作者:加鱼加肉
流量红利正在消失,精细化运营才是王道。想要降本增效,开展用户分层运营。一个好的标签体系必不可少。
提起标签体系的概念,我们容易把它和画像、分群混淆;提起标签体系的建立,又会陷入需求混乱的困境;提起标签体系的作用,更是烦恼其「假大空」,做了一堆看起来正确的基建工作后,发现无法切实解决业务痛点。
今天,我们将探索:如何搭建实用的用户标签体系,助力业务增长。无论你是创业者、产品经理还是市场营销人员,都可获得有价值的干货。
话不多说,直接进入正文部分,Enjoy:
01.标签体系的常见问题
标签体系、用户画像、用户分群的区别?
标签体系、用户画像和用户分群是在数据分析和营销领域中常用的概念,它们有一些区别和联系如下:
1. 标签体系(Tagging System):
标签体系是一种用于对数据或对象进行分类和描述的组织结构。它通过为数据或对象添加标签(Tags)来标识其属性、特征或分类。标签可以是关键词、属性、指标等,用于描述和组织数据。
2. 用户画像(User Persona):
用户画像是对特定用户群体进行细致描述和刻画的模型。它基于用户的个人信息、行为数据、兴趣爱好等方面的数据,通过分析和整合这些数据来创建一个具体的用户形象。用户画像可以包括用户的年龄、性别、地理位置、消费偏好、购买习惯等信息。
3. 用户分群(User Segmentation):
用户分群是将用户根据某种共同特征或行为进行分类和分组的过程。通过用户分群,可以将用户细分为不同的群体,每个群体具有相似的特征或行为模式。用户分群可以基于多种因素,如地理位置、年龄、性别、购买行为、兴趣爱好等。
总结来说,标签体系是对数据进行分类和组织的结构,用户画像是对特定用户群体进行描述和刻画的模型,用户分群是将用户根据共同特征进行分类和分组的过程。
它们在数据分析和营销中互相关联,共同帮助企业更好地理解用户、管理数据和制定营销策略。
为什么标签体系会走向「假大空」?
用户标签可以有很多种存在形式,可以是用户的自然属性,可以是对用户交易、资产数据的统计指标,也可以是生命周期标签,用户价值标签,用户偏好等等。
好的标签体系,可以个性化精确、有效地连接用户和内容、场景、产品,从而实现吸引潜在客户、提高用户活跃度、减少用户打扰、降低营销成本,最终实现用户价值最大化。
但在实际建设中,企业发现投入大量时间和精力完成基建后,标签体系还是走向「假大空」,原因有以下几点:
1. 缺乏明确的标签定义和管理规范:标签体系缺乏明确定义每个标签的含义和用途,以及相关的规范和约束。这导致标签的模糊性和混乱性,使得标签的应用变得模糊和无效。
2. 缺乏对业务需求和实际应用场景的深入理解:建设者缺乏对业务需求和实际应用场景的深入理解。没有考虑到业务的具体需求和特点,导致标签的冗余和重叠,无法提供有价值的业务见解。
3. 管理和维护不当:标签体系缺乏有效的管理和维护机制,无法确保标签的准确性和一致性。废弃标签、重复标签或不明确的标签定义会使标签体系失去实际价值,变得庞大而空洞。
在这样的背景下,业务方无法精准识别用户的各类特征,从而结构化地挖掘数据增长空间,并制定精细化运营策略。标签体系也有如「鸡肋」,食之无味、弃之可惜。
02. 三招解决业务痛点,重建有效的标签体系
第一步:明确业务目标和关键指标
为了解决业务痛点并构建有效的标签体系,我们需要梳理用户体验地图,还原业务流程。
首先,确定业务痛点和需求:与业务方紧密合作,深入了解他们当前面临的问题和痛点。通过与业务人员的沟通和分析,确定哪些方面需要改进和优化,并明确业务需求。
其次,定义关键指标和目标:根据业务痛点和需求,确定关键指标和目标,这些指标应该与业务目标直接相关。这些指标可以是业务增长率、用户满意度、转化率等,确保这些指标可以量化和测量,以便后续评估标签体系的有效性和业务改进的成效。
以一个外卖平台为例,将业务流程梳理出来(覆盖用户生命周期)。分别是渠道来源,下载 App,注册登陆,浏览活跃,绑卡,下单(商品喜好,活动喜好),用户复购,用户流失等等,去构建我们的标签体系,然后将标签组合应用到运营策略中。
第二步:优化数据收集和整理
这一步需要和专业的数据人员充分沟通、确定标准,并评估可行性。重点包括以下亮点:
数据源的选择和整合:为了解决业务痛点,需要收集和整合多个数据源的信息。这包括内部数据、外部数据和第三方数据。确保选择的数据源与业务目标和关键指标相关,并能提供有价值的信息。
