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客户标签体系搭建详解 | 内附模板免费下载
2022-07-25 10:35:27

各位市场部的小伙伴们大家好!

 

标签体系是企业数字化的重要一步,是实现企业用户画像和营销自动化的基础和前提。

 

虽然,市面上的营销系统都包含标签系统,然而,实践中很多市场部的同仁们对于如何正确地搭建标签体系依然存在疑问。

 

本文小编基于多年搭建标签体系的经验,和大家深入探讨一下用户标签和营销系统标签体系的搭建方法论。

 

本期文章内,包含以下内容:

 

1.标签和标签体系的定义

 

2.建立标签体系的作用

 

3.标签体系的搭建方式

 

4.标签体系的应用场景

 

朋友们可以选择直接跳转到感兴趣的段落快速阅读。

 

基于本篇文章的标签系统搭建的理论基础,小编整理制作了一个标签体系搭建模板(如下所示)。

有需要的小伙伴们请添加聚加互动小助手,回复关键词“标签体系”获取源文件。无需填写表单,也没有销售回访骚扰,大伙放心下载。

一、标签体系

 

1.什么是标签体系? 

 

通俗来说,标签体系就是根据用户的“基本属性”“来源渠道”“行为轨迹”“兴趣意向”“用户状态”和“交易历史”等信息,把需求和状态各异的用户,打上标准化的标签,并对标签进行系统化的分类和组合,形成一系列的具有用户行为趋向判断预测的标签组合。

 

这一系列的标签组合就构成了企业的标签体系。

 

标签体系在营销自动化系统的加持下,可以开展精准营销或个性化的内容触达,实现千人千面的营销自动化。

 

数据的标签化,是将无序的客户/用户数据进行业务化封装的一个过程,方便业务部门更好地阅读、理解和使用数据,从而实现数据价值最大限度地转换成为商业价值。

 

一个完善的标签体系需要同时具备一定的广度和深度。

 

标签的广度是标签类型的多样性,需要考虑用户标签化过程中各种可能的标识场景,例如“基本属性”“来源渠道”“行为轨迹”“兴趣意向”“用户状态”和“交易历史”等信息。

 

标签的广度越广,捕捉到的用户信息维度越多。

 

而标签的深度则代表了标签的层级。常见的标签体系需要拥有至少二级分类。例如:渠道来源的标签下方,一般会包含微信、网站、展会、线上直播等二级分类标签。甚至在展会标签的下方还可以分成:会议、展会、经销商会等更加细分的标签。

 

标签的深度越深,捕捉到的用户信息越详细。

图片来源:聚加互动

 

二、标签体系的作用

前文,小编已经提到了,建立标签体系是自动化营销的基础,然而标签体系的作用远不止于此。一个完善的标签体系可以将数据资产变得可阅读、易理解、好使用、有价值,最终目标是通过有序的正向循环不断挖掘提升数据资产的价值,使之变成企业的核心增值资产。

 

1.绘制用户画像

 

标签体系的建立和实施可以帮助企业实现全流程的用户轨迹和操作历史的记录。

 

用户画像是了解用户的重要工具,可以辅助业务人员和营销人员快速获得用户的信息认知,发现用户显著特征,以及获得业务灵感。

 

基于用户画像,我们可以进行很多不同维度的客户分析,例如客户来源、客户等级和客户价值等。

 

2.筛选客户  

 

当用户通过标签体系被手动,或者自动的打上标签以后,业务部门就可以基于这些标签信息快速的筛选和过滤客户。比如,市场部可以快速获取在过去一年中曾经参加过公司线下会议和展会的所有用户列表。售后服务部也可以快速甄选出对某款产品提出过投诉建议的客户列表。

 

一些标签系统(如聚加互动SCRM系统)还支持数据可视化展示的功能。通过饼图显示用户的组成,线形图和柱状图显示数值变化,雷达图显示数据比较等操作,方便用户更加直观的理解数据,并且使之产生更大的价值。

图片来源:eChart

 

3.精准推送  

 

在标签体系的基础上,运营人员可以指定标签用户或者标签组用户,制定个性化的精准推送计划,提升内容传播的精准性,从而实现用户互动的提升。

 

在营销领域,常见的个性化推送的方式包括:原生APP服务消息、公众号消息模板推送、企业微信群发消息、企业微信朋友圈提醒、EDM群发消息和短信提醒等。

 

4.激活用户、降低流失  

 

通过用户标签化体系的搭建、运营和分析,企业可以实现深层次的客户分析。基于深入的分析,运营者可以发掘不活跃的用户,自动将这些用户标识为“潜在流失用户”,由系统自动向用户发送激活信息,如优惠券、福利等,唤醒用户,实现用户的激活,从而降低用户的流失。

 

常见的用户激活操作比如福利到期提醒、会员状态更新提醒、沉默预警提醒、流失召回等。

 

5.构建数据资产  

 

企业数据资产管理工作已经迫在眉睫。

 

在很多场景下,业务部门需要向企业高层进行资产目录展示,需要借助标签体系对数据资产进行价值评估和未来规划。将数据资产变得可阅读、易理解、好使用、有价值,通过有序的正向循环不断挖掘提升数据资产的价值,使之变成企业的核心增值资产,这将成为很多企业的重要工作之一。

