标签组合(标签组合 预测购买)

草帽小子 数据产品经理一枚; 用户画像、埋点、指标体系、BI、广告投放等系列作者; 《大数据实践之路:数据中台

标签组合(标签组合 预测购买)

草帽小子

数据产品主管一枚;

用户肖像、埋点、评价指标体系、BI、广告营销等系列产品创作者;

《大数据实践之路:数据中台 数据分析 产品应用》作者;

“数据信息人创作组同盟”组员。

标签管理体系是全部用户肖像基本建设的路基,不打好地基,摩天大厦就不太可能平地而起。草帽小子在做调查及整体规划全过程中,就深深地了解到标签管理体系的必要性,下面草帽小子会关键详细介绍标签管理体系。

01 标签分类

不一样企业的标签分类各有不同,现阶段目前市面上有三种常见的标签分类方法:按主要用途分类,可分成基础信息、用户个人行为、业务喜好、情景标签;按统计分析方法分类,可分成客观事实类标签、标准类标签、预测分析类标签;按时效性分类,可分成静态数据标签、动态性标签。

1.1 按主要用途分类

按用途分类的标签,可分成基础信息、用户个人行为、业务喜好、情景标签。通常朝向商品/业务工作人员,分类时必须依据具体的业务必须开展类型区划,便于兼容业务工作人员在通用性情景和订制情景下标签的应用。

1) 基础信息标签

基础信息标签,是用以叙述用户的基本特性,包括自然属性、社会属性、业务特性等,如胎儿性别、年纪、长驻大城市、RFM、会员权益等标签。

年纪

大家在一生中选购不一样的产品和服务项目,在幼时时吃婴幼儿食品,在生长发育阶段和成年人阶段吃各种食材,在晚年时期吃独特的低脂食品。大家对衣服裤子、家居家具和游戏娱乐等的爱好也跟年纪相关,这也就是为何年纪是肖像中常见的标签。

岗位和工资水平

岗位危害一个人的购物方式,如蓝领工人通常会买工作服装,企业的老总则会买名牌服饰及高档商品。不一样岗位的群体工资水平不一样,对于高工资水平的顾客,可以向其强烈推荐更高质量的产品,推动产品转换率。

2) 用户个人行为标签

心理学专家马洛斯觉得,在某一特殊時间,大家会得到特殊需求的发展趋势。他的基础理论是,人们的需求是按层级排序的,从最急切的需求到最不迫切的需求。按关键水平排序,这五种需求分别是:生理学需求、安全性需求、社会发展需求、重视需求和自我价值需求。顾客一直先寻找达到最重要的需求,当最重要的需求获得达到以后,他便会寻找达到下一个最急切的需求。

用户个人行为类标签,关键根据洞悉用户在近期一段时间内的各种个人行为,如访问、检索、个人收藏、加入购物车等,进一步提炼用户的需求。用户检索或加入购物车某一种类的产品頻率越高,其交易需求就体现得更加明显。提炼的普遍标签包含近7天网上时间段、近30天藏品类、近30天交易频率等。经营者可根据组成圈挑选有多种多样方式的用户,为其定项消息推送有关产品。

3) 业务喜好标签

业务偏好标签,用以叙述用户的喜好业务內容,依据企业业务不一样,区划不一样的分类,通常电商行业业务喜好类标签包括运动户外、数码配件、食品类健康保健等,别的行业的业务喜好标签依据具体业务而定。

一般情形下,以上这3类标签就可以达到常见的标签应用需求,由于其已叙述who(基础信息)do(用户个人行为)what(业务喜好)的整个过程,该用户的个人行为合辑组成了全部用户肖像。

但伴随着标签的应用,业务工作人员发觉,常常会有一些类似似的主题活动,应用到了相近的标签组成,相近的群体包。因此这类标签组成便可沉积出来,对于特殊情景应用。

4) 场景应用标签

场景应用标签,用以特殊情景下应用,由业务使用工作经验积累而成,例如618/双十一活动标签,双十一付定金群体、双十一下单人群等。标签基本建设前期并不设定此分类。

1.2 按统计分析方法分类

按统计分析方法分类的标签可分成客观事实类标签、标准类标签、预测分析类标签。与按主要用途分类不一样的是,按统计分析方法分类的3类标签通常朝向研发人员,喻指标签是按哪种方法测算而成,其复杂性、产研成本费由低无上。

1) 客观事实类标签

事实类标签是用户肖像最基本、最多见的标签,通常是根据原始记录清除后的分类,用以叙述客观事实。例如,名字、会员权益、终端设备种类、选购频次、选购额度等。

2) 标准类标签

规则类标签,说白了,是根据明确的标准而造成。与客观事实类标签不一样的是,标准类标签有着大量的业务特性,其业务标准需与业务工作人员一同制订。例如,将“活跃性用户”标签可定义为,“以往30天产生a个人行为x次”&“以往30天产生b个人行为x次”,开展综合性鉴定。

用户人气值标签

具体业务情景中会涉及到依据用户的活跃性状况,给用户贴上高活跃性、中活跃、低活跃性、外流等标签。那这一全过程中高中低档人气值相匹配的时间段是怎样区划的呢?

