经销商群运营注意事项（经销商怎样洞察用户-群标签）

上文为大家分享精细化到底在讲什么的内容。下面我们看看标签是什么？

作为客户洞察的工具，标签到底是什么？我们先来个直观的触觉，我把前面的一些关键词拿过来大家辨识一下哪些是标签。

终端渠道商朝流通新用户老用户高级用户品类？

如何判断这里面谁是标签，有一个简单方法就是易懂性，“终端”在你的业务中单纯指代门店就很易懂，“渠道”专指二批，“商超”专指ka卖场，“流通”专指农贸市场，这些都很明确，很易懂，那么他们算是标签，可以放到某个客户身上。但是“新用户”如果不加一个限定，很难明白指谁，我们就需要给新用户标签加一个标签值，即首月用户为新客户，是不是易懂了，这里“新用户”是标签名，“一个月”是标签值，这是一个拥有标签值的标签。同理老用户与新用户可以反向适用，“高级用户”与“品类”则可能分解为多个标签与标签值，比如“金卡用户” “银卡用户” “饮料” “生鲜”等，这里不再详细说明，我们还是从基本标签向复杂标签来做一个演进。

我们看到了，标签实际都来自于我们业务的原始数据，包括用户基本情况，持有商品，历史交易，退货订单，用户类型等，如果本身很容易理解，可直接归入事实标签,但有一些则要使用标签值才能理解。比如，我们都有订单数据，如果把订单时间与订单个数的值加一个限定，就能定义出两个标签，“高频客户”与“低频客户”。我们想知道交易额趋势，就可以定义两个标签“交易额上升” “交易额下降”，利润率我们总是关心的是销售利润率，就可以定两个标签，“销售利润率上升” “销售利润率下降”，贡献率就可以定义成“80%贡献率客户”，大家看到了，事实标签就是将我们关心的数据以可以理解的方式匹配到我们关心的客户身上。

比事实标签都进一步的是模型标签，模型标签是在事实标签的前提下，依赖业务判断，进行一定的复杂计算而形成的。模型标签稳定性一般，经常需要根据产品周期和客群的演变调整，来方便我们的使用。我们常接触的模型标签有用户状态模型，这个模型主要使用事实标签的频次来描述。还有用户忠诚度模型，用户价值模型。我们找一个模型简单说明一下。

这里我们使用用户价值模型的一种叫rfm模型来做比，rfm分别对应了三个原始数据，Recency: 最近一次消费时间

Frequency:消费频率

Monetary:消费金额，以下是三个数据的整理表格，这些表格我们的经销商朋友都应该可以拿到

这三组数据将决定用户价值的客户分群标准，而需要分几个客户群取决于我们的运营策略。如果大家还没想好，不妨参照一个著名的二八法则，即80%的销售由20%的群体贡献，20%的销售由80%的长尾群体贡献，来将每组数据按二八比例切一刀，最多可以将客户划分为八个群组，分别对待。这就实现了群划分，再辅以一个易懂的名称就得到了群标签。

群标签是客户标签化的最终目的，有了群标签就可以用个性化的商品去满足门店覆盖人群的差异化，即每个门店代表了其周边的一类群体特性。我们要清楚认识到，群标签的划分根源实际上来自于三个方面，分别是销售能力，周转天数，品类差异。群标签具有时效性，周期性，并且要与活动挂钩。也不一定刚建立的群就是符合业务的，需要随时修改甚至重建。