1. ラベル付けシステムのジレンマ
各要件の背後には対応する問題点と問題点があります.具体的な方法について話す前に、著者は、読者がその構築を理解できるように、ラベリングシステムの構築と実践の過程で企業が一般的に遭遇する問題/ジレンマを簡単に説明したいと思います.この記事のアイデアと目的、および今後の最適化の方向性について説明します。
① ユーザータグの主な役割はユーザーの階層化ですが、現在、多くの企業はタグを作成する際に細かすぎるため、ユーザーの階層化の境界が曖昧になり、レイヤー間のユーザーの違いを保証できません。
②策定されたラベルが実際の利用シーンに合わず、ビジネスサイドで使いづらい ユーザー層別化や戦略策定は、依然としてビジネス判断に大きく依存している場合が多い。
第二に、ラベルシステムの構築方法
著者の経験の場合、ある自動車会社は、自動車のプリセールス、販売、およびアフターセールスのすべての側面をカバーできるユーザー ラベリング システムを構築したいと考えています。
2.1 表示制度の計画
まず、ラベルの目的に応じて、ラベル システムを 4 つのカテゴリに分類します。
① 基本利用者情報ラベル：
基本的な人口統計学的特性、社会的特性など、ユーザーのさまざまな基本情報を含むラベル。このタグを使用して、さまざまな基本特性を持つユーザー向けの広告とマーケティングを層別化し、対象を絞ることができます。
② 値の階層ラベル:
ユーザーの消費によってもたらされる直接的な経済的価値、およびコンテンツの作成/相互作用、カークラブの開始 (イベント)、ユーザーの分裂 (友人の招待、試乗の推奨) におけるユーザーのプロモーションを含む、ユーザーによって生成される価値を含むラベルなど。プラットフォームをアクティブにするか、他のレベルの間接的な価値を生み出します。
ユーザーの価値を階層化することで、価値の異なるユーザーに対してさまざまなマーケティング戦略を実施できます。また、マーケティング リソースが限られている場合は、価値の高いユーザーにリソースを割り当てることもできます。
③ ユーザー嗜好ラベル：
ユーザーを好みで階層化し、興味のある商品・サービス・コンテンツなどをユーザーにおすすめします。これらには、スタートアップの設定、登録とログインの設定、車両の設定、アクティビティの設定、コンテンツの設定、モールの設定などが含まれます。
④ ユーザー行動特徴ラベル:
各セクションのユーザーの主要な行動をリストし、各セクションのユーザー行動の回数/日数などの絶対値データを計算して、特定のセクション/機能に対するユーザーの粘着性を分析します。
ラベル システム計画のマインド マップは次のとおりです。
2.2 ラベルシステム各部の構成
フレーム ラベル システムのフレームワークを計画したら、特定の方法で特定のラベルをフレームに埋め込む必要があります。これにより、ラベルが完全できめ細かく、ビジネス側が直接理解して使用できるようになります。
2.2.1 基本的なユーザー情報ラベル
自動車企業のシナリオでは、「ユーザー」の主体は一般的に「潜在的な顧客」、「ファン」または「車の所有者」ですが、広い意味で「車の所有者」は「車」を使用し、車両関連のタグを使用できます。また、車両の使用や整備などのタグを含むデータ アプリケーション ディメンションとしても使用されるため、この部分のタグを「人物」の情報タグと「車両」の情報タグに分けますが、「車」に関するタグは対象外です。この記事なので、詳しくは説明しません。
「人」ラベルは、「人口属性ラベル」、「社会属性ラベル」、「ビジネス属性ラベル」に分けることができ、「人口属性ラベル」には、年齢、性別、誕生日など、ユーザー自体に関する情報が含まれます。 ; 「社会属性ラベル」は、職業、収入、教育レベルなど、社会におけるユーザーのアイデンティティ特性を示します。
「ビジネス属性タグ」には、さまざまなタッチポイント（アプリ、アプレットなど）におけるユーザーのビジネスに関連するタグが含まれます。「人口属性」関連ラベルにも、「社会属性」関連ラベルにも属しませんが、また、ユーザー分析と層別化においても一定の役割を果たしますが、「ビジネス属性ラベル」は後で異なる場合があることに注意してください セクション内のタブは重複していますが、異なる目的を果たします。