 

在可预见的未来,企业数据资产将会向着商品化和资本化的方向逐渐演变,而便签体系在这过程中将会起到基础设施的作用。

 

 

三、构建标签体系

一个完善的标签体系的搭建,需要经历以下几个步骤。

 

1.标签的分类  

 

标签根据类型可以分成一下的几种不同类型:

a) 事实标签

所谓事实标签,是指根据用户的客观信息,如:年龄、公司、职位、地域、行业和偏好等基本信息。其目的是为了记录用户的基础信息,构建用户身份画像。

事实标签是用户标签的起点。

 

b) 行为标签

行为标签,是建立在事实标签基础上,更深层次的用户标签信息。它所记录的信息包含用户在企业数据监测范围内的所有操作行为,包含线上的点击、浏览、注册、观看、购买和下载等动作,也包含线下活动的登记、签到和扫码等动作。

 

c) 来源标签

渠道来源标签会在用户首次与企业产生互动时,被添加到用户身上。例如,新增用户是通过百度SEM的关键词竞价获得,还是通过线下展会的二维码扫码获取。

 

d) 状态标签

状态标签会根据用户在一段时间内的活跃状态,动态给用户打上标签。比如,7天活跃度、15天活跃度标签等。活跃度标签时长越久,说明近期的活跃度越低,潜在的衰退和流失的概率变大。以此,来帮助系统判断是否进行“流失召回”操作。

 

2.标签的获取  

一个成熟运行的标签系统,会拥有成百上千个不同的标签,甚至更多。然而,这些标签都是如何添加到用户身上的呢?

 

现有的标签体系标签的添加方式一般可分为以下三种不同方式。

 

1自动添加标签

绝大多数的系统,包括CRM系统和社交营销管理系统(SCRM)都具备自动添加用户标签的功能。比如,常见的营销自动化系统可以根据用户互动和扫码操作自动给用户添加自定义的标签。

 

例如,聚加互动的SCRM系统可以自动的为每一个与企业微网站、用户注册表单、H5、小程序、微信公众号、二维码和网站等渠道进行互动的用户自动打上自定义的标签。全程都无需任何人工的介入。

 

图片来源:聚加互动

 

2手动添加标签

有些客户数据的获取并非通过市场部的数字化触点,而是通过线下,或者是一对一的场景下获取。线下场景例如展览会现场,通过获取客户名片的方式获得联系人,一对一的场景例如销售通过客户拜访,或者微信小程序的方式添加客户为好友等。

 

针对这些场景,为了能够准确的给客户搭上标签,需要销售或者市场部门的同事为这些客户手动添加标签。

 

对于使用企业微信的企业,销售只需要在企业微信上为每个用户快速添加预设的系统标签即可(如下图一);而用户也可以借助聚加互动的名片小程序,快速地为客户添加标签(如下图二)。两者都可以通过数据同步的方式,将标签信息关联到用户身份上。

 

图一:企业微信添加标签

图二:电子名片小程序添加标签

 

除此之外,一些公司还会安排专门的运营人员长期维护和手动更新部分重要客户的标签信息。

 

3自动提取标签

一些公司在上线标签系统前就已经拥有一些客户数据和标签信息,或者在标签系统覆盖以外的第三方平台上获取了一些客户数据和标签。

 

这时候,就可以通过在用户历史轨迹信息中自动提取和筛选标签,并将信息更新到现有用户数字档案之中。聚加互动的标签系统就支持自动对照历史数据为用户匹配标签的功能。

 

四、标签体系的应用

 

在完成标签体系的搭建以后,下一步小编向大家介绍一下标签体系的应用场景。

 

1.客户价值判断模型  

 

标签体系还可以协助企业完成自动化的客户价值评分判断体系的搭建。

 

基于价值评分,企业可以对用户进行等级分类,针对不同等级的用户提供针对性的服务和权益。这种根据评分机制识别重要用户/客户,并为他们提供特殊服务,可以提升重要客户的满意度,也可以为普通用户提供激励,促使他们更加活跃的参与互动和交易。

 

常见的客户价值判断模型是RFM 模型,它是将 Recency(近期活跃)、Frequency(活跃频率)、Monetary(交易金额)三个维度进行组合后,来对用户进行综合评分和等级的划分。

 

在B2B行业中,Monetary(交易金额)数据相对来说更难被捕捉,因为成交和支付需要经历一段较长的时间,而且交易往往都发生在线下,无法像B2C行业一样,直接通过电商平台获取交易数据。然而,我们却可以换以商机(Leads)的形式对用户的交易价值进行追踪和评估,例如,填写业务咨询表单、下载电子产品手册和请求联系销售等操作,就可以认定用户具有交易价值,并且将其定义为商机(Leads)。

RFM 客户价值评估模型

图片来源:鸟叔笔记

 

图中不同的象限区域,对应不同的客户群,大致分为8类:重要价值客户、重要保持客户、重要发展客户、重要挽留客户、一般价值客户、一般保持客户、一般发展客户、一般挽留客户。