在这儿,靠拍额头可难以实现,标签注重界定有根据、基本建设有方式。

最先区划用户的外流周期时间,应用转折点基础理论:X轴上标值的提高会产生Y轴标值大幅度收获(减甲),直到超出某一点以后,当X提升时Y的数据信息收获(减甲)大幅度降低,即社会经济学里边的边际收入的大幅度降低,那一个点便是数据图表中的“转折点”。

例如图内外流周期时间提高到5周的情况下,用户电话回访率的减缩速率显著降低,因此这儿的5周便是转折点。大家可以用5周做为界定用户外流的限期,即一个以前浏览/登陆过的用户,假如以后持续5周也没有浏览/登陆,则界定该用户外流。

区划完外流周期时间以后,前期可依据根据四分位数,将用户的活跃性状况区划为高中低档,中后期依据数据信息状况升级标准。

四分位数

也称之为四分位点,就是指在应用统计学中把全部标值由小到大排序并分成四等分,处在三个切分点部位的标值。

如历史记录,挑选近1个月浏览APP频次在0-8中间,则取3/4分位点为6、1/4分位点为2。

高活跃性用户:近1个月浏览APP频次在[6,8]区段的用户

中活跃性用户:近1个月浏览APP频次在[2,6]区段的用户

低活跃性用户:近1个月浏览APP频次在[0,2]区段的用户

RFM标签

依据英国数据库营销研究室Arthur Hughes的科学研究,顾客数据库查询中有3个奇妙的因素,这3个要素组成了数据统计分析最好是的指标值:近期一次交易時间、交易頻率、交易额度。

近期一次交易(Recency):指用户上一次选购的的時间,一般上一次交易時间越近的消费者是品质更好的消费者。近期一次交易是维持消费者关联的一个关键指标值。

交易頻率(Frequency):消费者在限制时间周期内交易的频次。交易頻率高的消费者,也是满意率最大的消费者。依据这一指标值,可以把顾客分为几等份,等同于区划了一个满意度的台阶。

交易额度(Monetary):交易额度时生产能力最立即的考量指标值,还可以认证“二八定律”,企业80%的收益来自于20%的消费者。

我们在设计方案RFM标签时,可依据二八定律来开展标签等级分类。

二八定律

二八定律别名80/20基本定律、帕累托法则,它是在19世纪初由西班牙经济师帕雷托发觉的。帕雷托觉得,在任意一组物品中,最重要的只占在其中一小部分,约20%,其他80%虽然是大部分,则是主次的。给一个企业产生80%盈利的是20%的顾客,依照这一标准,假如可以把这20%的顾客找出去,给予更快的服务项目,这针对企业的快速发展和业绩提升具有极为重要的功效。

R:如历史记录中80%的用户近期浏览=90日为“远”。

F:如历史时间买卖订单信息量80%的用户订单量=10单为“高频率”。

M:如历史时间买卖订单金额80%的用户交易额度=2000元的为“巨额”。

客户类型可区划为:

① 关键使用价值顾客:R↑ F↑ M↑,交易额度、交易次数大且近期有交易的用户,则为高品质顾客;可倾斜大量資源、给予VIP服务项目、专享在线客服安全通道、人性化服务

②关键维持顾客:R↓ F↑ M↑,交易额度和交易次数大,但近期无交易,必须寻回;可给予有效資源,根据续签或升级商品赢得她们

③ 关键发展趋势顾客:R↑ F↓ M↑,交易额度大,且近期有买卖,但交易次数不高,必须关键鉴别;可交叉销售,给予vip会员/忠实方案,强烈推荐别的商品

④ 关键挽回顾客:R↓ F↓ M↑,交易额度大,但交易次数不高且近期吴晓飞,其为最潜在性有價值的顾客,必须挽回;可采用push信息精准推送,电话回访等对策,来提升用户粘性

⑤ 一般使用价值顾客:R↑ F↑ M↓,交易次数高且近期有交易,但消费额度较小;必须进一步发掘,往上市场销售更高一些使用价值的商品

⑥ 一般维持顾客:R↓ F↑ M↓,交易次数高,但近期无交易且消费额度较小;可往上市场销售更高一些使用价值的商品

⑦ 一般发展趋势顾客:R↑ F↓ M↓,近期有交易,但消费次数及额度较小;可按消费类型强烈推荐其喜欢的商品

⑧ 一般挽回顾客:R↓ F↓ M↓,无交易的新用户;可举办活动,免费使用,提升顾客兴趣爱好,创建知名品牌认同度

3) 预测分析类标签

预测类标签,根据目前客观事实及标准没法得到,必须应用决策树算法、贝叶斯算法等开展大数据挖掘与练习,得到标签预测分析結果。

预测分析类标签复杂性高、开发进度长、项目成本高,且必须数据工程师参加,通常该类标签的占较为少。

1.3 按时效性分类

按时效分类,可分成静态标签、动态标签,便捷业务员在要求明确提出时搞好时间维度的限定,与此同时便捷开发者在标签升级时,设定静态标签的更新更长,提高数据信息生产高效率。

1)静态标签

静态标签通常用以叙述原有属性,不随時间的转变而更改,如胎儿性别、个子、重量等。

2)动态标签

动态标签必须动态升级,来维持标签的实效性,如近7天选购频次、近30天加购次数等。

02 标签等级分类

伴随着标签的增加,当标签总数发展壮大到不计其数数量级时,业务流程方需从这当中找一个标签便会十分困难。因此标签在基本建设前期就必须开展等级分类分类的管理方法,如同梳理电脑文件夹一般,分类清楚的标签更有利于查看应用。标签常见的等级分类构造为:一级标签、二级标签、三级标签、四级…逐步向下分。

留意:基本建设前期要留意的是等级无须照本宣科、划分较细,依据标签基本建设具体情况划分就可以。假如企业仅有几十个标签,则划分至二级足已,较细反倒负累。

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