仟域小课堂第七讲用户标签体系的搭建
用户标签是构成用户画像的核心因素,是将用户在平台内所产生的行为数据,分析提炼后生成具有差异性特征的形容词 。在用户与企业互动的过程中,会主动或者被动留下各种标签数据,企业可以将这些数据归纳成一个个标签词,就形成了描述用户特征的标签。
1.用户标签应用的四种场景
以客户朋友圈运营为例,运营人员可以指定标签用户可见,让消息精准触达,这样可以实现朋友圈的定向推送。
定期地做一些客户朋友圈、微信群福利活动,定向邀请某个标签的用户参与,提升社群运营效率,并且提升营销的精准性。
如果是固定的文案&营销推送,可以做成自动化,比如会员到期提醒、沉默预警提醒、流失召回等。
2.用户特征洞察
用户画像是了解用户的重要工具,可以辅助业务人员快速获得用户的信息认知,发现显著特征,获得业务灵感。
3.增强数据分析
我们可以通过标签做很多维度的分析。
例如以性别维度进行分析统计,以行业进行分析统计,如果以用户的首次来源作为标签,还可以了解用户的渠道信息。用户标签(用户属性)可以作为细分维度支持多视角的数据展示。
4.数据产品应用
另一方面,除了驱动人工的业务以外,用户标签还可以成为其他数据产品的基础,比如个性化推荐系统,广告系统,CRM 等这些系统。自动化的业务系统能更有效的利用这些用户标签,从而发挥更巨大的威力。
不同的标签的类型
1.静态标签与动态标签
按数据的实效性来看,标签可分为静态属性标签与动态属性标签。
静态标签: 用户主动提供的数据:指用户不变的基础信息,多为用户固定数据,如姓名、性别、年龄、身高、体重、职业、地区、设备信息、来源渠道等。静态标签主要用于了解用户的基础需求。
动态标签: 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。
2.实时标签、模型标签、预测标签
从数据提取维度来看,标签数据又可以分为实时标签、模型标签、预测标签。
实时标签: 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。
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