数据质量的保证和清洗:数据质量是建立有效标签体系的关键。通过数据清洗和处理,去除重复、错误或不完整的数据,确保数据的准确性和一致性。使用数据验证和纠错技术,提高数据质量并减少误差。
第三步:精准分类与层级设计
在建立标签体系时,需要进行精准的分类和层级设计。根据业务需求和数据特点,将标签划分为不同的类别和层级,以便更好地组织和管理数据。这有助于提高标签的可用性和可扩展性。
一般来说,按标签的时效性、提取维度可分为:静态标签,动态标签、模型标签。
- 静态标签:在数据收集和整理阶段就确定的,通常基于固定的属性或特征进行分类和标记。这些标签不随时间或事件的变化而改变,例如用户的年龄、性别、地理位置等。
- 动态标签:用于捕捉和反映数据的动态变化,提供更精确和实时的信息。例如,用户的购买频率、最近一次购买时间、购物车中的商品等可以作为动态标签,根据用户的实时行为和交互数据计算和更新。
- 模型标签:结合用户数据属性进行抽象,体现用户画像特征,比如核心用户,流失用户,预警流失用户等,也可以说它是预测标签。
完善的标签体系从标签类型上覆盖以上三大类标签,同时从业务视角出发,还可以增加生命周期、用户价值、活跃特征、用户偏好等维度。
03.标签体系应用实践
如何评估打造的标签体系好不好用?该怎么用?能解决业务难题吗?业内标杆给出了参考答案。
个推 —— 通过标签体系解决用户细分和群体分析需求
个推作为一家提供移动推送和精准营销服务的企业,通过建立有效的标签体系,帮助客户解决用户细分和群体分析的需求。
个推的用户画像后台是一个基于标签体系的用户分析工具,通过收集和整合用户的行为数据、兴趣爱好、地理位置等信息,生成详细的用户画像,并进行用户细分和群体分析。
例如,一个客户可以使用个推的用户画像后台来分析自己的用户群体,比如年轻女性用户群体。通过分析这个群体的兴趣爱好、购买偏好等标签信息,客户可以更好地了解他们的需求,制定精细化的营销策略,提供更符合他们兴趣的推送内容。
淘宝千人千面 —— 通过优化标签体系提升个性化推荐效果
淘宝作为中国最大的电商平台之一,通过优化标签体系实施了千人千面的个性化推荐策略。
淘宝通过大数据分析和机器学习技术,收集和分析用户的行为数据、购买历史、浏览记录等信息,并建立了一个庞大而精细的标签体系。
通过标签关联和关键属性定义,淘宝能够将用户的兴趣和偏好与商品进行匹配,为用户提供个性化的推荐结果。
这种个性化推荐策略大大提升了用户的购物体验和满意度,用户可以更轻松地找到自己感兴趣的商品,提高了购买的效率、转化率和订单价值。
车企数字营销 —— 利用精准标签体系实现精准营销和广告投放
在汽车行业,数字营销和精准广告投放变得越来越重要。许多车企利用精准的标签体系,实现了精准营销和广告投放,以更好地吸引潜在客户和提高销售。
车企通过收集和分析用户的行为数据、购车意向、兴趣爱好等信息,建立了一个精准的标签体系。这个标签体系包括用户的地理位置、年龄、性别、收入水平、家庭状况等标签,以及与汽车相关的标签,如品牌偏好、车型偏好、购车预算等。
通过这个标签体系,车企可以更准确地识别潜在客户,并向他们投放相关的广告和营销活动。
例如,当一个用户展现出对豪华车型的兴趣,并且有购车意向时,车企可以通过精准的标签体系将相关广告投放给他(朋友圈广告),提供更具吸引力的购车方案和优惠。
04.写在最后
标签体系在业务中扮演着重要的角色,是精细化运营不可缺失的底层基建。但有时候它可能变得庞大而模糊,无法解决实际的业务痛点。
然而,通过优化重建标签体系,我们可以解决这些问题。参考成功的应用实践,可以实现业务增长和用户满意度的提升。同时,我们也不能忽略持续监测和评估标签体系的有效性,标签也需要随业务重点迭代。
以上,就是「优化标签体系,解决业务痛点」的内容。参考来源于用户增长工作实践 & 调研,如您有不同的见解,欢迎在下方评论区留言讨论。
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加鱼加肉
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4)以号召粉丝、雇用网络水军、「养号」形式刷量控评等行为
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