如何在普通公司,搭建可落地的用户标签体系?

所谓的课程或者是模板搭建的用户标签体系都是从大厂大而全的业务出发的,只是一个理想框架,并不适用于大多数的普通公司。

那么如何在普通公司搭建可落地且有效的用户标签体系呢?

我将从以下三个部分来回答这个问题:

所有的一切都是为了业务服务,搭建用户标签体系,核心的出发点是为了我们的业务成交和增长。

标签的本质是信息的沉淀。那么,我们可以认为,一个好用的用户标签体系的逻辑是沉淀有助于业务增长成交的信息,从而支撑业务判断,让业务动作更高效。

从用户标签体系的底层逻辑出发,我们会发现

用户标签体系并不是什么高大上的东西,而之前大多数人对用户标签的误区也不攻自破了。

举个例子,在以前没有互联网的时代,如果是一家街边的面摊,老板的脑子里面也会有自己的一套用户信息标签,比如说,这个客户喜欢吃什么口味的,他的忌口是什么,那么每一次靠这两点,面摊老板已经能够为客户提供更加合口味的面食了,甚至每次面摊老板那一句“还是不要葱?”让你感觉被记挂着特别好,这也就是我们所谓的面摊老板很有人情味。

对这个面摊老板来说,什么职业家庭作用不大,记住口味和忌口。这两个标签已经足以留住客户并且做好业绩了。所以识别出对自己有用的标签并持续贯彻针对这些标签的运营动作,已经能让你跑赢大多数同行了。记住,任何卖货的企业都需要借助标签去帮你更好的服务客户,识别客户。

以业务成交为导向,如何去搭建我的用户。

标签体系,很多人说了怎么梳理,到底怎么做,估计还是一头雾水。

这里给大家一个我的成交步骤梳理法,一共有三大步骤。

第一,明确能够服务的泛客户群体。

准确的说是明确不能够服务的客群,对我的客户群体进行一个初步圈定。

初步圈定的过程中,最开始应该搭建的是一些客观的物理属性的标签,比如说我能够服务的客户性别是什么?年龄阶段是什么?地区是什么?这些都是不可更改的。任何一个产品肯定都有自己的服务边界,如果没有,只能说明你还没有想清楚你的业务模式。

比如作为一家装修店,我很清楚地知道,我不能服务距离我10公里范围以外的客户,因为他的最优选择一定不是我,可能是附近的社区店。

第二,识别出易转化的潜力客户的特性。

能够服务的人里面,也不代表我们要均匀用力。业务的竞争本质上市效率的竞争,谁能更高效转化,用更少的成本,是关键因素。优先用力的肯定是那些我们判断更好转化的客户。怎么找到他们呢?

内部直接收集过往所有成交过的客户的信息:基础信息,基础信息之外的社会属性(如家庭情况、职业情况等),以及成交周期,成交犹豫点。找到符合我们想要的成交周期,以及成交犹豫点更好攻破的人,确认他们的基础信息和社会属性。

这些共同点一般是他的职业属性,他所处的某一个小区,或者是他年收入的一个范围,这些标签和第一个标签的区别是有更加明确的判断标准和门槛,更加的细化。

第三,梳理清楚促进潜力客户转化的影响要素。

找到了应该重点攻克的客户,怎么加速这一类客户的攻克进度?

我们需要回溯客户的整个决策路径,适时出现在决策路上,推动用户一把。一是筛选出攻克的典型客户,且最终成交的;二是梳理这些客户的所有用户路径,看一看在走向成交的路上,他们都有什么共同动作?

比如说在教育行业,我们复盘比对了所有付费用户在成交往前推的节点路径后发现,完整上过三门体验课的用户的转化率远高于未完成这个动作的用户。那么推动客户上完三节课不仅是我们的重要运营动作,完课节数也将是我们的重要标签之一。

