私域用户标签体系怎么搭建?(附6大行业标签搭建参考)

「见实科技:47万从业者的私域智库」

你知道做用户分层运营的第一个关键步骤是什么吗?

答案是:为每一个进入到私域的用户打好特定标签。这是用户分层运营的第一步,也是实现用户精细化运营的管道。

先将“用户标签化”后,才能让用户“鲜活”留存在企业SCRM等运营系统中,乃至再集成到各个不同中台去,最终形成有效、可跟踪、可分析的“微观”行为数据,这样企业才能为用户提供更优质的服务与运营体验。

当然,对一些用户体量比较大的品牌来说,这背后也离不开用数据系统、中台做承接,最终实现用户数据流畅运转、分析与应用,及运营提效等等。只有积累足够海量和精准的用户标签库,才有机会做精准定向营销。

而每一次精准定向营销后,又会产生大量用户标签来反哺用户标签体系,让下一次营销能够更精准。

对了,本文节选自见实白皮书,如果你对这本白皮书感兴趣,欢迎你点击文末“阅读原文”加入会员查看白皮书全文,也欢迎你在见实公众号后台发送关键词“白皮书”查看试读版。如下,enjoy:

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标签体系搭建的三个阶段

用户标签体系搭建的三个阶段通常是:标签获取、标签整合、标签应用。

第一阶段是标签获取,需要在在引流、互动、购买等各个环节不间断进行优化。

在运营期间,用户参与的调研、群内的互动,沟通的频率都可记录成可量化的内容和社交标签。而在购买阶段,消费记录将被沉淀为消费标签。

有了众多标签后,第二阶段即是标签整合/数据整合,这也是非常关键的一步。

建立品牌私域,首先要打通品牌CRM、SocialCRM+私域数据,建立品牌数据中台。只有打通这些数据才能发挥标签应用的最大化效应。

第三阶段是标签应用。私域运营与传统最大的不同,就是所有触发的信息都源自用户行为标签。用户标签体系应用的过程就是构建私域用户旅程管理体系(EAAP)的过程。

这是一个动态优化的过程,不断完成用户深度标签化,运维更精细化,把不同层级的用户推向更高层级去提升价值。

最后,再通过「私域用户价值体系」,从消费价值、互动价值、内容价值、社交价值,4个维度评分,筛选出品牌定义的「高级用户」,将他们联合到一起做分层运维,把最好的服务和资源给到更高层级的用户。

另外,由于所有标签的创建都伴随着存储和计算的成本,而大量不使用的标签也会降低我们选择有效标签的效率,因此建立标签体系时,还会经历以下三步:

第一步:场景梳理——日常运营梳理相应的场景,确定标签体系构建的目标。

第二步:标签拆解——结合运营场景,逐项拆解所需标签,完成标签的设计与规则。

第三步:数据校验——通过标签规则校验数据的完备程度,完成数据的准备。

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标签体系建设的不同维度

日常运营中,不同品牌会根据自己的运营目标给用户进行打标签。在给用户打标签时,可以根据用户浏览行为、消费行为、互动行为等为依据。

整体来看,标签体系的建设有很多通用的维度,一般大的范围上分四类:

1)静态标签:用户社会层面的基础信息,比如,地区、年龄、身高、体重、职业、生日、婚否、家庭情况……

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”。

此外,微盟智慧餐饮提出了静态标签和动态标签的组合方式。

这几种标签维度可以给品牌做基本的参考,在实际运营情况中,品牌可以根据自己的特征进行灵活调整。

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不同行业用户标签体系构建

不同行业和不同品类属性,决定了品牌在实际的用户标签体系构建中,会有不同的构建维度和标准。

见实此前在和行业内多个品牌深聊时,对方提到了各自用户标签体系以及会员标签体系的构建维度,我们呈现在此给大家做参考。

1)3C电子行业:

2)眼镜行业:

星创视界(宝岛眼镜)CEO黄药师提及,他们的员工每天都会给新用户建档案和给会员打标签。会员标签由两部分组成,一部分是自动化标签,另一部分需要验光师手动勾选或填写个性化标签。

一级标签分层按年龄分三类,4-18岁为青少年;18-45岁为中青年;45岁以上为中老年。

三级标签分层是基于用户兴趣,比如用户如果喜欢户外骑行,需要的镜片就是运动型镜片;用户如果喜欢摄影,需要的镜片更偏于符合摄影;用户工作是户外办公,就需要变色片。

一旦标签完成,系统后台就会自动记录每个会员的信息,并定期提醒验光师或配镜师,让用户来取眼镜、复查等,他们只需将后台准备好的话术直接发给用户和做相应的互动即可。

3)医美行业:

首尔丽格数字化负责人俞胜,提到他们的用户标签系统分为三部分。

第一部分是个性化标签,是医生助理在和用户沟通的时候主动录入的标签,比如喜欢的风格、感兴趣的项目、意向的整形部位等等;

第二部分是基础标签,是线下前台录入的年龄、生日、地区、面诊的医生、目前的状态等等;

4)服饰行业:

青蛙王子(儿童服饰)私域负责人曹平,提到他们的用户标签包括:顾客类型、顾客年龄段、顾客家庭孩子数量、顾客时尚度等。

在群标签上采用了兴趣群划分:宝妈育儿、辣妈穿搭、福利群等。此外,还分了普通顾客、老顾客、VIP顾客等标签。

5)宠物行业:

一是宠物种类,比如是猫是狗还是猫狗双宠;二是购买产品记录,比如是猫砂还是猫粮。这两个标签一定要打,它们决定了后续精准化推送以及留存。

6)母婴行业:

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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
10.用户画像标签体系与数据建模整体解决方案最新课件.ppt该【用户画像标签体系与数据建模整体解决方案最新课件 】是由【bb21547】上传分享,文档一共【48】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【用户画像标签体系与数据建模整体解决方案最新课件 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下https://www.taodocs.com/p-966332773.html
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/