在数据化运营的过程中，对于2C的行业，如零售、美妆、汽车、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，搭建合理的用户标签体系便是流量的关键。在搭建用户标签体系的过程中，除了数据收集、数据清洗、数据加工之外，标签的管理也是非常重要的一环，合理的管理可以最大化的发挥标签的价值。 01 标签是数据最细粒度的划分 用户标签是用户在平台内所产生的业务数据，行为数据，日志数据等进行分析提炼后生成具有差异性特征的形容词。通过下图一个小例子我们先感受一下标签，一个数据项可以加工出很多标签，同时一个标签也可以由很多数据项共同加工而成。 02 标签及应用 日常运营中，数据进来后往往不会直接出标签，而是先出数据维度，数据维度+业务维度才可以组建成完整的标签数。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。 接下来简单介绍一下标签及业务应用的几个例子， ①千人千面 通过用户购物篮分析、内容点击分析、关联性分析和协同过滤算法，找出爱好相同的人或者属性相似的产品或内容。 ②复购预测 汇集所有客户的信息，这个信息一般可以采取2-3年，然后通过自建模型、算法进行不断训练产出比较可靠的精确算法模型，用于去跑现有数据，根据现有数据跑出高、中、低响应力不同的人群，基于这些人群进行不同的千人千面的触达和营销。 ③流失挽回 对于已经购买过的客户，企业无法识别要流失客户，以及客户要流失可能性大小，从而采取合适的方式进行流失客挽留。利用AI模型整合渠道数据，将可以在已有购买客户中建立流失客户预测模型，将要流失客户进行预测并分类。最终，我们将实现对高流失可能性客户重新追踪，达到流失客户挽留的目的。 标签的建设是一个看似高大上，其实很繁琐、纠结的过程，需要对业务抽丝剥茧，还要应对运营需求的各种变化，不过对公司发展的影响也是深远的。 标签工作至关重要，它是量化定性因素，提供价值判断的重要工具。基于标签圈群，可以进行用户的深度细分，并挖掘群组的画像特征、显著性特征、对比性特征，掌握群组特点，灵活迭代营销策略，进行精细化运营。 |
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