构建用户标签体系助力企业精细化运营.pdf

构建用户标签体系，助力企业精细化运营为什么要做用户标签画像如何构建完备的用户标签体系标签的生产和创建如何利用用户画像分析赋能业务落地为什么要做用户标签画像标签是什么？“参加这个活动的老用户有多少？”生命周期标签标签是对用户某个维度特征的描述“1 0 万元的活动预算，应该集中花在哪里?”价值分层标签“想要召回流失用户，他们都喜欢什么商品？”商品偏好标签“推送应该在中午发，还是晚上发？”营销时机标签标签是什么？对用户某个维度特征做描述与刻画，让使用者快速获取信息用户自然属性用户交易数据用户资产数据用户行为特征第三方来源数据属性类标签统计类标签规则类标签挖掘类标签为什么要做标签 应用场景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，获得业务灵感增强数据分析标签可以丰富数据分析的维度，数据查询平台在打通标签数据后，能支持更加丰富的分析及对比精细化运营从粗放式到精细化，将用户群体切割成更细的粒度，辅以短信、推送、邮件、活动等手段，驱以关怀、挽回、激励等策略数据产品应用用户标签是很多数据产品的基础，诸如个性化推荐系统、智能运营平台、广告系统、C R M等场景举例：基于用户标签画像做精细化营某电商产品运营部门营销预算1 0 万元日活用户1 0 0 万给谁发券？发什么券？什么时候发？评估活动效果筛选目标用户营销活动执行活动方案形成活动策略确定营销目标场景举例：用户画像分析用户标签信息助力营销策略制定最近消费消费频率消费金额单品偏好品类偏好消费场景活跃特征营销参与营销活动敏感度领券率、优惠券使用率线上活跃天数分布最常活跃时段什么时候发最常消费场景（大促/换季/）到店消费占比最常消费品类是否有 X品类消费意向T o p 3 最常消费单品某 S K U 价格偏好发什么券累计消费金额客单价 单均价消费频率 消费次数分布累计消费次数最近一次下单时间最近一次消费单品名称给谁发券打通智能运营平台实现自动化营个性化优惠券促裂变策略个性化广告(弹窗/)推送个性化消息和个性化优惠券个性化推结合智能运营平台自动推送我也想做标签画像体系！建建设设标标签签画画像像体体系系的的要要求求企业有足够丰富的内容、商品、服务企业客户属性层次多样复杂企业的业务进入稳定期，客群量级达到一定规模建建设设标标签签画画像像体体系系的的成成本本用户标签体系不是拿来即用，需要有经验的人员投入建设维护要有相对完备的用户行为数据采集能力衡量建设标签画像体系的投入产出比如何构建完备的用户标签体系行业内流行的几种标签框架基于营销触点识别用户的付费流程和付费意愿阶段，为营销提供明确的时机，如 A（感知）-I（兴趣）-P（购买）-L（忠诚）基于增长漏斗识别用户所处的增长状态，对不同生命周期的用户执行不同的增长策略，如A（获取）-A（激活）-R（留存）-R（营利）-R（推荐）基于用户价值识别用户的价值做用户分层，对不同价值分层的用户执行不同的运营策略，如 R F M用户价值分层基于用户偏好基于用户对产品的功能或商品偏好做区分，提供营销人员信息去进行个性化服务，如房产领域的购房目的、区位、价格。标签体系建立1 覆盖用户使用流程，梳理行为维度，构建用户偏好w w w.s e n s o r s d a t a.c n下载A p p注册手机号线上开户信息浏览入金交易还原业务流覆盖生命周明确商业目从策略推标深度行为自然流量手机号登录搜索类型订单入口客户等级挽回节点线上广告微信登录点击内容类型支付方式线下活动微博登录商品价格商品类目用户分享收藏加购沉默流失付费启动A p p重复付费浏览活跃注册登录标签体系建立2 缺乏行为偏好时，使用生命周期覆盖用户节点还原业务流覆盖生命周明确商业目从策略推标w w w.s e n s o r s d a t a.c n下载A p p注册手机号线上开户信息浏览入金交易自然流量手机号登录搜索类型订单入口客户等级挽回节点线上广告微信登录点击内容类型支付方式线下活动微博登录商品价格商品类目用户分享收藏加购新用户活跃用户沉默流失启动A