言而总之,如无必要,勿增实体。一步能够解决的一定不要用两步,一步能够达到80分的没有必要用3、4步达到100份。作为普通公司,应该时刻把效率挂在脑袋上。

希望这个简单的方法,能够帮助大家筛选识别出真正能够成交的客户,推动成交。

钇睿老师,人人都是产品经理专栏作家。前阿里西南运营总监、百度高级产品经理,历任百度总裁助理,移动云事业部运营。

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1.硬刚用户画像(一)标签体系下的用户画像建设小指南数据源层:用户标签体系建设的需要从不同的来源汇集数据,例如,企业的核心系统(不同的行业其核心系统不同,对制造业来说核心系统有 ERP、MES、PLM 等),营销系统(CRM),互联网数据(电商平台以及微信、微博、论坛等社交平台获取的数据),以及从第三方专业机构获取的数据(各地的数据交易中心购买的数据)。 https://xie.infoq.cn/article/02fbe020620682ad0fe89e98f
2.用户画像标签体系建设指南4、按照标签体系分级分层的方式,可以分为一级标签、二级标签、三级标签等,每一个层级的标签相当于一个业务维度的切面。在标签应用中按照不同的业务场景进行标签组合,形成相应用户画像。 5、按照数据提取和处理的维度,可以将标签分为事实标签,模型标签,预测标签。这种用户标签的分类方式更多是面向技术人员使用,帮助他们https://www.360doc.cn/article/21693298_1126524705.html
3.用户标签体系建设标签系统架构用户标签体系建设 一、什么是标签体系 通过给每个用户打标,方便后续通过用户标签来快速筛选用户,给不同的用户满足不一样的需求。 标签体系也能给不同的用户标签群体,推送不同的内容,从而达到精准营销的目的。 二、标签体系实施架构 标签体系架构可以分为三个部分:数据加工层,数据服务层,数据应用层。每个层面面向用户https://blog.csdn.net/weixin_44870066/article/details/128978449
4.精细化用户运营—用户标签体系建设标签体系框架建设 在明确运营目标及对应的增长杠杆之后,我们可以找到对经营增长最有价值的用户观测维度,有针对性地建设标签管理体系。 从属性来看,标签可分为人口标签,会员标签,行为标签,交易标签,消费标签以及营销标签等。 每个一级类目下可根据观察维度进一步拆分子类目标签,以会员标签为例,我们可以从会员等级、忠诚度https://www.jianshu.com/p/29e62bc53270
5.基于大数据的用户标签体系建设思路和应用51CTO博客数据加工层收集、清洗和提取数据。掌上医讯有诸多的学习模块,同时又有网站,APP,小程序等多个产品形式,每个产品模块和产品端都会产生大量的业务数据和行为数据,这些数据极为相似又各不相同,为了搭建完善的用户标签体系,需要尽可能汇总最大范围的数据。收集了所有数据之后,需要经过清洗、去重、去无效、去异常等等。 https://blog.51cto.com/cglt1024/3715760
6.私域用户标签体系怎么搭建?(附6大行业标签搭建参考)4)层级标签:层级标签,就是用户的分层层级。 在见实《第一权益:连锁门店会员精细化运营全景详解》白皮书中,我们提到了一个会员标签体系的建设维度,也同样适用于用户标签体系的建设参考。 其中提到常见标签包含4大类,即“基础标签、消费指标、偏好指标、自定义指标”。 https://www.niaogebiji.com/article-564176-1.html
7.金三银四,数据产品经理面试问题合集(实用高频)5.过去业务应用场景中,体现用户画像或CDP产品数据赋能价值的案例? 考察点:数据赋能精细化运营,是否和业务紧密联系,还是闭门造车只做功能 6.行业里主要的CDP产品有哪些,各自有什么优劣势? 考察点:行业关注度,竞品分析能力 7.标签体系建设过程中,遇到的最大的问题是什么,你是怎么解决的? https://blog.itpub.net/70028087/viewspace-2943016/
8.用户画像:发展脉络工业落地与技术优化算法2)行为类动态画像与优化算法听众收益:1 全面了解画像算法构建的整体框架2 把握画像算法的历史沿革和发展脉络3 领悟工业级画像算法的构建以及优化算法的最佳实践王明爱 淘天集团 用户技术 数据科学家个人介绍:毕业于厦门大学,加入淘天用户技术数据团队后主要负责淘天用户画像项目,从0到1搭建标签体系以及用户购买分层https://hub.baai.ac.cn/view/33737
9.某银行大数据平台的架构设计及应用实践经验kappyy2.3 客户画像标签体系 客户画像,即客户信息标签化,通过收集客户社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据,对客户特征属性进行剖析,完美地抽象出一个客户在银行的信息全貌,为银行进一步精准、快速地分析用客户行为习惯、金融消费习惯等重要信息,提供快速、精准地识别定位客户功能,从而提升客户服务能力,完成对客户的全方https://redhat.talkwithtrend.com/Article/247085
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11.美国政府推出物联网安全标签计划,中国物联网产业如何应对目前,我国虽然在多个物联网政策中提出了加快物联网安全体系建设,但还没有专门针对物联网安全的法律法规。在海外物联网安全立法、物联网安全标签体系建设的背景下,国内需加强这一领域工作,借鉴海外经验,构建适合国内产业生态的安全体系。 原文标题 : 美国政府推出物联网安全标签计划,中国物联网产业如何应对?https://iot.ofweek.com/2023-07/ART-132200-8420-30605229.html
12.会员营销平台用户/客户/人群/消费者画像分析系统Convertlab在品牌零售行业积累了丰富的营销实践,帮助众多头部客户从全渠道数据洞察和用户标签画像体系建设出发,根据RFM模型和用户旅程设计,构建一整套覆盖线上电商、小程序、微信和线下门店的会员运营体系。帮助品牌零售行业解决营销活动管理、SCRM管理、会员销售占比提升、连带率提升、沉睡会员激活等营销问题,有效提升复购率、https://www.convertlab.com/