解析用户画像的标签体系
伺动营销科技 · 2020-08-07 17:51
【摘要】本篇内容主要阐述如何构建用户画像的标签体系。
用户画像的核心在于给用户“打标签”，标签通常是人为规定的特征标识，以高度精炼的特征描述一类人，例如年龄、性别、爱好等，不同的标签通过结构化的数据体系整合，就能够组合出不同的用户画像。
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大数据发展至今，用户画像对于营销而言，已经变得至关重要。建立用户画像能够让品牌方了解到现有的用户，并且向不同人群去推荐有针对性的内容。
标签的用途划分
对用户打标签是为了做到精细化运营，将用户的群体切分，使品牌可对不同群体实施具有针对性的策略。
标签能够让品牌做到对用户数据的快速查询，在对用户打上标签后，可根据需求用特定条件对用户进行信息的查询与搜索，并获取每个标签下的实际用户数量，将标签作为用户分层分类的规则之一，从而支持丰富了深层的数据分析及对比。
用户标签还可应用在很多产品上，品牌用标签对客户进行筛选，向对应人群发送特定内容，以达到精准投放与个性化推荐的目的。
标签系统的生态
以某化妆品品牌的微信公众号的生态建立为例，用户数据主要从微信的公众号、小程序、企业微信与会员中心小程序上获取，之后将数据储存于CRM数据库内进行传输分析，做出分析报告，将分析的结果形成用户画像以及标签，再回传到微信的应用上，支持营销活动，达到精准营销的效果。
数据基础的梳理
在搭建用户标签体系时，将会面对大量的数据，因此我们需要对标签体系进行梳理。首先确立信息的获取渠道，然后确立信息所指对象，最后结合品牌需求获取用户的相关信息，进行用户打标。
标签的建立
用户进入品牌后，品牌需要知道这个用户的特征是什么，因此我们需要通过建立标签来完成用户画像。
我们可根据用户参与过小程序活动，设想用户标签可以包含：小程序参与活动的标签、参与活动类型的标签等。从标签属性与子标签中还可得出用户参与小程序活动的次数与主要参与的活动类型。以此逻辑建立标签，最后输出结果建立出用户画像。
此外，我们还可以通过标签数据查询每个标签的人数。将得出的分析数据通过回传Openid进行查询，将具有相同手机号，不同渠道的人进行信息比对匹配，对客户进行更精准的打标。
标签体系建立——标签的分类与定义
我们将建立完成的标签进行分类与定义，通过设定层级，明确标签所处层级进行分类，通过各维度、目的、划分方式、规则、更新时间去对标签定义进行区分。通过将用户标签的分类，使得标签更加的清晰且易于管理，方便品牌我们对标签进行存储查询。
需要特别注意的是，在建立标签之前需要先明确目的，否则建立的标签对客户没有实际应用价值，则标签的建立没有任何意义。
在标签建立完成后，即可得到人群画像，通过画像档案可将用户进行区分的区间并获取用户的部分个人信息，发起有针对性地服务及沟通。
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