p p注册登录浏览活跃深度行为付费重复付费沉默流失标签体系建立3 明确商业目标，拆解目标人群和业务策略还原业务流覆盖生命周明确商业目从策略推标w w w.s e n s o r s d a t a.c n下载A p p注册手机号线上开户信息浏览入金交易拆解业务流程寻找提升商业目标策交易金额=新增用户数x 注册率x 浏览详情率x 深度行为率x 付费率+老用户x 留存率x 持续交易率挽回具有付费倾向的潜在流失人群深度行为降低拉新成本提高下载转提高注册促进浏览转化提高点击促进付费转化提升浏览时长交叉营销提高成交挽回彻底流失化率率频次用户沉默流失付费启动A p p促进深度行为转化提升注册比例重复付费浏览详情注册登录新用户活跃用户沉默流失标签体系建立4 从业务策略推导需要的标签还原业务流覆盖生命周明确商业目从策略推标w w w.s e n s o r s d a t a.c n拆解业务流程寻找提升商业目标策略交易金额=新增用户数x 注册率x 浏览详情率x 深度行为率x 付费率+老用户x 留存率x 持续交易率挽回具有付费倾向的潜在流失人群降低拉新成本提高下载转提高注册促进浏览转化提高点击促进深度行为转化促进付费转化提升浏览时长交叉营销提高成交挽回彻底流失化率率频次用户人群策略1人群策略2高价值、交易流失率高人群策略3人群策略4标签1.1标签2.1标签1.2标签2.1标签3.2标签2.2用户交易价值标签交易生命周期下月流失概率符合优惠券类型标签4.1标签4.2标签3.3标签1.1标签2.4标签3.4提升注册比例不同职能部门的标签应用流程厂标签工运营部门数据/技术部门产品部门活动构思对谁做活动需要用户标签自助生产资源管理权限、调度自助生产对谁做优化需要用户标签产品优化何时推送做什么活动自助提取自助提取差异显著特征用户偏好画像分析活动验证效果分析优化调整沉淀、对照历史数据优化调整优化方案效果分析标签画像产品能提高生产应用效率：2 天 1 0 分钟业务部门的标签应用流程业务部门需求标签主题标签梳理步骤目标人群是商业价值标目标喜欢什怎么执行策覆盖生命周期从策略推标签营销时机标签明确商业目标生命周期标签用户偏好标签还原业务流程用户标签体系示例商业价值标签有明确想要促进的业务指标，或者需要对目标人群做分群精细化运营用户付费次用户付费金上次付费时R F M分层累积活跃天内容发布次内容创作质K O L 等级用户偏好标签产品提供服务较多元，用户有历史偏好数据。需要为营销或改进寻 找 切 入 点时。常用功常用入功能使用频商品类目偏商品价格区关注商品属商品浏览数高浏览量搜索生命周期标签用户行为显示的偏好较少。没有明确的业务指标目标时。需要对全量用户做运营时。新用户未激活跃用沉默流失用活跃转沉近期消费减购买意向等历史漏斗深复购用营销时机标签已有常规的运营活动，需要提高这些活动的转化率。在策划活动时提供参考信息。访问时间偏优惠券推送点击率爆品推送点击短信链接打开领取优惠券价格区间使用优惠券价格区间使用优惠券有效期长度历史参加活动节日考点复习如如何何构构建建完完整整的的用用户户标标签签体体系系？好的标签框架是基于业务场景的。用户标签体系应该要完备地覆盖用户的业务流程和生命周期。用户标签体系应该从标签应用流程反推：目标人群是谁？目标喜欢什么？怎么执行策略？用用户户标标签签体体系系怎怎么么建建？还原业务流程，梳理用户偏好标签；覆盖生命周期，梳理生命周期标签；明确商业目标，拆解运营策略，梳理商业价值标签；目标和策略都分析好后，梳理能优化策略的营销时机标签。标签的生产和创建标签的生产标签表现形式标签生成依据标签类型男性女性男性社交A P P 资料对方穿着女装摄像头算法小红和网友张三见面喝咖啡：张三在社交 A P P填的资料是男性。张三浓眉大眼脸型方正，穿着很有设计感的裙子。张三结账时使用刷脸支付，没有获得当天的女性九折优惠。