优秀的运营者,必精于观察和理解用户,掌握标签、画像和客群分析方法
近期有一些小伙伴向我咨询关于标签、画像及客群相关的问题,他们跟数字化营销有什么关系,所以这里就跟大家聊聊我个人对于这方面的理解。
现在的零售行业竞争越来越激烈,发个优惠券或者红包已经不能吸引和保留客户了。要想赢这场战争,就得深入了解我们的消费者,准确定制他们喜欢的内容来进行精准运营。
要想做到这点,必须重视对用户数据的收集、加工、保存、研究以及利用。通过把各种渠道搜集到的用户数据综合起来,了解他们的喜恶,给他们个性化的标签,然后根据这些信息来满足他们的需求,从而增强他们对我们产品的体验,而这个基础其实就是标签、画像和客群。
一、用户标签
在深入探讨用户标签之前,让我们先对其进行一个基本定义:所谓用户标签,即是对用户某一维度特性的精准描绘。
用户标签有什么作用?标准的作用就是找到为你产品买单的那群人。
宏观来说:
- 确立具体认知和战略、战术方案;
- 深度研究用户行为,市场区分及用户分类,以其为基础做出决策。
微观上:
- 依靠用户需求与产品设计,解析场景中的用户;
- 各类数据运用:作为推荐、搜索、风控、精确营销的关键环节;
- 运用定量定性相结合的方法,进行数据化运营与用户分析。
应用案例:
- “参加这个活动老用户有多少?”“ 生命周期标签”
- “10万元的活动预算,应集中花在哪里?”“ 价值分层标签”
- “想召回流失用户,他们都喜欢什么商品?”“商品偏好标签”
- “推送应该在中午发,还是晚上发?”“营销时机标签”
- 用户标签有什么作用?找到为你产品买单的那群人
标签的应用场景:按照行业多年落地标签体系的经验,用户标签的应用主要有四种场景。
用户特征洞察:作为洞悉用户需求的核心手段之一,用户画像及其衍生的用户标签,无疑能够为业务专家们提供迅速获取用户信息认知,发现其显见特性以及挖掘业务创新灵感的有效途径。
增强数据分析:在进行深入的数据分析过程中,标签扮演着极为重要的角色,它不仅能显著地丰富数据分析的范畴,还能助我们对业务数据进行更为深度与全面的比较研究。当从分析洞察中触发业务灵感之后,准确无误、详尽清晰的标签将成为助力业务实施,推动落地生动发展的一有力工具。
精细化运营:我们将已经明确划分好的客户群体进一步细化,使得运营模式由传统的广撒网转为更为精准的精耕细作。同时运用多样化的运营传达方式如短信、推送、各项活动以及优惠券等,以此来有力地推动并恢复我们的客户关系,从而有效提高效率并实现效益最大化。
数据应用及广告投放:类别的用户标识符可作为一项重要的数据产品基础设施,在诸如个人化商品推荐系统、精准广告投放系统以及客户关系管理(CRM)系统运营维护等领域发挥着至关重要的作用。借助自动化运作流程的商务体系,能更为充分地挖掘和展示用户标签所蕴含的巨大潜能。
1. 如何构建完备的用户标签体系?
优秀的标签框架理应依托于具体的业务场景展开,深入洞察消费者的决策历程,详尽考量业务形态所涉及的诸多方面,从而与实际的业务需求有机结合起来以提供卓越的支持和服务。
基于营销触点:通过对用户付费使用界面功能和付费愿望进行鉴别评估,以此为基础制定营销策略,提供精准的实施时间节点,遵照A(感知)-I(兴趣)-P(购买)-L(忠诚)这一顺序施行。
基于增长漏斗:准确地评估每位用户所处的增长阶段,针对各个发展阶段的用户实施精细化的特定增长策略,例如A(获取)环节- A(激活)环节- R(留存)环节- R(收益)环节- R(推荐)环节。
基于用户价值:对于如何识别和理解用户的价值,通过实施用户层次分类方法进行深度分析是关键途径之一。在此基础上,针对具有不同价值水平的用户群体,我们将制定相应的运营策略,采用实践证明行之有效的“RFM”(最近消费、消费频率以及消费金额)模型来对这些用户进行深入研究。简而言之,我们致力于实现用户价值分层化管理。
基于用户偏好:针对我们的用户对于产品相关功能或者商品的特别喜好进行细致深入的划分,并为市场营销部门提供即时充足的信息数据,以期能够实现更为精准且具针对性的个性服务,例如在房地产行业中,我们可以根据客户的购买意图和地理位置以及他们的预期价位等方面来进一步优化服务内容。
2. 基于实战经验所总结出的目前最为优秀的标记整理构架——四阶段法
标签体系建立步骤一:完善的标记系统的基本步骤之一是详尽地覆盖用户的整个操作过程,对所有涉及到的行为进行深入挖掘并详细分析其各个维度,最终我们将构建出一种准确而全面的【用户偏好】评估模型。
标签体系建立步骤二:在缺乏具体行为偏好的情况下,我们选择采用【生命周期】策略对用户节点进行有效覆盖。
标签体系建立步骤三:精确地厘定商业战略的详实目标,将之划分为可细究的目标受众群落以及配套的业务执行策略。
标签体系建立步骤四:基于商业战略的标签推导过程。
针对市场营销部门对标签运用的相关流程,我们往往需要从以下三个核心问题进行深入探讨与分析:
- 确定我们所要推广产品或服务的目标受众群体究竟属于哪些特定人群。
- 深入理解并把握该受众群体的生活方式、消费习惯以及兴趣爱好等方面的信息,以便更好地开展我们的营销活动。
- 设计相应的市场策略和实施计划,确保能够切实满足目标受众群体的需求,提升他们的满意度并扩大潜在用户规模。
二、标签的生产流程
- 业务逻辑分析:数据源梳理,数据采集(数据埋点)、权限申请、数据探查;
- 标签文档编写:标签算法规则、更新频次,应用场景描述;
- 标签管理:标签名称、标签ID、标签分类、标签层级、组件管理运维。
三、标签生产与处理
在大数据处理中,关键流程包括了数据的准确采集,深入的数据分析,以及严谨的数据清洗过程。此外,还需要用到先进的用户画像技术来构建用户特征模型,以更好地服务于运营和营销活动。
四、标签的应用
通过特定的标签单项选择或是多重标签的交叉筛选,商家和项目管理者能够建立独特的人群画像,这就意味着他们可以同时达到并满足一系列特定的条件需求。
我们能够深入剖析人群的特点和特性,并掌握其详细的人群画像。
用户触点页面个性化:标签有助于实现用户接触界面的定制化,包括个人首页设置、商铺海报设计、优惠券发放、短信营销、专属客户服务、产品精准推送和单品推广等。
标签也可以帮我们做精准营销,实施个性化活动推广活动,进行人群场景分析并打造出色的数字化营销策略。
- 基于行为营销:产品的观察与探索,如加入购物车、门店扫描二维码等;
- 基于位置营销:对周边的门店和活动的记录,以及常去的区域等;
- 基于节日营销:生日、中国新年、双十一购物节、双十二狂欢节、圣诞节等;
- 基于会员营销:对于新加入者的欢迎,卡券的提醒,积分的变动,会员等级的变化,以及会员专享礼遇等。
无论是用户分群、用户标签还是用户画像,其目标皆是增强企业精细化运营能力以促进增长。不能仅凭臆断构建一完整体系,忽视了画像的核心价值——用户画像是商业目的下的用户标签综合体。并非有画像就能推动及提升业务,而应基于商业运营目的,而需要用户画像。
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