社区o2o用户精细化运营之道--民营企业网

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社区o2o用户精细化运营之道

民营企业网精细化运营离不开对用户进行分层和分群,前期我们也做了用户标签管理平台,但发现大多数用户标签是没用的。

为什么没用呢?

因为脱离了业务场景。

比如:以性别为例,女性标签的用户有40%,男性标签的用户有35%,剩下的是未知性别的。但是以性别这个标签对用户进行分层后,运营方面又可以做什么呢?

也许会臆想为女性群体推女性常用的商品啊,但是这和给全平台用户推的效果并没有差别,因为即使都是女性,每个人的消费偏好和需求也不一样,这就需要一套以业务场景为核心的用户标签体系。

什么是业务场景呢?

业务场景一定是从业务出发能指导业务的。

比如:我们平台有38个频道,每个频道都需要消费用户,怎样从平台用户里为每个频道找出潜在的消费用户?这就是一个场景。

再比如:每个频道的消费时间窗口是不一样的,怎样为每个频道已有的消费用户划分出来低频、中频、高频的用户用以指导每个频道的活动运营,这也是一个场景。

经过与各个频道沟通和采集需求,我们梳理出13类业务场景,针对每个场景搭建相应的用户标签体系,从而能够用来指导业务。并具体划分了11类标签大类,每个大类下有若干细分子类,每个子类下有数量不等的标签。同样需求还是由数据部门来实现,数据部门通过数据建模等形式来开发标签管理平台,并实现标签实时的更新。

具体标签怎么用呢?

比如:我们前边提到的,门店就是几个畅销爆款在走量,许多商品和服务有需求的人并不知道,这就需要主动为用户来推荐。

那怎么推荐民营企业网呢?

传统用户分析是基于用户历史行为,看用户购买了什么就为用户推什么,但发现效果并不理想。原因就是:单看用户历史行为并不能指导业务,历史行为存在滞后性,除了一些高频商品外,用户购买后需求已经满足了,再为用户推送这类商品信息反而是扰民行为。

这个时候就需要用到一类标签,那就是兴趣预测标签,兴趣预测不单单看用户历史行为了,还要综合平台商品的相似度、时间衰减因子等维度,为用户贴上XX品类、商品的标签。然后以标签为用户分群,并策划相应的商品活动,再为分群用户推送活动信息,经过一段时间标签模型的优化后,我们发现滞销商品的动销率明显提升。

这就是用户精细化运营的精髓所在——即标签一定要建立在业务场景之上,不要追求一大堆看似很丰富但没用的标签。

比如:一些B2B企业做的360度画像,给用户打的兴趣标签有看书、听音乐等,先不说用户自己填的这些内容是否是真实想法,就以这个给用户打标签就存在可靠的问题。

然而用户喜欢看书这个标签确实是没用的,因为运营不知道用户喜欢看的是文学类的还是经济类的,就没办法策划针对性的活动。另外用户数据运营也是用户运营中很重要的一块,我在这里不做详细介绍,以后会专门写文章进行梳理。

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逍遥 B2B 11级 普通 3#
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xiaoyao xiaoyao 0级 普通 2#
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