用户标签各种运用方法 如何对用户标签管理与分层
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用户标签是精细化运营的基础,能有效提高流量的分发效率和转化效率 。
而目前基于标签的智能推荐系统,已经有了成熟商业应用,比如:淘宝的千人千面,美团外卖的智能推荐,腾讯的社交广告 。
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思考的背景从16年开始,互联网用户增长趋缓,同比仅增长 。一方面,不论是线上还是线下,新用户的获取成本都很高 。另一方面,用户时间增长也在趋缓 。在用户花费时间趋向饱和情况下,不同的产品之间同样存在竞争关系 。
在这个背景下,随着用户量增长,运营人员面临新的挑战,有以下核心诉求:
- 一般运营活动中,怎么对不同用户群体分层,提高流量的分发效率?
- 对于个体用户,怎么深入到日常使用场景,提高流量的转化效率?
- 怎么设计一个完善的用户标签体系?怎么打标签?打哪些标签?谁来打?
- 怎么使用用户标签,创造商业价值?
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以M电商公司为例,来说明该系统的构成 。
数据加工层 。数据加工层收集,清洗和提取来处理数据 。M公司有多个产品线:电商交易,电子书阅读,金融支付,智能硬件等等 。每个产品线的业务数据又是分属在不同位置 。为了搭建完善的用户标签体系,需要尽可能汇总最大范围内的数据 。同时每个产品线的也要集合所有端的数据,比如:App,web,微信,其它第三方合作渠道 。
收集了所有数据之后,需要经过清洗:去重,去刷单数据,去无效数据,去异常数据等等 。然后再是提取特征数据,这部分就要根据产品和运营人员提的业务数据要求来做就好 。
数据业务层 。数据加工层为业务层提供最基础数据能力,提供数据原材料 。业务层属于公共资源层,并不归属某个产品或业务线 。它主要用来维护整个标签体系,集中在一个地方来进行管理 。
在这一层,运营人员和产品能够参与进来,提出业务要求:将原材料进行切割 。主要完成以下核心任务:
- 定义业务方需要的标签 。
- 创建标签实例 。
- 执行业务标签实例,提供相应数据 。
业务方能够根据自己的需求来使用,共享业务标签,但彼此业务又互不影响 。
实践中可应用到以下几块:
- 精准化营销 。
- 个性化推送 。
可以按下面的思路来梳理标签体系:
- 有哪些产品线?产品线有哪些来源渠道?一一列出 。
- 每个产品线有哪些业务对象?比如用户,商品 。
- 最后再根据对象聚合业务,每个对象涉及哪些业务?每个业务下哪些业务数据和用户行为?
标签的分类按业务对象整理了业务数据后,可以继续按照对象的属性来进行分类,
主要目的:
- 方便管理标签,便于维护和扩展 。
- 结构清晰,展示标签之间的关联关系 。
- 为标签建模提供子集 。方便独立计算某个标签下的属性偏好或者权重 。
标签的模型按数据的实效性来看,标签可分为
- 静态属性标签 。长期甚至永远都不会发生改变 。比如性别,出生日期,这些数据都是既定的事实,几乎不会改变 。
- 动态属性标签 。存在有效期,需要定期地更新,保证标签的有效性 。比如用户的购买力,用户的活跃情况 。
- 事实标签 。既定事实,从原始数据中提取 。比如通过用户设置获取性别,通过实名认证获取生日,星座等信息 。
- 模型标签 。没有对应数据,需要定义规则,建立模型来计算得出标签实例 。比如支付偏好度 。
- 预测标签 。参考已有事实数据,来预测用户的行为或偏好 。比如用户a的历史购物行为与群体A相似,使用协同过滤算法,预测用户a也会喜欢某件物品 。
静态动态的划分是面向业务维度,便于运营人员理解业务 。这一点能帮助他们:
- 理解标签体系的设计 。
- 表达自己的需求 。
- 设计合理数据处理单元,相互独立,协同处理 。
- 标签的及时更新及数据响应的效率 。
- 属性信息缺失怎么办?比如,现实中总有用户未设置用户性别,那怎么才能知道用户的性别呢?
- 行为属性,消费属性的标签能不能灵活设置?比如,活跃运营中需要做A/B test,不能将品牌偏好规则写死,怎么办?
- 既有的属性创建不了我想要的标签?比如,用户消费能力需要综合结合多项业务的数据才合理,如何解决?
模型计算规则的开放解决的是标签灵活配置的问题 。运营人员能够根据自己的需求,灵活更改标签实例的定义规则 。
比如图表中支付频度实例的规则定义,可以做到:
- 时间的开放 。支持时间任意选择:昨天,前天,近x天,自定义某段时间等等 。
- 支付笔数的开放 。大于,等于,小于某个值,或者在某两个值区间 。
标签最终呈现的形态要满足两个需求:
- 标签的最小颗粒度要触达到具体业务事实数据,同时支持对应标签实例的规则自定义 。
- 不同的标签可以相互自由组合为新的标签,同时支持标签间的关系,权重自定义 。
精准推送 。该场景对标签的实效性要求并不高,可以只考虑离线的历史数据,不需要结合实时数据,是标签首选的实践场景 。运营人员使用标签筛选出目标用户,定向推送活动 。推送渠道根据活动的需要来进行多渠道投放,能够支持微信,App,短信 。
运营主要工作基本就是不停地生产活动,向用户投食,监测活动的效果,不断优化投放策略:找到不同用户对应的最佳匹配活动 。这块主要关注活动以下环节:
- 活动前:目标用户,活动内容,投放渠道 。
- 活动中:效果监控和跟踪 。
- 活动后:效果复盘和优化 。
- 推荐栏位
- 消费周期评估
- 广告投放
- 促销排期
前天,产品群里有人问为啥有的产品引导用户关联第三方账号?同样是为了获取用户数据,用户一般并不知晓,以为只是增加新的登录方式 。
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建议及想法如果你的产品微信粉丝数量接近千万级,不防试一试,用标签做精准营销 。微信聚合了大量的粉丝,向商家端开放了粉丝的基本信息,提供了开放接口能力及多种消息触达方式,是最好的试验场 。
【用户标签各种运用方法 如何对用户标签管理与分层】微信聚合了最大和最优质的流量 。从这个角度出发,基于微信提供的能力,做一款针对C端营销的CRM营销产品,存在着很大的商业机会 。
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