 

基于RFM模型,结合用户标签,可以对体系内用户的价值进行自动化的评分。评分的算法逻辑如下图所示:

图片来源:聚加互动

 

RFM 模型中的每一个字母,都与标签体系中的标签相对应。

 

在小编为大家准备的标签体系模板中,就以B2B行业为例,为每一个标签标明了价值级别分类,分别以R、F、M来标识。有需要的朋友们可以直接联系聚加互动小助手获取。

 

根据客户价值体系评断出来的客户等级,可以用于对客户价值提供直观的分级区分,让营销部门可以进行针对性的精准营销。比如,集中精力维护好A级客户,想方设法挽回H级客户等等。

 

2.用户分级培育漏斗  

 

客户的价值级别是一个动态变化和不断演变的过程,需要在标签体系的帮助下实现用户价值的判断,并实现在价值漏斗中不断孵化和培育。

 

经典的客户培育漏斗包含:Acquisition(用户获取),Activation(用户激活),Retention(用户留存),Revenue(用户变现)和Referral(用户推荐)。

 

图片来源:网络

 

每一个用户培育阶段都可以设置特定的标签条件,例如:设置拥有“活动A”这个行为标签和“微信公众号”这个来源标签的用户自动进入Acquisition(获取)的培育阶段。

 

而后,为了实现将这些用户向Activation(激活)阶段孵化,可以选择向这个用户群组推送激活活动,比如免费获取付费白皮书下载机会。用户在完成互动后,就可以自动培训成Activation(激活)群组,完成孵化的一个步骤。

 

在此基础上,营销部门可以逐级设置孵化步骤,最终实现用户从初步意向到购买客户,再到传播者的培育过程。

 

实现这个过程,需要以完善的标签体系作为支持。

 

客户价值判断模型和用户分级培育漏斗存在着很多的相似点。它们都是基于标签体系和标签自由组合的基础上对用户/客户进行分级筛选。基于不同的分级,可以有针对性的开展精准营销和个性化服务。

 

但是它们也存在着不同,客户价值判断模型好比是特定时刻给用户价值拍的一张照片,展现的结果是在此时刻的客户价值;而用户分级培育漏斗则好比是给用户录的一段视频,记录的是用户分级孵化的一个过程。

 

3.自动化营销  

 

标签体系搭建的终极目标是基于多维度的用户标签,精准把脉不同群体的需求,自动化的满足不同用户群体精准的推送个性化内容的需求。利用自动化系统的强大算力,实现个性化诉求的挖掘和满足,从而提升用户体验和企业收益。

 

下面是聚加互动自动化营销流程设计的页面展示。

 

通过这个自动化流程的设置页面,运营者可以规划客户全生命周期内的自动化服务机制(从其第一次互动到完成转换)。

 

一旦客户触发了特定操作,就可以自动获得对应的系统消息。例如,当用户通过参数二维码扫码关注后,系统就会自动发送对应的欢迎语、新粉丝注册链接,以及福利,引导用户注册成为会员。当客户报名参加了线下答谢会后,系统也将在24小时后自动触发操作,发送活动满意度调查问卷,等等。

图片来源:聚加互动

 

在触发自动化消息推送的时候,系统还可以根据用户历史操作/浏览记录,实现基于用户属性/兴趣偏好的个性化推荐,在千人千面的基础上增加互动亲密度和内容相关度。

 

划重点:

需要指出的,运营者需要对千人千面的自动化营销拥有理性的期望值。

 

首先,如果你的用户群体数量有限,并且营销触点不多的情况下,自动化的个性化服务将会比较有限;

 

其次,运营者在设定精准化消息提醒的时候需要做到克制,如果沟通频率太过频繁,可能导致用户取关,甚至投诉;

 

再则,基于标签体系的自动化营销策略只能作为一个辅助措施,需要经过有经验的运营人员进行反复审核确认后方可长期执行;

 

最后,基于标签的个性化人群推送需要结合“目标场景”才能发挥最大的功效。很多时候,用户喜欢什么内容(即被打的标签)和可能做出的购买决策之间依然存在差异。

 

4.数据分析与监控

 

企业在完成标签体系搭建、用户价值分级和用户孵化漏斗以后,还需要可以实时监控各类标签的运营情况,全方位、实时监控营销数据统计。针对标签用户运营策略的转化、效果、影响,不断优化其中的策略,使用户运营真正做到千人千面、精准化、个性化。

图片来源:聚加互动

 

写在最后

正如开篇所说,标签体系是企业数字化的重要一步,是实现企业用户画像和营销自动化的基础和前提。数据资产构建的首要任务也正是以标签体系建设作为起点。

 

每个企业都需要搭建属于自己的用户标签体系,无论是利用营销自动化系统(如聚加互动的SCRM系统),还是依赖传统Excel表格人工更新。

 

希望通过阅读本篇文章,能够帮助小伙伴们对于标签体系的作用、搭建方法和应用场景有更深入的认识。

 

基于本文的方法论,小编整理制作了一个“标签体系搭建Excel模板”。

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