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qq群名字后数字怎么改、qq群成员名字后面的数字…

时间:2023-02-21 01:38:29 阅读: 评论: 作者:佚名

在数字营销中,业务代表需要对用户特性和用户定位有相对准确的了解。在这种情况下,您可能需要了解和使用标签系统来制定营销战略。

那么,你知道如何搭建合适的标签系统吗?本篇文章里,作者对标签系统做了相对全面的总结,一起来看。

关于标签系统知识,在网上有很多,有的讲怎么搭建、有的讲是什么?每篇用心看,都能学到不少东西的。

作为互联网从业者,精准营销、千人千面、大数据杀熟等等数据字营销手段,相信你一定不陌生。但如果只是知道,还是不够的,还需要稍微再深入一点。

关于这部分的知识点,我们应该从哪里学习、了解到到什么程度?始终没有人明确说过。

今天,我尝试从一个搭建者、使用者的视角,跟你讲讲这里面的门道。

如果要了解数字化营销,推荐你优先了解:标签系统。

一、本文内容目录

  1. 本文适用人群
  2. 标签系统内容
  3. 如何搭建标签系统
  4. 标签系统的应用落地
  5. 标签系统未来展望

二、本文适用人群

这篇文章的标题词眼是:了解。所以决定它的基调是,基础入门介绍,所以使用下面几类同学:

  1. 非互联网从业者,想了解互联网工具能力的;
  2. 互联网入门者,想学习日常营销工具;
  3. 营销工具产品经理,想知道如何搭建标签系统。

三、标签系统有什么

下面是比较常见的用户标签系统内容:

(图片来源网络,侵删)

不管是产品、还是运营,及时精准识别客户、了解客户、解决客户问题,都相当重要。

在这个KYC(know-your-customer)的过程,标签系统担当了非常重要的角色。

因此,在搭建标签系统之前,了解标签系统定位、标签系统应该具备哪些内容,是成功的第一步。

说到系统定位,标签系统:通过对客户打上维度标签,帮助我们更好了解客户特征、偏好,以达到精细化经营的目的。

那么标签系统,应该有哪些内容呢?下面,我们从多个维度去看标签系统,以便能够更全面、更客观:

1. 数据时效维度

从时效性上看,标签分为实时标签、非实时标签。

【非实时标签】多数公司都会搭建非实时的,一般有用户社会基础信息标签、产品购买标签、历史行为标签、注册渠道标签。

从非实时的标签,比如年龄、性别、月活、历史买过哪些产品、从哪个渠道开户的等等,大致能够判断用户画像。

【实时标签】这类标签,依赖系统能力较高,在实时场景化营销中比较常见。

比如,刚刚购买了会员、刚刚产生了登录,这种场景下配合上非实时标签转化的效果比较明显。

举个例子:针对90天不登录的用户,赠送一个回归好礼。结合用户的实时登录行为,及时给到用户弹窗提示,用户转化的效果会更加明显,据测试至少提升30%

2. 标签的种类

从种类上看,有描述用户社会基本信息的、注册特征的、产品偏好的、行为特征的、触达渠道的、流失预警的等等,给大家部分举例下:

  1. 社会基本信息:年龄、性别、城市、职业,等等。
  2. 注册特征:注册日期、注册渠道、手机型号,等等。
  3. 产品特征:是否买过、首次购买时间、最近一次购买时间、买了哪几类产品、各类产品分配比例,等等。
  4. 行为特征:近x天登录、近x天浏览x页面、分享x页面、参与x活动、转入x元、转入/转出时间,等等。
  5. 触达情况:是否打开push、是否关注公众号、关注的时间、近x天x渠道触达多少次,等等。

3. 标签取值形式

从取值方式上看,有数值型、日期型、逻辑型、布尔型。

  1. 数值型:有多少钱、浏览有多少次、登录多少天,等等。
  2. 日期型:注册日期、购买日期、入金日期、加白日期,等等。
  3. 逻辑型:转入资金>转出资金、购买资金>赎回资金,等等。
  4. 布尔型:是否加入白名单、是否买过产品、是否打开push,等等。

4. 标签加工程度

从加工程度上看,有基础标签和组合标签。

1)基础标签

最原始的标签,比如是否购买某一个产品、历史持有多少钱。

2)组合标签

用基础标签做一层加工,拼接而成的标签,比如:历史持有大于1000元,开户超过30天,买过某指定产品的用户。

通过上述不同维度拆解看,相信大家对:标签应该具备哪些内容?这个问题已经有了进一步的理解了。

四、标签系统如何搭建?

我们继续看,标签系统该如何搭建?

1. 是否有必要搭建标签系统

在开搞之前,我们首先要搞清楚一个问题:目前业务现状,是否真的需要搭建标签系统?

如果你没思路,不妨从这几个维度思考下:作用、规模、经营、资源。

1)标签系统对业务要起到什么作用?

标签的作用:让企业通过精细化经营,提升用户体验、转化,最终实现提高客户终身价值 LTV(life timevalue)的目的。

了解清楚系统作用,结合自身所需,才能在恰当的时间做出恰当的决策。当然,如果公司财大气粗,也可以投入资源提前做。

2)业务规模是否达到一定量级?

