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精细化用户运营—用户标签体系建设

作者/整理:全讯网 来源:互联网 2019-06-14

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随着流量焦虑的逐渐升级,越来越多的企业开始追求对存量用户的精细化运营。如何尽一切可能延长用户的生命周期,并且在生命周期中尽一切可能产生商业价值,是用户运营的核心命题。

而要实现这一目标,第一步就是更好地认识我们的用户,实现深度的用户洞察。构建用户画像的过程就是对用户信息进行标签化管理的过程。文章会分5个章节,介绍用户标签体系从0到1的建设,以及如何应用标签体系赋能用户运营,实现全用户生命周期价值的增长。

 

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明确营销目标——聚焦北极星指标及增长杠杆

营销的终极目标是通过增强用户体验来驱动消费欲望,而个性化作为一种有效的手段或技术促进了这个目标的实现。

总结市面上一些失败的个性化营销案例,其原因往往是将个性化视为营销的最终目标,而不是旨在实现目标的策略,造成了“为个性化而个性化的”的营销灾难。

因此,在操盘个性化营销策略之前,需先制定运营每阶段的北极星指标,以及衡量该指标达成情况的数据化标尺,在目标聚焦的前提下找到每项指标的增长杠杆。

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表2.1 AARRR运营指标

标签体系框架建设

在明确运营目标及对应的增长杠杆之后,我们可以找到对经营增长最有价值的用户观测维度,有针对性地建设标签管理体系。

从属性来看,标签可分为人口标签,会员标签,行为标签,交易标签,消费标签以及营销标签等。

每个一级类目下可根据观察维度进一步拆分子类目标签,以会员标签为例,我们可以从会员等级、忠诚度、会员活动参与度、入会路径、当前生命周期、自传播能力等维度进行观察,综合各项标签数据,我们可以得到宏观的会员体系健康指数或微观的个体会员满意度。

从来源类型上来看,标签可分为事实标签、模型标签以及策略标签。

事实标签是基于用户实际信息的记录,模型标签则是通过用户分析模型处理后,二次加工生成的用户洞察性标签,策略标签是根据具体的业务分析及营销规划制定的群组性标签,供运营人员直接进行活动分组及行为洞察。

 

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下图是常见的用户运营标签体系框架,通过这幅图,我们可以看到常见的用户运营分析维度,标签定义,以及事实标签及模型标签的区别。

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 全渠道获取标签数据

明确指标及营销所需标签数据之后,我们需要从后端打通所有原始数据收集的通道,并对原始数据进行身份识别,做去重,去刷单,去无效,去异常等数据清洗工作,从中提取对业务有帮助的特征数据。

(一)数据来源

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(二)模型标签的获取

获得原始数据后,我们可以基于用户分析模型对用户数据进行二次加工,从而获取模型标签,以下是四种主流的分析模型:

1、用户状态模型

用户状态是我们评价品牌与用户之间联系紧密度的重要属性,通常会以顾客的消费频次作为主要判断依据。

在清楚认知每一位用户现阶段与品牌之间的“亲密程度”之后,我们可以对不同状态的用户进行“新增用户*天内自动维系”“低活跃用户促活” “防流失护城河”等营销操作,增加有固定消费习惯的忠诚用户占比,以下是用户状态的一般定义及分析模型:

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表2.2 用户状态定义

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