竞技新闻网 互联网 研究用户应该从哪几个维度去构建用户画像模型?

研究用户应该从哪几个维度去构建用户画像模型?

原标题:研究用户应该从哪几个维度去构建用户画像模型?

从企业数字化营销的技术应用角度来说,用户画像,就是用户信息标签化,指的是企业通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后,完美地抽象出一个用户的商业全貌,是企业应用大数据技术的基本方式。用户画像为企业提供了足够的信息基础,能够帮助企业快速找到精准用户群体以及用户需求等更为广泛的反馈信息。

对用户画像进行数据建模,需要结合客户实际的需求,找出相关的数据实体,以数据实体为中心规约数据维度类型和关联关系,形成符合客户实际情况的建模体系。

在维度分解上,需要以用户、行为、交易三类数据实体为中心,进行数据维度分解和列举。根据相关性原则,选取和战略目的相关的数据维度,避免产生过多无用数据干扰分析过程。

之后,再针对不同角色人员的需求(如市场、销售、研发等),设计各角色人员在用户画像工具中的使用功能和应用/操作流程。

对于标签建模,首先需要从各个渠道、触点收集用户行为的原始数据,从原始数据进行统计分析,得到事实标签,再进行建模分析,得到模型标签,再进行模型预测,得到预测标签。

应用与架构视角的标签构建展示

不同于To C重标签及标签使用场景化的特点,To B的标签构建更主要重来源、属性、标签及活跃度,内容构架及说明有如下建议:

◆来源(对来源组应进行罗列,梳理来源及来源内容,通常来说还会有活动名称、邀请渠道等,若需不同维度则可依照需求调研时的内容来确认); ◆客户标签(主要会按照产品类别、市场类别、职位类别分三类,若客户内容很多,则可建立具备可能性的标签再视情况增加):事实属性标签(人口、家庭人数、公司规模等)、渠道标签(渠道偏好,接触时间)、品牌关联(用户活跃度、与品牌方的关系)、营销创意相关(解决方案偏好、行业资讯前沿偏好、礼品活动偏好等)、社交传播影响力(传播意愿、传播内容、传播影响力等); ◆客户生命周期阶段(主要看不同行业的B2B具体情况而有所不同,一般是市场部会由粉丝 → leads → MQL → TQL → SQL组成); ◆内容标签(因为主要放置在官网,因此基本只会做重要的客户标签并确认偏好); ◆活跃度——线索打分(由于每个客户的内容、事件、权重、活跃度等皆不相同,需长期进行迭代,因此打分机制需要定制);

还有就是,一般在集客营销中,有些标签也会被默认或被设置为常用,包括关联的属性(公司地址、职位、是否需要咨询等);事件(官网事件、活动事件、资料下载等)。

标签构建的部分示意

在线问答可关注公众号:Convertlab,还能免费获取营销技术白皮书,申请试用更多功能。

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