如何通过打造人群标签，来实现人群精细化分层运营？

编程基础 • 2024-12-31 22:06 • 阅读 20

这类标签主要反映用户的基本属性，如年龄、性别、地域、职业等。这类信息可以从用户注册时获取，或通过用户行为分析间接推断。

标签根据用户的行为习惯划分，如用户的购买记录、浏览习惯、搜索关键词等。通过对用户行为的深度分析，可以更准确地理解用户需求和偏好。

在与用户沟通的过程中，通过有意识引导、记录，获取品牌想要的用户信息标签。这种做法适用于高客单、利润高、用户决策复杂的产品。

在选择标签时，要确保标签系统的统一性和规范性，避免混乱和误解。

标签应直观、明确，方便团队成员理解和使用。

将用户在业务中的关键节点路径拆分，每个独立的路径划分成一个维度。例如，在电商行业，可以基于用户私域路径，分成新进用户、首购用户、N次复购用户、超级用户（VIP用户）等。

这是用户分层中常用的模型，根据用户在一段时间内（如30天、90天）对品牌产生的贡献进行划分。R代表最近一次消费时间，F代表消费频率，M代表消费金额。将R、F、M三个维度进行组合后，可以分为八种用户等级。

这类用户对品牌的价值最大，需要花更多资源投入去维护。例如，提供专属折扣、专属优惠券、专属会员日等。

针对这类用户，运营动作应着重于提升频率，如开发轻会员锁客、促销活动、主题活动等。

主要通过折扣优惠引导低频购买，再通过公众号、朋友圈、社群等渠道的内容建立信任。

确保在同一分层维度下，用户不能同时属于多个不同的层级。

切勿为了分层而分层，要确保分层后能够产生差异化的运营动作。

用户的分层不是一成不变的，要根据用户的行为变化及时调整。

不同的运营目标可能需要不同的分层策略。

实现基于人群标签的精细化分层运营，从而更有效地满足用户需求，提升运营效果。

今天的文章如何通过打造人群标签，来实现人群精细化分层运营？分享到此就结束了，感谢您的阅读。