神策数据用户标签系统,深入业务构建用户价值体系

  用户画像的精准勾勒,能够帮助企业与消费者产生共情,设身处地地思考用户需求。一套科学的标签体系,能够赋予用户画像以生气,并在用户获取成本飙涨的市场环境下,以最低的成本最大限度地挖掘客户生命周期的价值。随着越来越多的企业重视数据资产在更多业务场景中的应用,标签体系的高效搭建已是企业迫切需求:

  图1 标签体系的作用

  第一,构建全景,支撑精细化运营。企业逐渐从粗放式到精细化,企业希望借助标签更细粒度地将用户群体剖析,辅以短信、推送、邮件、活动等手段,驱以关怀、挽回、激励等策略。

  第二,深入洞察,挖掘用户特征。当产品的用户量扩大后,需要辅以用户画像配合研究,如新增的用户有什么特征,核心用户的属性是否变化等。标签是对用户的描述,企业希望构建标签体系的建立能够更深层地分析出贴近业务的用户信息,这降低了运营人员基于原数据重新跑业务分析和用户分析的情况。

  第三,信息中台,赋能产品与业务系统。用户标签是很多数据产品的基础,诸如广告系统、个性化推荐系统、CRM基础搭建等,事实上,自动化运营本质上在技术角度对底层的要求就是标签体系,标签体系在产品应用方面也十分迫切。

  一、神策用户标签系统,构建企业精细化运营和精准营销的基石

  聚焦企业真实迫切需求的应用场景,基于给客户带来价值的初衷,神策数据近期正式推出——神策用户标签系统。

  神策数据的用户标签系统,是面向业务的用户标签管理中台,以用户行为数据作为基础,结合业务数据等多种数据源,帮助企业构建体系化标签图书馆,赋能业务实现用户标签的自助式创建、维护和管理,是实现用户精细化运营和精准营销的重要基石。

  图2 神策用户标签界面

  与市面其他标签系统不同,依托神策数据实时用户行为数据采集、全端数据打通等优势,神策用户标签系统能够实时采集多端数据源,抓取用户多维属性,让标签体系更丰富,可实时标签数据迭代。

  同时,系统支持企业创建多种数据类型的标签,如字符串、数值、列表、布尔、时间类型,支持为用户创建多值标签;支持完全自助可视化管理,统一规范的标签可视化管理中台,用户标签体系实现有序管理,业务人员可自主产生及维护标签,自定义多层级目录结构划分与排序,支持上线审批等功能。

  图3 神策用户标签系统架构

  二、产品+服务双赋能,4大价值深入业务场景

  神策用户标签系统广泛应用于企业的精细化运营、用户分析、数据分析、产品应用等。在深入企业业务的场景应用中,神策数据的用户标签系统提供了以下价值。

  第一,全景用户画像,可视化、精细化客户生命周期管理;

  他们是谁?行为特点有哪些?偏好是什么?潜在需求和行为喜好是什么……这为后续的用户群体针对性分析打下基础。持续深入的用户行为和状态洞察,让用户的画像变得逐渐清晰,了解特定标签背后用户群体具备的特征,帮助制定客户生命周期管理体系,监控用户阶段变化情况,更好的挖掘价值用户的需求。

  第二,深挖用户价值,搭建高效营销体系与精细化运营体系;

  把脉群体差异化需求,差异化营销策略和服务方式:标签体系的搭建,为企业的精细化运营与营销体系的搭建打下了基础,精准把脉不同群体的需求,对不同目标群体采用不同类型的个性化推送、个性化推荐、个性化实时营销等运营策略和服务方式,从而实现用户个性化诉求的挖掘与满足。

  高价值客户等深入开发,延长客户生命周期价值:根据用户的贡献与潜力等多维度评估和筛选,识别并挖掘出高价值用户、需特殊维持客户、准流失客户等不同类型的用户群,对不同类型的用户施以营销、召回策略,增强用户粘性,降低流失,从而最大化用户价值。

  企业在完成精准营销和精细化运营相关工作后,可再以实时全方位查看营销效果,帮助企业与用户实现精准高效的信息互通。

  第三,从业务着手,为企业提供构建“指标体系服务”与“设计标签体系”的咨询服务。

  指标体系服务:科学的指标体系不仅是实现产品数据驱动的基础,也是设计标签体系的基石。针对企业无系统的指标体系,神策数据为企业提供“构建指标体系”的服务,包括梳理用户行为——梳理业务需求——构建指标体系——形成指标字典的全流程服务;

  设计标签体系咨询服务:从业务目标出发进行标签体系的规划,是标签体系发挥业务价值的基础。一些企业无完整的标签运营方法论,无科学的用户分群模型,无系统规划,神策数据为此提供“设计标签体系”咨询服务,包括确定业务目标——抽象目标人群特征——设计标签——汇总标签形成体系等。

  图4 神策数据产品矩阵

  综上所述,科学高效、应用灵活、自助可视化管理的标签体系极大降低了标签创建的门槛,帮助客户实现精细化客户生命周期管理、深入挖掘高价值客户、交叉营销、个性化推送、个性化推荐、个性化实时营销等应用。目前神策数据的用户标签系统还在持续迭代中,未来将围绕用户洞察、标签描述、标签管理等进行深度场景价值挖掘。


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