从数据到洞察:构建用户标签体系,解锁精细化运营的无限可能

标签的本质是对用户某个维度做描述与刻画,让运营人员能够快速获取用户相关信息。标签体系的建设核心是从应用场景和商业目的出发,基于对业务形态和策略的理解,从业务需求反推标签及体系设计,为企业提供业务信息、支持业务运营。

一、四大应用价值,释放企业标签运营新动力

标签画像是企业精准营销、产品应用的基础,可以帮助企业实现的业务价值包括基于用户群体的生命周期管理、高价值客户深入开发、交叉营销

也可以为个性化推送、个性化推荐以及个性化实时营销提供决策支持,具备较强的应用价值。

1. 驱动业务效率与质量双提升

用户标签画像不仅是企业洞察用户的重要工具,更是提升业务效率与决策质量的关键,可以辅助业务人员快速捕捉用户的关键信息和显著特征,及时响应用户需求,优化服务流程,提升用户满意度,同时确保业务决策基于深入的用户理解,从而在激烈的市场竞争中保持优势。

2. 探索用户与业务的深层逻辑

用户标签扩展了数据分析的深度和广度。当数据查询平台整合用户标签后,能够为企业提供更细致、多维度的数据分析支持,满足其复杂的查询和对比需求,有助于企业揭示用户行为与业务成果之间的内在逻辑,为制定更加精准的市场策略和用户运营策略提供坚实的数据支撑。

3. 构建精细化运营的底层能力

用户标签体系的建立标志着企业从传统的粗放式运营向精细化运营的转变。通过对用户群体进行细致划分,企业能够实施更加个性化的沟通和服务策略,如通过短信、Push、电子邮件、定制化活动等,完成关怀、挽回、激励等策略,不仅可以进一步提升用户体验,还能有效提高用户参与度和业务转化率。

4. 赋能多场景业务系统

用户标签作为数据产品构建的基石,对个性化推荐系统、智能运营平台、广告投放系统以及客户关系管理(CRM)等多场景业务系统具有重要的支撑作用。通过用户标签,这些系统能够更准确地识别和预测用户需求,实现高度定制化的服务和产品推荐,从而提升用户满意度和企业业务效率。

二、从业务场景出发,构建可落地的用户标签体系

很多企业在构建用户标签体系时,将用户按照社会属性打标签,如根据学历、年龄等判断用户的消费水平,然后推测用户需要什么样的产品/服务,最后基于此为用户进行个性化推荐。在这个过程中,基于标签的精细化运营经历了多个环节,流程复杂,效率低下。

因此,从业务视角出发,打造真正和业务场景相匹配的用户标签就显得尤为重要。

在基于业务场景搭建标签体系时,企业需要先从三个角度展开业务思考:目标用户是谁?目标用户喜欢什么?如何打动目标用户?从需求标签主题来看,企业可以从用户价值分层和生命周期触点、行为偏好、营销偏好三个主题来进一步梳理用户标签。

1. 价值分层主题

价值分层是企业有明确想要促进的业务指标,或需要对目标人群做分群精细化运营,包括 RFM 分层、用户活跃时长、历史付费金额等。

神策数据可以帮助企业利用分布分析,对用户价值指标分布情况做分析洞察,比如根据用户在过去 30 天的累计支付金额对用户进行分层。这里我们用「累计付费金额分层」作为标签,而不是用「累计付费金额」为标签,是因为业务人员在标签应用时,数值型的标签通过业务经验进行分层,能够帮助其快速获取业务认知。

举个例子,当某企业致力于实现其核心业务目标——提高转化率时,可以通过用户价值的深度挖掘对用户进行分层,识别出具有不同价值潜力的用户群体。这种分层方法不仅参考了用户当前的消费行为,还考虑到了用户的潜在购买力和品牌忠诚度。通过全面洞察,企业能够聚焦于那些表现出高价值潜力的用户,他们可能对企业的产品或服务产生持续的兴趣和购买行为。

再比如,当某工具类产品的业务目标聚焦于提升日活跃用户数(DAU)时,提高用户留存率成为实现这一目标的关键。企业可以通过价值分层,识别那些倾向于在社交媒体和其他平台上分享产品使用体验的用户,他们往往有更高的参与度和品牌忠诚度,其分享行为可以吸引新用户,并增加现有用户的活跃度;同时,企业也可以通过了解用户的留存时长,筛选出那些持续使用产品超过一定时间的用户群体,他们通常对产品有较高的满意度和粘性,是提升日活的理想目标群体。

2. 生命周期主题

当用户行为显示的用户偏好数据较少,且没有明确的业务指标时,企业需要对全量用户做运营。此时,基于用户生命周期,可以帮助企业快速识别用户状态,并采取相应的运营措施.

比如,对于新用户,企业可以通过欢迎优惠或引导教程来提高用户的初次体验满意度;对于活跃用户,可以通过提供个性化推荐和增值服务来增强用户粘性。

在全量用户运营的过程中,企业需要确保用户在各个触点上的体验都是积极有效的,这就意味着企业需要持续优化网站导航、改善用户服务流程、提供易于理解的产品信息等。

3. 行为偏好主题

当企业为用户提供的产品和服务类型丰富,且用户有历史偏好数据,此时企业可以基于用户行为偏好,为营销和改进寻找切入点。

比如针对用户点击商品详情页这一行为,业务人员应该关注哪些因素会影响用户的点击行为?通常情况下,业务人员可以通过梳理用户完成「关键事件」时,出现最多的「关键属性」,比如搜索偏好类目、点击偏好类目等,并进一步了解不同时间范围内的用户行为偏好,从而基于用户行为偏好中关键事件的关键选择,构建用户标签。

4. 营销偏好主题

当企业已有常规的运营活动,但是需要提高这些活动的转化率,那么便可以基于营销偏好主题为业务人员策划活动提供参考信息。

很多时候,企业在基于行为偏好主题梳理用户标签后,就不会再围绕营销偏好主题创建标签,这是因为,用户的营销偏好与行为偏好通常是一致的。比如,对于电商平台来说,其营销活动可以是推送优惠券,也可以是推送商品信息(如爆品等),业务人员很清楚地明白,其产品及围绕产品的相关服务,就是最好的营销物料。

但需要强调的是,业务人员需要深入分析的是能够被干预的事情,比如优惠券的推送时间、推送方式(短信还是 Push)、推送的关键词、推送的金额等,将能够干预的关键信息作为标签,才能够为业务运营提供有效的指引。

价值分层标签和生命周期标签通常能够帮助我们明确运营目标;行为偏好标签可以帮助我们构建运营策略;营销偏好标签可以帮助我们优化触达手段。

作者:刘一
关注数字化产品运营、数据分析、自媒体运营

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