之炊 。建设需要衡量资源投入和性价比 。
第三,标签画像体系并不是一个拿来即用的东西,它需要投入一定的人力和资源去建设和维护 , 才能和公司的业务场景很好地结合,发挥它的价值 。
第四 , 公司在建设标签画像体系之前,应该先想好它需要落地的业务场景 。如果没有明确可落地的业务流程和人员,即使花了大力气去建设用户标签体系,它也只是一堆死数据,只能摆在那里存着,这就没什么意义 。技术并不是万能的,要和商业进行结合 。
二、如何构建完备的用户标签体系?1. 主流的标签框架
行业有四种主流的标签框架:
第一种是基于营销触点的用户标签体系,它先把用户分为不同的营销阶段 , 再去细分每个阶段需要做的事情和标签 。比如阿里系的标签框架 AIPL,它把用户对品牌的认知阶段分为感知、有兴趣、购买和忠诚这四个阶段,然后再基于这四个阶段要做的营销动作去做细分标签 。
第二种是基于增长漏斗的 AARRR 模型,它是一个很好的框架,无论是什么用户,都肯定属于其中一个阶段 , 然后再根据不同阶段需要做的增长策略,去总结用户身上的标签特征 。
第三种是用户价值分层模型,比如 RFM,它虽然只包含了付费用户,但付费用户是完全包含在 RFM 的框架内的 。可以获知用户消费水平属于高中低的哪一层,用户最近有没有付费,我是否要对用户做营销 。
第四种是基于用户偏好的模型 。举例说明,假如我是一个房产中介 , 我就根据我卖房的需要,把用户的行为信息都归纳到买房需求上 。这种框架看上去是列举式的,缺少了生命周期那种大而全的美的理论,但它其实对于业务应用来说是完备的,标签做出来就能用 。
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