什么是用户标签,用户标签的应用介绍?

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跟一个B端负责增长的客户聊天,印象深刻。

客户X:我从来没像今天这样这么在意我的用户,因为用户太来之不易了,注册成本都快赶上客单价了,早些年获得10个注册的钱现在获得一个都难,所以我们不得不进入到精细化运营的阶段,一分钱都仔细花。

我(小赵):你的客户在成长,对你的要求变高,你需要做的更好,友商也在成长,你还需要做的更好。

客户X:最近我们开始意识到,要想获得用户信任,首先要充分了解用户,包括用户从哪里来,做了什么以及他们都什么样子?越了解,才能越有针对性的提供服务。

我(小赵):这你可问对人了,听我细讲……

对于用户的了解越多,越有利于我们通过产品优化进行用户增长和留存。

想要了解用户从哪里来,首先要清晰用户的来源渠道,了解不同渠道带来多少流量,以及他们的表现,在易观方舟的渠道分析里就可以实现。

想要了解用户在你的平台上做了什么,只要通过事件级指标来进行采集分析即可,在易观方舟的事件分析来了解,易观方舟的预定义维度还可以帮你了解用户的设备信息,地域信息等,同时可以通过漏斗分析来进行转化率优化。

我们这次重点谈一下用户标签。

对于市场层面,用户标签能帮助我们什么?

1、完善数据仓

之前我们讲过,企业或市场要有自己的数据仓来进行线索的存储与培育,用户标签就是存在于此,我们希望用户的标签尽可能完整,这样我们会认为我们的仓库越发丰富有价值,同样有1万人,只有电话号的数据仓库肯定没有信息相对齐全的数据仓库价值高。数据仓库的价值请参考《市场部的数据仓库》

2、以标签为维度进行业务应用

在我们进行打签的时候要设置好标签的分类和入库规则,这样就可以根据某个标签进行数据抽取,比如电商平台,1万人的数据库经过查询有3000人打上了同一种标签,就是收藏了预售的MacBook,这时候就可以指定相应的精准营销计划。

另外一个标签的用法就是,个性化内容商品推荐,根据标签进行相应的内容展示,提高内容点击,根据标签进行相应的商品展示,提高商品曝光,无论是做哪种相关推荐,都会较无相关的展示相对精准。

3、以标签为维度的数据分析

我们可以通过标签做很多维度的分析,例如以性别维度进行分析统计,以行业进行分析统计,如果以用户的首次来源作为标签,还可以了解用户的渠道信息。在易观方舟的10大分析模型里,用户标签(用户属性)可以作为细分维度支持多视角的数据展示。

注意:标签的用法强大且实用,不同的业务有不同的应用方法。

说了这么多应用,我们是怎么搜集用户标签的呢?

通常有三种方式进行标签搜集:手动打标签,自动打标签,数据上报打标签。

1.手动打标签,是数据上报打标签的一种形式,在一个成熟的交互页面里给用户打上标签,常用情景,用户线下参会,但是并没有数字化的会议管理,我们拿到了用户的数据资料无法同步到系统里,这时候就需要我们手动给用户打上相应的标签,如果系统里有打分的功能,还要把参会的分数打上。手动打标签的优点是灵活,随需随打,但是缺点就是在用户量增大的时候,工作量变得极大,标签规范变得偏混乱。

2.自动打标签,在数据仓库之外进行相应的标签规则设定以及计算,在用户与数据仓库进行交互的时候,同步用户标签。常见的应用场景,电商环境里给用户打的品类标签,用户没有进行品类关注,但是我们可以通过规则计算,用户触发的100个商品里,有70%以上是属于母婴类,或者用户过去30天购买的商品里有30%是母婴类,我们都会自动给用户打上母婴的标签,自动打标签的优点是使用范围广泛且方便好用,只需要规则即可,缺点就是需要自己制定计算模型,同时要验证准确性。在自动打标签上,及时再完善的模型,也会存在一些不准确。

3.数据上报的方式打标签,也是我最推荐的方式,数据上报打的标签我们在易观方舟里统一叫用户属性,在前端用户的交互时候,通过用户属性的上报,将用户的标签同步进来作为用户的属性同步在易观方舟里,这样标签就可以成为我们在做分析工作时候的一个维度。另外数据上报的方式,相当于涵盖了自动打标签和手动打标签的功能,更好了剥离了标签计算规则和标签使用规则,让标签的管理更清晰。

总结:

用户标签(用户属性)跟用户行为一样,是用户资产的重要组成,也是我们做用户分析的时候常用维度,标签的积累应该从业务最早期就开始。

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