事实标签规则标签算法标签生产标签的不同方式规则型标签算法型标签事实型标签 快速简单，根据规则给出确定值 没有多维信息的聚合计算 实际规则的制定需要业务经验参与和数据分析辅助算法模型生成，结合多种特征计算 计算复杂，得到的是预测概率 最好能提供特征影响因子解释，模型白盒化直接使用采集的用户属性 通过外部采买导入 对数据源可信度有要求基础指标首次末次特事件属性排行为分布结自定义标签S Q L 代码计算相似人群扩流失用户预付费用户预用户手动填外部采买导规则型标签创建举例：将自然语言转换成配置规累计消费金额用用户户注注册册以以来来的的总总体体消消费费金金额额最近一次下单时间用用户户最最近近一一次次消消费费的的具具体体日日期期T o p 3 最常消费单品用用户户过过去去 33 00天天的的消消费费订订单单里里，出出现现次次数数前前三三名名的的商商品品名名称称线上活跃天数分布用用户户过过去去 33 00天天里里进进行行过过浏浏览览商商品品的的所所占占天天数数业务人员应用时，数值型的标签应该通过将业务经验进行分层，辅助业务判断。数据分析应用时，可以使用原始数值，保留精确的信息价值用户购买意愿点点击击商商品品详详情情页页 00次次的的用用户户，属属于于低低购购买买意意愿愿点点击击商商品品详详情情页页 11 33次次的的用用户户，属属于于中中购购买买意意愿愿点点击击商商品品详详情情页页 44次次或或以以上上的的用用户户，属属于于高高购购买买意意愿愿业务经验实际是使用行为来预测目用户购买意愿点点击击商商品品详详情情页页 00次次的的用用户户，属属于于低低购购买买意意愿愿点点击击商商品品详详情情页页 11 33次次的的用用户户，属属于于中中购购买买意意愿愿点点击击商商品品详详情情页页 44次次或或以以上上的的用用户户，属属于于高高购购买买意意愿愿业业务务经经验验可可靠靠吗吗？评价规则的标准覆盖率：标签用户占总用户的比例准确率：标签用户真的完成目标转化的比例召回率：标签用户占目标人群的比例高中低分层常用方法：分布分析 通过分布分析，划分不同覆盖率的分层 按照用户维度将商品详情页浏览量计算次数分布 按照 2 5%，5 0%，7 5%，7 5%以上划分标签算法型标签创建：相似人群扩散使用机器学习生成算法标签根据种子用户，扩散相似人群。预防不好的结果：预估流失人群标签复制成功的结果：潜在价值用户挖掘标签算法型标签创建：标签相似度预使用机器学习生成算法标签根据算法模型，交叉验证得出相似度预估。可以根据口径松紧，设置一定相似度以上才打标签。算法型标签创建：模型特征权重分使用机器学习生成算法标签根据算法模型，输出行为特征权重。将算法黑盒变成相对白盒洞察影响业务结果的重要行为信息标签的生产流程标签从各维度细化标签定义挽回流失人群、潜在用户升级、忠诚客户价值提升事实类标签、规则类标签、算法类标签行为直接统计、交易金额大于1 0 0 0 0、基于浏览行为的逻辑回归连续型、枚举型、区间分桶型、单位、精度等计算周期、例行、单次计算用户使用权限、运营功能权限R F ML S模型、R F M模型等其他预置标签体系分类标签模板业务含义标签类型值划分方式计算方式计算规则权限归属性 别购买意愿累积消费金额 如何利用用户画像分析赋能业务落地最简单的用法：筛选客群输出使用 A P I 计算不同标签的组合人群结果标签结果数据导出到外部营销系统目标人群查询 A P IJ D B C+H D F S最近一次访问距今天数 2 0优惠券敏感度=高消费能力=高与智能运营平台打通，实现快速触与智能运营平台全数据打通，可实现基于行为数据+标签精准筛选受众用户从场景时机触发分析打造营销迭代闭环用户画像洞察场景漏斗流失用户分析数据模拟，场景真实综合电商平台经营多种类目的商品运营部门需要做活动营销根据业务应用场景，设置画像模业务部门用户画像主题目标人群是目标喜欢什怎么执行策商业价值标签营销时机标签生命周期标签用户偏好标签选择购买漏斗流失人群，开始画像分从购买漏斗的流失人群出发单用户画像罗罗列列用用户户信信息息查看用户基础属性。根据角色使用需求，展示不同标签类目下的信息。从单用户视角中感知用户故事，获取业务灵感。