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          3. 如何从0-1构建用户标签体系 ?

            • 时间:
            • 浏览:13579

             

            随着流量红利的消失 ,获取新用户的成本越来越高  ,为追求更高的 ROI  ,产品以及运营的重心已经从对新客的获取转向对存量用户的精细化运营上  。

            精细化运营的基础在于对用户信息进行标签化管理  。提到用户的标签化管理  ,第一步就是为产品的所有用户打标签  , 这是用户运营最重要的起点 ,也是运营策略制定的基石  。

            一、啥是“标签”  ?

            “标签”是对某一类特定群体或对象的某项特征进行抽象分类和概括  。比如“大学生”这个标签  ,其实就是对所有大学生群体的总括  ,细分这一标签还可以分为年级、专业等  ,通过不同层级的标签找到某一群用户  。

            二、什么又是标签体系呢 ?

            简单来讲 ,就是根据用户的“基本属性”、“行为特征”、“社交网络”、“心理特征”和“兴趣爱好”等 ,把个性化的用户  ,打上标准化的标签 ,并对标签进行梳理聚合  ,形成一个个典型的用户标签  ,再根据不同的用户标签做精准营销或个性化推荐  。

            其本质是去差异化的过程  。举个简单例子:假设某理财产品正筹划营销活动  ,首先列举理财场景中所涉及的产品与服务  ,通过用户标签筛选出目标客群  ,再进一步结合用户的偏好类标签  ,如投资偏好、风险偏好、产品偏好等  ,进行差异化营销  。

            说了这么多  ,很多同学应该会问  ,标签体系具体的作用是什么  ?能帮助我们达到哪些目标呢  ?

            三、建立标签体系有什么作用  ?

            小编认为建立标签体系的作用大体上可以总结为以下几个方面:

            1、增加拉新

            某阅读APP以邀请好友得红包的形式拉新  ,为已有拉新行为的用户打上了标签 ,然后为无分享行为的用户打上“无拉新行为用户”标签  。

            然后该产品运营部门对标签为“无拉新行为用户”进行弹窗、PUSH  ,提高奖励额度等 ,不断刺激这一批无拉新行为的用户进行传播  ,以达到“每位用户都是推广者”的目的  。

            2、增加留存

            为了更好的提升用户下载量  ,降低下载成本  ,某小说APP针对不同投放渠道采用了不同的小说素材进行投放(小说素材会和投放平台用户的兴趣点相匹配)  。

            例如在A平台采用悬疑小说素材进行投放 ,在B平台采用魔幻小说进行投放 ,该小说APP推荐算法会在用户下载后  ,第一时间向用户推送相应的内容 ,这样一打开APP  ,从A平台来的用户  ,映入眼帘就是悬疑小说; 给B平台来的用户 ,展示的就是魔幻小说  。

            3、降低流失率

            比如某电商APP  ,如果一个用户14日没有登录  ,会将该用户的状态标记为“潜在流失用户”  ,向用户自动发送优惠券  ,唤醒用户;如果该用户没有被唤醒  ,则把该用户的状态标记为“流失用户” ,再通过PUSH加短信推送大额优惠券的形式召回  。

            用户标签体系对运营工作大有帮助  ,我们要如何搭建一个完善的用户标签体系  ?下面讲下我对这一体系搭建过程的理解 。

            四、如何从0-1构建用户标签体系

            标签体系的搭建过程分成下面几部分:

            1、标签体系的基础:数据收集

            数据收集主要包括:用户属性、用户行为数据、用户内容偏好数据、用户交易数据这四类  。

            但是我们从互联网中获取的数据  ,并不完全真实  。比如A用户  ,性别为男 ,但从他在某电商APP的历史消费记录来看  ,购买的都是女性用品 。这样的数据会对运营产生错误的引导  。所以  ,对用户数据的收集  ,光靠运营团队是远远不够的  ,还需要技术团队通过大数据的分析算法能力  。

            通过大数据算法和模型 ,以用户行为数据作为基础  ,结合业务数据等多种数据源  ,帮助企业构建用户智能标签  ,赋能业务实现用户标签的自助式创建、维护和管理  ,使得用户画像更为精准  ,更趋近于真实的用户画像  。

            2、行为建模:获取模型标签

            获得原始数据后 ,我们可以基于用户分析模型 ,以及其他的辅助的数据  ,通过计算引擎 ,对用户数据进行二次加工、行为建模 ,从而获取模型标签  。

            标签本身会有很多分类  ,因此在这个阶段  ,需要用到很多模型来给用户贴标签:

            (1)用户状态模型

            用户状态是评价品牌与用户之间联系紧密度的重要属性  ,通常会以消费频次作为主要判断依据  。在了解每一位用户现阶段与品牌之间的“亲密程度”后  ,我们可以针对不同状态的用户进行不同的营销操作  。

            (2)用户价值模型

            判断用户对于产品的价值  ,对于提高用户留存率非常有用  。RFM模型是一个被广泛使用的客户关系分析模型  ,能够方便快速有效的量化用户价值和利润创收能力  。

            RFM模型分别是:

            • R = Recency 最近一次消费
            • F = Frequency 消费频率
            • M = Monetary 消费金额

            通过这三个核心指标 ,以此来构建用户价值模型  。

            图中不同的象限区域  ,都对应不同的客户群 ,大致分为8类:重要价值客户、重要保持客户、重要发展客户、重要挽留客户、一般价值客户、一般保持客户、一般发展客户、一般挽留客户  。