如果只有几千上万的用户,搭建标签系统真的没有必要,数据样本量不够,置信水平达不到。

一般,上百万的客户体量是比较适合搭建一个系统,去细化客户特征的了。

当然,没到百万级别,也不是不能搭建系统,这个时候可以用更轻成本的方式做,比如维度指标。

3)业务周期是否到了精细化经营需要?

每个业务都一定的生命周期,在一开始的初创期,主要的目的是PMF(产品与市场匹配),没必要做精细化经营。

相反,当业务处于衰退期,这个时候再做标签系统,也不适合了。

4)是否有相关的资源支持?

搭建标签系统,不是一句口号、也不是领导们的yy就能马上出来的。

它需要相关资源支持:人员储备的深度、数字化程度,简单的来说,就是要有相关的数据人才,业务各项数据都有一些记录。

2. 标签系统应该怎么搭建?

标签系统,实际是大数据的应用系统。这个系统成功与否,关键在于是否有高质量的数据。

那么,搭建出标签系统,还需要兄弟系统的支持:埋点系统、客户系统、商品系统、交易系统、数据仓库、计算平台。

1)各系统分工:采集>加工>计算

  • 埋点系统、客户系统、交易系统、商品系统——数据采集
  • 数据仓库——数据清洗、加工、储存计算平台——数据的调度、计算标签系统——数据标签

2)标签系统搭建

基于兄弟系统规整、计算出来的数据,标签系统结合业务经营所需,输出一些特征标签,让业务能够快速应用。

那么对于标签系统的产品功能,应该具备哪些方面呢?

首先是,标签的创建,常规加工好的标签,同时业务也可以自建。其次是,基础标签的进一步加工、支持交集、并集、剔除的逻辑加工;然后是,标签的流通性,支持复制、共享,也支持删除(强提示)。

最后是,标签的调用,标签创建好之后,用于营销推送平台、资源配置平台等的选择调用。

有哪些问题需要注意?

1)数据质量问题

埋点,不规范、数据缺失,是最常见问题。如果要做标签系统,最好下定决心,全面梳理下埋点的规范定义、埋点上报的全面性。

2)注意标签的质而不是量

标签建很多,实际的使用率不到20%,这说明在前期建标签的时候,没有跟业务密切、充分的沟通。

3)注意复用性,别成为需求工具人

做标签需求的时候,最好把标签的颗粒度打得比较细,方便组合复用。做了很多业务提的一次性标签,后期基本没用,搞得整个系统很臃肿。

4)关注标签的业务价值

标签系统,不是把人群筛选出来就结束了,更要注重的是:标签对业务到底有多大的帮助?

不妨做AB测试,通过标签筛选的人群和随机挑选的人群,在业务应用中,看看标签的效果是不是更好?到底好多少?

五、标签系统如何应用落地?

真正给业务输出价值、提升战斗力的系统,才是好系统,标签系统同理。

标签系统在搭建的时候尤其需要关注“价值输出”这个问题。

关于标签系统的应用落地,切入点不妨从业务视角看。那,业务到底在关注什么问题?

我罗列几个核心关注点:

  1. 解决现状:标签足够精准,能花更少的成本达到更好的效果。
  2. 预测未来:知道什么样的人群需要重点关注采取动作的的。
  3. 方便高效:好的标签能快速复用,标签搭建方便灵活,数据追踪及时准确。

能落地,是最基础的要求,也是很大的挑战,否则再完善也只是空中楼阁,徒有其表。

从业务高频使用到的方法论角度思考,配合不同的场景,输出对应的标签能力。

1)生命周期经营:拉新、促活、进阶、留存、激活。不同场景,抽象最常用的标签,比如,下方则是一些高频用到的标签。

2)常规事件营销:生日、节假日、发工资、还贷款等,输出场景化营销标签,方便业务同事快速应用。

3)漏斗模型:搭建用户行为的断点标签,注册、浏览未购、购买、分享等,把路径拆细了。经营动作自然能够做到很好的差异化。

4)预测模型:潜在转化、潜力分享、资金高危流失、活跃潜在流失等未雨绸缪的标签,创建出来,给到业务人员,肯定对你刮目相看。

六、标签系统未来展望

标签系统,实际是描述人与物之间的关系。从系统自我修养上看,更细、更准、更灵活、更及时,是比较基础的自我追求。

除了达到上面的标准,更一步的是:预测。

从海量数据中,抽丝剥茧,找到关键数据,判断用户的意图,预判用户的行为,前置营销动作。

再进一步就是,充分联动其他系统,比如推荐系统、分流平台、活动平台等,形成航母作战群,形成强大的数字化营销能力。

回顾下,本文:我们讲解了标签系统的作用,有什么内容、怎么搭建、怎么落地以及对未来的展望,把标签系统相关的知识,都梳理了一遍。

专栏作家

行走的大雄,微信公众号:大雄背起行囊,人人都是产品经理专栏作家。金融产品经理,有多款千万级产品设计运营经验,喜欢健身、跑步,专注输出实战方法。

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