抽样用户张三，查看单体用户画像签到率8 0%：高近期偏好价格区间：5 0-1 0 0渠道：华为应用商店关注商品属性：黑色日均活跃3 次：高商品浏览数量2：低近期偏好类目：运动鞋高浏览量搜索词：平价运动鞋生命周期标签活跃用购买意向等级：高历史漏斗深度：收藏商品用户偏好标签商业价值标签付费次数 0：低付费金额 0：低无上次付费时间：低R F M分层：非付费用户累积活跃3 0 1天：高签到积分4 6 5：高营销时机标签访问时间偏好：2 0-2 4 点优惠券推送点击率1 0%：低秒杀提醒推送点击率7 0%：高短信链接打开率：3 0%高数据分析的精髓在于对对比比用户群画像用用户户群群特特征征发发掘掘查看当前目标用户群特征分布，发现显著特征，启发业务灵感漏斗流失用户群画像-与张三对比分布最多累积活跃天数：低秒杀提醒推送点击率3 0%：中短信链接打开率：3 0%高2 0-2 4 点：2 0%优惠券推送点击率1 0%：低分布最多付费次数层级：低分布最多付费金额层级：低分布最多人均签到积分：低分布最多上次付费时间层级：低分布最多R F M分层：非付费用户对对比比显显著著特特征征商业价值和张三类似都是低付费用户但主体是比较新的用户用户偏好和张三类似都在看类似价格区间的运动鞋但主体用户是在看白色的生命周期主体用户的历史漏斗深度一般直到搜索为止营销时机主体用户的活跃时间、会点击的推送类型和张三不太一样营销时机标签访问时间偏好0-1 2 点：2 0%1 2-1 8 点：4 0%1 8-2 0 点：4 0%分布最多签到率：低近期偏好价格区间：5 0-1 0 0分布最多渠道：应用宝分布最多关注商品属性：白色分布最多日均活跃次数：中商品浏览数量2：低分布最多近期偏好类目：运动鞋词：平价运动鞋高浏览量搜索购买意向等级：低3 0%中6 0%高1 0%分布最多生命周期：活跃用户历史漏斗深度：搜索商品商业价值标签用户偏好标签生命周期标签漏斗购买用户群画像-与流失用户群对比分布最多累积活跃天数：低分布最多付费次数层级：低分布最多付费金额层级：低分布最多人均签到积分：低分布最多上次付费时间层级：低分布最多R F M分层：近期消费用户对对比比显显著著特特征征商业价值相比流失用户不同，近期消费用户较多，但这是当然的。用户偏好近期偏好的价格区间和流失用户群很不一样平均商品浏览数也很多生命周期相比流失用户不同，近期消费用户较多，但这是当然的。和流失用户的购买意愿分布一样！营销时机相比流失用户，秒杀提醒点击率较低，可能秒杀提醒是合适流失用户群的营销方式营销时机标签分布最多签到率：低近期偏好价格区分布最多渠道：应用宝分布最多关注商品属性：白色分布最多日均活跃次数：中分布最多近期偏好类目：运动鞋词：平价运动鞋高浏览量搜索平均商品浏览数量1 0：高购买意向等级：低3 0%中6 0%高1 0%分布最多生命周期：活跃用户历史漏斗深度：购买用户访问时间偏好0-1 2 点：2 0%1 2-1 8 点：4 0%1 8-2 0 点：4 0%2 0-2 4 点：2 0%秒杀提醒推送点击率1 0%：低短信链接打开率：1 0%低优惠券推送点击率1 0%：低商业价值标签用户偏好标签生命周期标签画像分析场景漏斗流失用户营销方案数据模拟，场景真实营销方案通过短信发送秒杀提醒营销信息集中选择1 0 0 元以下商品展示提高浏览量选择运动鞋作为活动类目选择秒杀提醒文案作为短信文案选择了主体用户活跃的时间段进行推送考点复习标标签签与与画画像像单体画像是针对某个用户的相关信息展示用户群画像是针对某个群体的相关特征分布统计客客群群应应用用流流程程覆盖足够多的基础标签，方便拆解组合善用基础标签筛选客群，减少计算量提高效率标签和外部自动流程系统打通能放大应用效率画画像像应应用用流流程程选择关心的问题场景抽样用户，查看单体画像获取灵感通过用户的典型特征，查看用户群画像进行对比对比另一个用户群画像进行对比从特征差异出发构思策略为什么要做用户标签画像如何构建完备的用户标签体系标签的生产和创建如何利用用户画像分析赋能业务落地