            我们可以根据不同的客户价值属性来进行针对性的营销  。比如针对R象限右侧的客户进行向上和交叉销售  。而对于重要挽留客户 ,因为他曾经很有价值  ,我们不希望ta流失 ,可以专门针对这一类人群进行召回  。

            (3)用户分群模型

            用户状态、用户价值是基于用户消费行为的分析  ,而用户分群模型则是完全基于产品业务场景来做客群区分  。

            比如家电行业会根据用户购买的时间 ,猜测用户现阶段的购买需求  ,在系统内将用户划分为“设施升级需求”、“新装套购需求”、“换新需求”三大类  ,针对不同需求的用户推送 “高端推荐”、“套购满减”、“以旧换新” 等不同刺激点的营销服务  。​

            而商超行业则会根据用户购买的类目  ,将用户划分为数码用户、母婴用户、生鲜用户、家电用户等 ,以便于圈定目标群组发送定向优惠券  。

            3、数据输出:标签可视化

            运营团队想要根据用户分群进行个性化推荐  ,一定要满足标签可视化的要求 。比如  ,在检索某个标签后直接显示与其相关联标签;并且可以展示两级或者三级  ,多层级、清晰直观的看到关联情况;并且再更进一步的是点击后 ,每个标签里面的详细情况也会展示出来 。

            比如说标签的历史浏览记录、打开渠道、分享情况、受众用户群体等  ,所以这也是需要依托于用户体系的相关标签结合之后的产出物  。​

            4、有效管理机制:标签维护

            对于很多企业来说  ,生成用户标签并不难  ,但是这些标签被生成之后 ,往往很容易被忽视 ,不注意维护 。事实上  ,标签也具有生命周期 ,从需求提出、到生成、到审批、到执行  。

            因此  ,标签体系也要有一个明确的更新规则  ,包括:

            (1)标签更新周期:实时更新、每月或三个月更新等;

            (2)标签更新维度:在什么情况下触发对具体用户的更新  ,如什么情况下更新某类用户的风险评级;

            (3)标签更新权限:哪些人可以更新这个标签库;

            (4)无用标签的淘汰:比如说标签库内会使用到的标签只有70个 ,但是标签库中却有100 个标签  ,那其他30个就是无效标签 ,纯属占用资源 ,我们可以将这些标签删除 。

            标签的维护是非常重要和系统的工程  ,这点应该重视起来  。

            以上就是构建用户标签体系的基本流程 ,接下来就要探讨如何应用用户标签实现精细化运营了  。

            五、用户标签体系如何应用

            我们分别从用户生命周期管理、个性化推送、数据分析与监控的角度畅想下标签化建设对于营销场景的重塑  。

            1、用户生命周期的自动化管理

            根据用户行为和状态特征 ,制定用户生命周期管理模型  ,监控用户在不同阶段的变化 ,并针对不同周期的用户进行对应的营销活动 ,这是标签体系的初级应用  。

            但实际上 ,营销策略的变化永远赶不上用户兴趣迁移的速度  ,用户的来源  ,退出的节点都是动态的  。因此  ,给用户打标签的过程也应该是动态的  ,当我们设置一个标签条件后  ,所有满足条件的用户会自动纳入这一标签  ,并进入此类标签人群的营销活动 。

            这样的自动化管理可以让运营人员实时掌握用户的变化 ,将运营人员从繁复的数据处理工作中解脱出来  ,真正释放营销创意 。

            2、个性化的营销活动配置

            标签体系的搭建  ,为个性化的营销活动打下了基础  。通过多维度的用户标签  ,精准把脉不同群体的需求  ,对不同目标群体采用不同类型的个性化推送、个性化推荐、个性化实时营销等运营策略和服务方式 ,从而实现用户个性化诉求的挖掘与满足  ,提升用户体验  。

            (1)推送渠道个性化

            基于短信、邮件、APP push、公众号模板消息等主流触达渠道用户的互动反馈情况  ,在用户偏好的渠道上推送信息 ,提升体验的同时节约推送成本  。

            (2)推送内容个性化

            根据用户历史订单/浏览数据 ,实现基于用户消费/兴趣偏好的个性化推荐  ,并在文案中适当加入一些强烈的用户个人属性  ,在千人千面的基础上增加互动亲密度  。

            (3)推送时间个性化

            基于用户历史点击/购买时间 ,判断用户最易被营销触动的时间点  ,在黄金时间点给用户发送营销信息 。

            3、数据分析与监控

            企业在完成精准营销和精细化运营相关工作后  ,实时监控各类标签的运营情况  ,全方位、实时查看营销效果 。针对标签用户运营策略的转化、效果、影响 ,不断优化其中的策略  ,使用户运营真正做到千人千面、精准化、个性化  。

            ​图片来源:数商云MA​

            综上所述  ,科学高效、应用灵活、自助可视化管理的标签体系极大降低了标签创建的门槛  ,帮助客户实现精细化客户生命周期管理、个性化推送、营销监测等应用  。

            六、总结

            在大数据时代  ,解读用户最为直接的方法 ,就是构建一个完善的用户标签体系 。虽然用户标签的建设是很繁琐  ,需要对业务抽丝剥茧  ,还要应对各种变化  ,不过对企业的发展有着深远的影响  ,企业的精细化运营离不开标签体系的搭建 。