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如何做好数据运营(私域运营笔记策略布局篇:用户策略(三))
2022-11-14 23:27:38

私域运营笔记策略布局篇:用户策略(三)

如何做好数据运营(私域运营笔记策略布局篇:用户策略(三))
  前面提到了用户的数据获取方式,包括了原有的运营数据,当前新制定运营闭环产生的数据,以及市场调研的数据。那么通过这些数据,就可以对用户进行标签化、分层化,让用户更加形象具体地呈现在我们面前,而不再是一堆冰冷的数据。

  当用户标签化分层的工作完成之后,就得利用起来,一般可用于精准推送,针对不同类型,不同特征的用户,精准推荐他们感兴趣的产品或内容,从而让转化成效最大化。也可以应用于用户关怀,像什么生日提醒、会员日提醒、折扣优惠提醒之类的。

  其次是有助于运营人员快速定位用户的情况,比如看到某个用户的标签是开朗型的,那么与其互动的门槛就会低很多,加上兴趣标签的进一步确定,跟用户聊的话题也是他所感兴趣的,更能增强与用户之间的信任感。

  最后还是对这些数据的深度分析和应用,比如确定一个年龄的维度,我们可以找出年龄在20-30岁之间的用户,他们习惯通过什么渠道了解产品、购买产品。那么接下来,我们就可以在自己的私域系统中,有针对性的给这类人群进行产品消息推送和管理。

  说了这么多用户标签化分层的具体应用及价值,相信大家对此有了一定的了解,那么下面就来看看一般情况下,我们是怎样对用户进行标签化设定的,这里举的例子是业内常见的私域标签化模型,如图:

  该模型将标签分成了四大类,然后一级级地进行细化,每一级分类都是清晰且符合用户基本情况的。我们可以借以参考,根据自己的运营需求制定,不需要一味照搬,毕竟别人的方案是在人家的特定条件下形成的。

  模型中的渠道来源、人口属性、消费信息这三大块,相信大家分类起来的难度不会很大,无论是通过自己的商城、CRM、统计系统获取,还是调研的方式获取,以上数据都是相对明了的。

  但对于用户等级的分类,可能就没那么数据化、客观化,到底什么样的用户算是有价值的,什么样的人群算是有价值的,我们除了靠以往主观的运营经验,做一些维度的设定之外,还可以参考下面业内常用的用户分层模型,即RFM 模型,它是将 Rencency(最近一次消费),Frequency(消费频率)、Monetary(消费金额)三个维度进行组合后,对用户进行等级的划分,如图:

  通过以上三个维度将用户划分为八个等级,即八大用户类型,当然我们实际应用中还是根据自身的情况去调整,然后针对不同等级的用户,对应制定不同的运营策略。比如A级别的用户,那就是超级VIP型的客户,匹配的是最好的一对一客服,最好的售后等。
赵同学
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赵同学
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