如何快速记住要背的东西,背书过目不忘的5个诀窍,如何搭建用户标签,助力精准营销
做运营做了这么多年,你还在做一些全站活动?无论是拉新,促活还是留存等,都停留在缺乏整体和针对性的策略,经常为了做而做。运营工作是围绕着“用户价值最大化”而努力,我们要挖掘用户的终身价值,说过这个,就必讲用户分层,必定会谈精细化个性化的运营。
所有过来人都知道,那种粗旷运营已经不能满足留量时代的需求了,我们要的是降低成本提高效率用户分层精细化运营。但要想实现,一个好的用户标签体系是必不可少的,今天这篇文章就先给大家讲一讲「如何搭建用户标签,助力精准营销」。
01 用户标签是什么?
因为我朋友圈一直都是秀恩爱,朋友们称我为“炫妻狂魔”;因为我每个月回去探望岳母,朋友称我为“最佳女婿”;因为我朋友圈经常晒家常菜,朋友们说我是“家庭煮夫”;这些都是别人给我贴的标签,他们用这些标签去记忆,描述我这个人;
在我们互联网产品中,我们也要给用户打标签,我们的标签打得越清晰,才能够把用户具像化,渣男渣女全知道,实现差异化个性化运营。但要实现此差异化的目标则需要将用户在平台内所产生的业务数据,行为数据,日志数据等分析提炼后生成具有差异性特征的形容词,进行标签化分类和整合。
可以简单地总结为:什么用户通过平台什么时间什么场景做了什么行为,咱们把这些通过埋点记录,提取出来形成支撑业务实现的可视化信息。
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,也可以是基于某些规则咱们预测的标签,也可以是生命周期标签,用户价值标签,用户偏好等等。咱们都可以基于业务目标和策略,逐步完善我们的标签库。
我挺认同一个作者的观点,好的标签需要具备如下四点特征:
原子性。即用户标签是用户画像特征刻画的最细粒度。
可复用性。标签可以被多次使用,而非一次性标签,否则要来何用。
可度量性。标签值和价值可被度量和计算,规则一定要清晰明确。
可组合性。标签可被自由组合生成组合标签,比如近3天基金亏损破万且割肉的用户。
02 为什么要做用户标签?
你们有没有遇到这样的问题,几百万的注册用户,平台只是划分了几个简单的会员等级。活动都是全平台活动,基本简单按照拉新、促活、留存、召回、高价值用户等几个方面分别去做活动。而且初期还只能凭借用户的部分数据,拿EXCEL表来进行筛选用户,进行用户分群,从注册时间、资产在投情况、提现情况进行一些简单的活动推送及社群服务。
这样大大降低了工作效率以及无法做到精准运营推广,特别是用户的标签往往是动态的,如果盲目的推送以及无目的地曝光展示,可能钱花了效果一般还滋扰了用户。
亚马逊的CEO Jeff Bezos曾说过他的梦想,「如果我有一百万的用户,我就会做一百万个不同的网站!」,做这个基础是先对用户打标签。你可以理解为用户标签最佳场景就是推荐系统。
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,节约我们运营成本。上一篇文章《5个步骤教你做好流失用户召回》也运用了标签体系来帮助我们有效召回流失用户。
通过标签体系,可以个性化精确、有效地连接用户和内容、用户和场景、用户和产品,从而实现吸引潜在客户、提高用户活跃度、提升营销触达、减少用户打扰,提升客户体验、降低营销成本,最终实现用户价值最大化。
而做活动运营的时候,我们运营推送的核心问题是:在什么时候,向什么用户,推送什么产品和内容,就是千人千面的推送。而我们之前因为没有标签体系,往往都是采用的是全量推送。
我们的项目属于存量会员运营为主,产品的生命周期属于成熟期,所以会比其他公司更加追求对用户的精细化运营。用各种手段延长用户的生命周期,促进用户的活跃与转化,并尽一切可能产生商业价值。而要做好精准化运营的第一步,便是更好的认识我们的用户,识别我们用户的各类特征,构建一个完善、精准、动态的标签体系,可以做到精准推送,个性化营销等,实现全用户的价值增长。
03 认识主流的标签框架
(1)基于营销触点的用户标签体系
它先把用户分为不同的营销阶段,再去吸粉每个阶段需要做的事情和标签。比如阿里系会把用户对品牌的认知阶段分为感知、有兴趣、购买和忠诚这四个阶段,然后再基于这四个阶段要做的营销动作去做细分标签。
(2)基于增长漏斗AARRR模型
最基础的漏斗模型,无论是什么用户,都肯定属于其中的一个阶段,结合我们产品生命周期理论,根据不同阶段的用户制定不同的运营策略。(用户阶段类标签)
(3)用户价值分层模型
RFM的科普大家可以自行在网络上搜索,这里不做赘述,对于产品而言,用户价值最高的是高消费金额与频次的用户,用户价值最低的是那些消费金额与频次都最低的用户,这里我们可以把它分为8个类别标签。
(4)基于用户偏好的模型
通过用户的行为推测用户的兴趣偏好,从而给用户推荐满足他们兴趣的产品及活动。我们会将产品活动进行分类标签,再将用户的行为包括点击,购买,阅读,评论,分享等做一个用户偏好模型。
04 如何生产较为全面的标签?
