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三、标签体系 标签的本质也是一个评价指标 , 但是在维度上更细 , 一般是用户维度或商品资源维度的标签 , 例如近30天订单数是一个指标 , 从宏观到微观一次是:全部、业务线、流量入口、品类、商品、用户 。即标签体系更强调单个用户或商品个体的指标数值 。
标签体系是结合业务场景构建的标签分类 , 如一级分类:基础属性、行为属性、营销属性、风控属性等 , 再进行逐层级的拆分和丰富 。标签体系一是要便于扩展 , 二是要便于理解和使用 。标签体系比画像标签更全面、丰富 , 利用基础标签得到画像标签也是标签体系的输入 。相比较画像标签预设了标签值的规则 , 数据标签的灵活性更高 , 具有更加强大的人群圈选分层能力 。
四、用户分群 用户分群是指按照特定的条件选出目标用户 , 进行洞察分析查看用户特征 , 或者直接对这些用户进行运营触达 。用户分群依赖于标签资产(指标类标签+画像标签) , 例如 , 对流失用户进行召回 , 按照:末次访问时间距今180天以上、历史订单数小于等于1等条件筛选出目标用户 , 再利用短信、Push推送等营销手段进行召回策略的触达 。用户分群的输入是标签 , 输出是用户集合 , 应用场景以精细化运营为主 。
五、用户洞察 用户洞察是针对目标用户群体进行特征分析 , 例如 , 针对某次活动的下单用户 , 查看用户的画像特征 。或者针对运营活动的不同人群 , 进行对比分析 , 判断不同标签筛选出来的用户在转化效果上的差异 , 调整下一次运营策略 。用户洞察的输入是人群 , 输出是群体的画像特征 。
六、用户画像、画像标签、标签体系、用户分群的关系 根据上述定义 , 梳理这几个名称之间的关系如下图:
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通过对用户属性数据、行为数据、交易数据、商品数据等多种数据源的采集 , 形成数据标签体系 。标签体系可继续按照业务规则的抽象和标签值的处理 , 形成画像标签 。也可以直接当作筛选条件用于CDP平台的人群圈选 。
画像标签是经过抽象化的数据标签 , 可用于用户个人画像、群体画像分析 , 也可作为用户圈选的标签条件 。
用户分群的用户筛选条件可以来自于数据标签和画像标签 , 应用场景包括:人群画像分析、精细化运营和精准营销 。
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七、小结 用户画像、画像标签、用户分群这些概念单独都很简单容易理解 , 但是放到一起后 , 你能准确区分它们之间的关系和边界吗?了解它们之间的差异点 , 在数据化运营应用或数据产品设计时 , 才会更加的清晰 。
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