客户标签有哪些应用,怎么设置顾客标签 。小编来告诉你更多相关信息 。
编辑导语:用户标签是构成用户画像的核心因素,是将用户在平台内所产生的行为数据,分析提炼后生成具有差异性特征的形容词 。那么,标签如何帮助B2B营销服务客户呢?本篇文章据此展开了一系列的分析,感兴趣的小伙伴们快来一起看看吧 。
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为了提升营销效率,我们需要更清晰地认识到我们服务的客户对方,他们是谁及他们的意图 。
这个时候,用户标签就排上了用场,通过从用户信息中抽取出用于说明用户特征的结构化数据,通常是认为规定的特征标识,用于高度精炼的特征进行描述,是对线索的定性分析数据 。
主要作用体现在第一,标签可以使原本无法描述、搜索和定位的数据也可以被描述、搜索和定位;第二,不同的标签有不同的权重,有助于后续的线索打分,且能满足个性化需求;第三,通过标签可以将信息之间建立某种联系,最终为海量信息建立起相互关联的信息网 。
针对标签的不同类型:事实型标签、分析型标签、预测型标签,其中事实型标签、分析性标签是客观存在的,属于统计型画像,而预测型画像更强调预测的准确度 。
一、事实型标签事实型标签,即根据用户的事实型行为打标签,可以通过4W着手,即who(谁)、when(什么时候)、where(在哪里)、what(做了什么) 。
1. who(谁)who(谁),即用户识别,其目的是为了区分用户 。
对于高客单价企业,进入到线索阶段后,一般已经具有了基本人口统计、公司信息、BANT信息,用户识别相对简单 。
2. when(时间)when(时间),这里的时间包含了时间跨度和时间长度两个方面 。
“时间跨度”一般指以天为单位计算的时长,指某行为自发生到现在间隔了多长时间;“时间长度”则为了标识用户在某一页面的停留时间长短 。
在用户行为中,普遍认为近期发生的行为更能反映用户当下的特征,因此过往行为将表现为在标签权重上的衰减,即所谓的“时间衰减因子”,如图所示 。
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3. where(在哪里)where(在哪里),就是指用户发生行为的接触点,里面包含内容和网址 。
内容是指用户所作用对象标签;网址则指用户行为发生的具体地点 。
内容决定标签,网址决定权重 。
4. what(做了什么)4W着手,可以简单勾画出一个用户行为的标签权重公式:标签权重=时间衰减(何时)×网址权重(何地)×行为权重(做什么) 。
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二、分析型标签分析型标签,是对于线索数据的进一步加工 。
最典型的方式是RFM模型,即从最近一次消费R(recency)、消费频率F(frequency)、消费金额M(monetary)这三个维度分析某一个潜在用户的价值 。
1. 最近一次消费R即用户最近一次的购买时间 。消费时间最近的用户是最有可能对提供的商品或服务有反应的群体 。
离上一次购买很近的用户,人数如增加,则表示该公司是个稳健成长的公司;反之则要有所预警 。
2. 消费频率F即用户在限定期间内所购买的次数 。最常购买的用户,也是满意度最高的用户 。
如果相信品牌及商店忠诚度的话,最常购买的用户,忠诚度也最高 。
增加用户购买的次数意味着从竞争对手处偷取市场占有率 。
3. 消费金额M即用户的购买金额,可分为累积购买及平均每次购买 。消费金额是所有数据库报告的支柱,也可以验证“帕累托法则”——公司80%的收入来自20%的用户
3个变量可以用三维坐标系进行展示,x轴表示recency,y轴表示frequency,z轴表示monetary,坐标系的8个象限分别表示8类用户,可以用图4-6进行描述 。
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三、预测型标签预测型标签需要基于事实型标签和分析型标签做出预测 。
预测型标签的生产流程:特征抽取→监督学习→样本数据→评估→标签产出,是经典的机器学习流程,在设计标签时要注意以下几点:
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