(一)业务梳理
搭建用户标签体系第一步就是梳理用户体验地图,还原业务流程。定位好咱们想要的业务目标,目标拆解,个性化的运营策略。以一个金融理财平台为例,我们会将业务流程漏斗出来(覆盖整个用户生命周期),分别是渠道来源,下载app,注册登陆,浏览活跃,实名绑卡,投资/借贷(产品喜好,活动喜好),用户复购,用户提现,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我们的运营策略中去。
(二)标签分类
一般按标签的时效性可分为:静态标签,动态标签。顾名思义:
静态标签:长期不会变动和更新。比如用户UID、首次登陆时间、地区/性别等;
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:用户活跃标签、会员等级、资产情况等。
我们也可以按数据提取的维度可分为:事实标签、统计标签、模型标签。
事实标签:用户的基础信息属性,可从用户数据中直接提取,理应第一时间打上标签来区分;
统计标签:结合与用户行为数据进行统计分组,体现用户数据特征,比如活跃行为,投资提现行为等;
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,你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,还需覆盖生命周期、用户价值、活跃特征、用户偏好四大维度。
1)生命周期标签
如新用户、首投用户、忠诚用户、沉默用户、流失用户……指的是用户在产品内所处的生命周期阶段,能够明确用户所处的生命周期阶段,掌握用户特征和运营重点。
2)用户价值标签
如高价值用户、RFM用户分层……指的是用户在产品内的消费特征和商业价值,能够指导用户差异化的运营投入和策略方法。
3)活跃特征标签
如大促敏感用户、晚间活跃用户……指的是用户在使用产品时的行为、时间、渠道等特征,能够辅助运营时机场景的选择和运营策略方法的设计,前提是咱们必须得定义清晰。
4)用户偏好标签
如理财产品的偏好,投送产品的偏好,能够支持判断用户的需求和倾向,针对性运营提升转化效果。
基于标签定义类型和业务视角维度,逐步丰富标签,并结合实际业务不断完善,逐步搭建完善的用户标签体系,持续赋能业务。
根据上述标签,结合我们金融业务,我把它分为以下几种类型:
用户标签通常来自于用户自然属性、用户交易数据、用户资产数据、用户行为特征:
属性类标签。固定类,通过系统直接采集用户信息获得,比如用户在注册资料中填写的性别、年龄、地区等。
行为类标签。动态类,通过数据统计分析获得,比如产品持有情况,交易行为等;
偏好类标签。动态类,也是通过数据统计获得,比如用户的产品偏好,提现偏好,活动偏好等;
价值类标签。动态类,统计梳理出用户的会员等级变化,用户的生命周期等。
(用户标签分类)
无论哪一种标签,都是通过对用户某个维度特征做描述和刻画,对用户信息进行总结。它可以是具体的文本,可以是统计指标,也可以是一个关键日期……只要使用它的业务人员可以快速获取到信息,它就是有效的用户标签。
(三)标签的生产
根据上述四类的划分,将四个一级标签划分为二级,三级的标签(制定好规则),详细的列举覆盖所有用户的情况(特别是流失预警和流失后的召回),方法虽笨,但管用。
划分好一类到四类的标签,说明标签定义(基础标签-模型标签-预测标签)、标签生产(人工打标、规则打标)、标签更新(自动更新、手动更新)、标签查询(标签查询、标签统计)、标签管理(新增、编辑、禁用)等。
05 标签系统的简单应用
用户画像:是了解用户的重要工具。可以辅助业务有关人员快速了解用户特征,进而指导产品迭代、运营活动策略等。
精准营销:将用户通过多种维度切分更细的粒度,通过短信、推送、邮件等方式触达用户。应用在活动、用户关怀、召回、激励等策略中,节约成本,且效果较好。
数据分析:一般公司的BI平台会与这些数据打通,做数据分析时通过各类标签进行不同维度的切分和下钻分析。进行更深入的对比分析。
推荐系统:在用户标签的基础上,对用户进行个性化的推荐,实现用户所见内容的千人千面。比如广告个性化展示等,提高广告的点击率等。
06 其他
1、做好标签体系信息的存档和维护更新:标签体系每个标签的具体的规则、更新逻辑、更新周期、所属业务方等。做好清晰的存档记录,方便后续维护和更新使用。
2、标签建立后,就需要业务方不断验证是否合理、是否有效。不断进行优化和迭代,将事实标签不断加工成符合需要的模型标签以及策略标签。对于不用的或者无效的标签及时清理。
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