用户标签与用户画像,你知道多少?

时间:2021-10-09来源:栏目:新媒体

我们采访了50多个客户,发现在建立用户标签和画像的过程中存在一些常见的问题。像业务部门基本上都在抱怨:市场部想用标签但需要等待研发进度,标签生产出来了,却已经错过了最佳营...

我们采访了50多个客户,发现在建立用户标签和画像的过程中存在一些常见的问题。

像业务部门基本上都在抱怨:

市场部想用标签但需要等待研发进度,标签生产出来了,却已经错过了最佳营销窗口;

没有标签管理系统,很难持续了解用户的进化路径;

标签过多且混乱,定义混乱,不同标签的权限无法区分,管理效率极低。

当技术和数据部门抱怨时:

发达的标签,商家不买账;

不知道他们说的需求是什么,是不能实现的,还是不完整的;

我们浪费了大量的人力来编写脚本和运行数据,人力被操作消耗了。

做了这么多标签,不知道质量,不知道这些标签是否真的影响活动效果。

用户画像和用户标签的需求发起者基本上是业务端的学生,但数据端或技术端的学生生产和管理它们。整个过程是单向需求、单向响应,没有产生联动机制。

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第一点

如何才能用好标签与画像?

划分生命周期阶段和关键转化动作

理想的用户标签和画像应该能够辅助用户生命周期的精细化管理,根据用户的行为和状态特征,监控用户在不同阶段的变化,更好地挖掘用户需求,精准触发用户。

但实际运营情况是,很多企业没有完整的用户生命周期管理表,对自身业务阶段的关键转型动作也没有明确的规范。如果不澄清这一点,所有用户标签的价值都将大大降低。

找到与业务紧密相关的高价值用户群体

用户画像的核心需求之一是寻找高价值的用户群体并不断迭代。

不同行业对高价值用户的定义不同,不同阶段用户的价值无法横向比较。比如对于电商客户,高价值用户必须购买,比如高频购买、高价购买;对于娱乐和社交类,其实更注重用户的活跃性和裂变属性。

高价值用户的计算需要结合用户属性、用户行为和用户真实业务数据(订单、支付、充值等)统一配置。).只有业务数据不会知道如何提升,只有行为数据不会实现转化。

在合适的时间推荐合适的讯息

用户画像的另一个典型应用是实现所谓的千人(个性化推荐)和个性化推送。

商品展示和feed stream娱乐产品多推荐个性化,对数据量有一定的基本要求,对算法团队要求较高。

个性化推送在大多数操作场景下都可以独立实现。但我们在实际操作的过程中,确实要考虑准确性和“舒适模式”。伊美曾在一小时内收到同一APP发来的6条短信,都是基于某款产品的推送。这会引起用户的极大反感,甚至导致退订。

所以个性化推送需要开发一个让用户舒服的“防骚扰模式”,也就是你需要知道用户的容忍上限。因此,用户画像最好与一套完整的操作工作流程一起使用。

关彝方舟工作流程功能示意图。

了解用户行为偏好和营销偏好

提供多样化的服务会影响用户的行为和路径。

用户常用的功能、常用的入口、商品的价格区间、关注商品(信息)的属性都会影响用户的最终行动。但是不同的用户对不同的营销主题有不同的偏好,有的关注优惠券,有的关注爆款产品。

了解不同用户的营销偏好,可以为用户提供更有针对性的参考信息。使用用户标签来制定营销策略,以匹配不同的推送时间、推送渠道和推送副本。

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第二点

你需要一个实时更新、动态标记的画像体系

用户画像被广泛使用,但当用户画像只是一堆数据和表格时,就毫无价值了。

我们需要根据业务目标开发人像的应用场景。基于人口统计学的用户社会属性可能会发生变化,用户的消费能力、消费偏好、活跃情况,甚至影响企业关键转型的决策标签也会实时发生变化。

因此,目前的用户画像确实对实时性有很大的要求。

福里斯特(姓)

在2021跨渠道营销系统管理报告中提到:

“Email marketing and PC-centric engagement is not enough for B2C marketers in APAC. They require a CCCM solution that can address mobile- first consumers and meet their mobile-moment- based expectations.”

所以,在当下中国的互联网环境下,实时的数据,已经是一个十分必要的需求。

在用户画像上我们需要自动的、动态的标记和更新。而在真实的业务环境中,我们则更需要实时的、精准的去触达我们的客户。

与其说是营销,不如说是在深度了解客户之后,在客户最需求且最适应的时间为客户提供准确的讯息。

画像标签重质不重量,招不在鲜,管用则灵。

很多企业在做自己的标签体系的时候,都期望可以有一个大而全的标签体系,甚至希望采集全部端口、全部渠道的数据,并认为这能够带来更加准确的判断。

但是现实情况却是,很多企业并没有厘清自己的核心业务路径。很多数据采集完了,也只是沉睡的死标签,还要耗费大量的人力成本和物资成本去维护。“食之无味,弃之可惜”。

其实我们只需要找到最核心的几类标签,然后快速在运营活动中验证结果再持续迭代即可。“我们要造车,而不是持续造轮子”。

举个例子,某理财产品拥有复杂的业务体系和线上线下多重转化流程,但其一级画像标签十分简单清晰,而且对于业务转换效果十分显著,就是抓到了用户最核心的动作和衔接过程。

精细化运营是一个大熔炉,用户画像的构建是一个大工程,但是所有的数据工具和数据分析,究其根本,都是为了业务增长做赋能贡献的。

所以,我们做用户画像的时候,还是要先拆解我们的业务逻辑和目标流转,找到最核心的,先小步快走起来。

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