用户标签生动化的过程 仟域小课堂第七讲

用户标签是构成用户画像的核心因素,是将用户在平台内所产生的行为数据,分析提炼后生成具有差异性特征的形容词 。在用户与企业互动的过程中,会主动或者被动留下各种标签数据,企业可以将这些数据归纳成一个个标签词,就形成了描述用户特征的标签。

1.用户标签应用的四种场景

以客户朋友圈运营为例,运营人员可以指定标签用户可见,让消息精准触达,这样可以实现朋友圈的定向推送。

定期地做一些客户朋友圈、微信群福利活动,定向邀请某个标签的用户参与,提升社群运营效率,并且提升营销的精准性。

如果是固定的文案&营销推送,可以做成自动化,比如会员到期提醒、沉默预警提醒、流失召回等。

2.用户特征洞察

用户画像是了解用户的重要工具,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。

3.增强数据分析

我们可以通过标签做很多维度的分析。

例如以性别维度进行分析统计,以行业进行分析统计,如果以用户的首次来源作为标签,还可以了解用户的渠道信息。用户标签(用户属性)可以作为细分维度支持多视角的数据展示。

4.数据产品应用

另一方面,除了驱动人工的业务以外,用户标签还可以成为其他数据产品的基础,比如个性化推荐系统,广告系统,CRM 等这些系统。自动化的业务系统能更有效的利用这些用户标签,从而发挥更巨大的威力。

不同的标签的类型

1.静态标签与动态标签

按数据的实效性来看,标签可分为静态属性标签与动态属性标签。

静态标签:用户主动提供的数据:指用户不变的基础信息,多为用户固定数据,如姓名、性别、年龄、身高、体重、职业、地区、设备信息、来源渠道等。静态标签主要用于了解用户的基础需求。

动态标签:存在有效期,需要定期地更新,保证标签的有效性。比如用户的购买力,用户的活跃情况。

2.实时标签、模型标签、预测标签

从数据提取维度来看,标签数据又可以分为实时标签、模型标签、预测标签。

实时标签:既定事实,从原始数据中提取。比如通过用户设置获取性别,通过实名认证获取生日,星座等信息。

模型标签:没有对应数据,需要定义规则,建立模型来计算得出标签实例。比如支付偏好度。

预测标签:参考已有事实数据,来预测用户的行为或偏好。比如用户 a 的历史购物行为与群体 A 相似,使用协同过滤算法,预测用户 a 也会喜欢某件物品。

关于仟域企服

仟域企服是仟域数字旗下的全链路私域数字化营销增长解决方案,通过前链路零代码全平台收客、中链路基于客户分层体系一站式精细化运营及后链路策略人群全旅程自动化营销的私域营销增长SaaS,解决企业在私域全链路中获客、管理、转化及营销场景中痛点问题,并且核心能力100%开源,降低企业数字化转型成本。在此基础上通过私域运营服务矩阵全流程支撑,助力企业更高效更准确的实现私域全链路数字化设。

用户标签生动化的过程 仟域小课堂第七讲(1)

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