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数据分析方法

千人千面大解析,标签体系等于海量流量

admin2023-07-20数据分析方法1302
在数据化运营的过程中,对于2C的行业,如零售、银行、电商等,都有大量的营销费用投入。如何让营销费用更好得发挥价值,让流量能够更加精准,则是每个商家面临的巨大问题。在数据的使用已经

在数据化运营的过程中,对于2C的行业,如零售、银行、电商等,都有大量的营销费用投入。如何让营销费用更好得发挥价值,让流量能够更加精准,则是每个商家面临的巨大问题。

在数据的使用已经相对成熟的今日,建立合理的标签体系便是流量的关键。

对于标签体系的建立,通常我们要遵循MECE原则,将客户进行分类。本文是通过静态和动态两个方面,将客户进行分类,再逐层分解。具体标签体系如下:

千人千面大解析,标签体系等于海量流量


从静态和动态两个方面,则可以把标签分类为属性标签和行为标签。

首先是属性标签:

基本情况

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基本情况标签是典型的静态标签,主要就是基本信息,当然说是完全静态也不是绝对,比如对于年龄来说,随着时间变化,年龄也是变化的



会员群体

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比如可以给会员按照积分情况进行分级,而且可以有不同的层级体系,冠以不同的名字。针对积分,可以做的更加明细,比如餐饮类、数码类等等。对于相对综合性的商城,此类标签更加精确。



关注社群


千人千面大解析,标签体系等于海量流量


此类数据相对较难获取,一般都是有私域流量运营的时候,才会有相应的标签,可以将其app或小程序内的关注,对人群进行分类。


生命周期


千人千面大解析,标签体系等于海量流量


客户的生命周期也是需要关注的内容,这与AARRR模型中较为类似,但又有所不同,AARRR模型更加关注转化,而生命周期模型是为了激活沉睡会员。


会员价值


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提到会员价值,便是老生常谈的RFM模型了,此处不予赘述,只是强调,各类模型中的指标,也可以作为会员标签,用作数据运营的过程当中。


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