第一章:用户标签体系与用户画像

文章探讨了如何通过用户标签进行客户定位,强调了业务指标如北极星指标在战略制定中的作用。介绍了STP模型、用户决策进程和三种精准营销方法。同时,阐述了用户画像的构建,包括基础标签、统计类标签和模型标签,以及RFM模型在用户行为分析中的运用。此外,提到了分层和分群标签的区别,并指出用户标签的动态性和时效性。

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

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