第一章：用户标签体系与用户画像

如何定位用户

无论是用什么方法定位客户，都离不开标签。

业务指标与用户标签的关系

业务宏观层面分析：指标。

涉及微观个体分析：用户标签。

制定指标：基于OSM模型（业务目标、业务策略、度量）

北极星指标：最高、最重要的指标。其他考核指标的最终目标。

可以分解为几种拆解，全链乘法、因式分解，通过乘和除对不同部门分层进行考核，最终得到北极星指标。

标签是操作层面支持数据科学的基础。（标签：对分析对象的洞察）

简单来说，就是分析出客户类型，通过客户类型指定营销策略。

市场细分

STP模型：细分市场、选择目标市场、市场定位。

客户决策进程：

1.确认需求。

2.信息收集。

3.方案评估。

4.购买决策。

5.购买行为。

三类典型的精准营销方法：

1.识别出产品或服务的刚需群体。（确认需求阶段）

2.直接获取客户的需求信息。（信息收集阶段）

3.根据场景交叉销售。（购买决策、购后行为阶段）

用户画像：细分人群，归类。

标签：行为偏好。

四种客户细分方法

1、层级细分。提高效率。

优缺点：数据需求低，方便理解。但是难以设计符合客户需求的产品。

2、客群细分。根据客户找到客户需求。

优缺点：客群有共同的特点、特征，可以按照客群生命周期进行管理。但是容易失误，产品数量有限。

3、双重细分。

优缺点：分析比较细致，但是容易造成客户归属模糊不清。

4、先进细分。

优缺点：因为是使用公式来计算。总体优缺点与客群分析相似。

用户标签的制作方法

标签体系整体框架

用户标签的时态分类：静态数据、动态数据（时点）、动态数据（期间）。

基础标签

从基础数据中可以直接提取的用户主数据，利用一些基础指标即可得到我们的需求。

统计类标签

从基础数据中的交易数据经过汇总计算的标签。统计交易次数、平均值等。

RFM模型（进度、频度、值度）

模型标签

建立计算模型，以基础数据、基础指标、统计指标等建立一个模型。

关于分层标签和分群标签：基础属性一般都是分群标签，个体标签不需要与厂商互动则是分群标签；分层标签需要与厂家互动。

用户画像

基于用户画像，构建精准营销模型。

用户标签描述的是用户导向，未必是客观的。具有动态性、时效性。本质上是用户数据标签化。