上記のタグを作成するときは、現在のデータベース ユーザー テーブルにある属性を包括的に検討し、実際のニーズに応じて作成することができます。
2.2.2 値の階層ラベル
前述したように、価値階層化タグは「直接価値タグ」と「間接価値タグ」に分けられます。「直接価値タグ」は、自動車会社が直接使用できる直接的な「お金」の利益をプラットフォームにもたらすユーザーを関与させる必要があります。収入は車の販売、ブティック モールの販売、およびアフター サービスにすぎません. ラベルのこの部分については、最も古典的な RFM モデルを使用して、前述の 3 つのセクターを最後からの日数の次元から分析できます。消費、消費頻度、消費量さらに分解して、ユーザーの消費がもたらす直接的な価値を区別します。
しかし、自動車会社にとって、ユーザーがもたらす価値は「お金」の価値だけではなく、プラットフォーム上での活動の促進、新規顧客の獲得などの間接的な価値も含まれます。ユーザー ライフ サイクルのさまざまなセクションを整理した結果、次のモジュールがユーザーによってもたらされる「間接的な価値」を反映できることがわかりました: コミュニティ コンテンツの作成と相互作用 (量、質)、ファンの数、核分裂の新しい成功、ポイントの消費など、これらのセクションに対応するラベルを作成して、ユーザーの間接的な価値を反映します。
2.2.3 ユーザー設定タブ
まず、ユーザーのライフジャーニーを自動車会社の接点であるプリセールス・セールス・アフターセールスに分類し、ミディアムセクションには試乗、完成車注文、アフターセクションにはコミュニティ（コンテンツ、アクティビティ）が含まれます。 ）、カー クラブ、ブティック モール、アフター メンテナンス、カスタマー サービスなど。これらのセクションに対応するラベルを作成します。これには、特定の属性の xx 行動設定が含まれます（ショッピング モールの閲覧/購入カテゴリの優先度トップ、車両モデルの優先度トップ、等。）。
2.2.4 ユーザー行動機能ラベル
このタイプのラベルには 2 つの部分があり、1 つはユーザー ライフ サイクルと、特定のユーザー アクションの数です。同様に、以前のタイプのタグの方法に従って、ライフジャーニーでのユーザーの主要な行動を見つけ、それに応じてカウントし、特定の行動の累積回数/日でユーザーにラベルを付けます。
さらに、ユーザーのライフ サイクル (新規ユーザー、アクティブ ユーザー、コア ユーザー、失われたユーザー) は、重要な行動の数などの指標から推測できます。各ライフ サイクル ステージの重要な値 (たとえば、アクティブ ユーザーとして 1 日あたり何回アクティブ ユーザーをカウントできるかなど) については、早い段階で、ビジネスの経験に基づいて決定し、すべての関係者で話し合うことをお勧めします。 、実際のデータに基づいて臨界値を動的に調整する必要があります。
3. まとめ
上記は、実践プロセスにおけるユーザーラベルのいくつかの問題と構築方法の簡単な説明です。
タグを作成して分類する方法は複数あります.この記事で説明したタグの使用法に加えて、統計的方法と適時性に従って分類することもできます:
統計的方法による分類: ラベルは、事実のカテゴリ (会員レベル、年齢、収入など、多くのビジネス上の判断を必要としない最も基本的なラベル)、ルールのカテゴリ (特定のビジネス経験を必要とするラベル) に分類できます。および判断 (最も一般的な RFM など) および予測クラス (機械学習アルゴリズムを使用してラベル値を予測する必要があります)。
実際の効果による分類: ラベルは、静的ラベル (生年月日など、ラベルの値が時間とともに変化しない) と動的ラベル (時間の経過とともにラベルの値が変化する) に分けることもできます。この記事で紹介した構築方法は読者の参考用であり、実際には、この記事で提供されている方法に固執することはできず、複数の方法を組み合わせて使用することもできます。