神策数据解读：标签体系、用户分群、用户画像，你沦为形式主义了吗

越来越多的企业开始做标签、用户群、用户图片，不像“形”，甚至不像“神”，更不用说真正带来价值了，如何去理解和应用标签系统、用户群、用户图片呢？《神策数据》将详细解读为四个部分：一是构建系统--构建标签系统，构建信息中心;二是应用--用户群+用户图像，综合应用;第三，智能肖像标签开放平台，“设置”个性化智能营销闭环;第四，举例：金融行业标签系统和用户肖像应用实践。如今，各行各业都开始认识到数据的价值，开始沉淀数据资产，开始挖掘数据价值，但数据本身却很难直观地看到它的价值，它所携带的信息必须体现出来。这就是标签制度的诞生。可以说，标签源于业务目的，对业务应用程序有用。这是基于的不同需求生成的，包括用户标签（例如，度、生命周期价值等）、利润标签（例如，参考、回收率等）、业务预测标签（例如，7天内的预测、共享预测等）等。因此，一个企业建立一个标签系统的良好基础，是在对现有业务的精确控制的基础上建立起来的，就像建造一座摩天大楼一样，只有你才能弄清楚有多少层，该建在哪里。因此，企业首先要组织好自己企业的需求，根据需求建立相应的标签，最后要建立起自己的标签体系。其次，应用--用户集群+用户配置文件，集成应用神政策数据相信，一旦企业建立了成熟的标签体系，就可以根据具体需求进行更多的应用，如用户集群和用户配置文件。用户聚类是指将合适的人放在合适的位置对用户信息进行标签，然后分析用户过去的行为路径、习惯、偏好等属性，再加上二次加工获得的标签，将具有一定特征的用户分组，从而获得不同业务应用的用户聚类。例如，经营者必须选择一组愿意购买A商品但没有下订单的人。您可以使用标签将上个月的A项目添加到购物车中。同时，对于那些没有购买同一类别产品的人，我们会创建一个群体推优惠券，然后通过这个群体来判断他们的购买状态。基于对用户肖像的理解，精准+精准个性化，建立良好的标签系统，企业可以有效地应用用户肖像。例如，公司的产品、运营商和营销人员可以根据标签抽象出用户组中的典型用户。例如，电子商务企业在进行精确操作时，运营商需要通过用户行为数据和标签系统来了解用户群体的分布情况。从忠诚度和盈利能力两个方面，将用户分为四类：低消费低频接入、多消费低频接入、高频主动消费和用户最大价值。然后，根据选定用户的用户行为、份额、购买偏好等，构建整体用户配置文件，并根据用户配置文件实施定制化的运营策略。此外，公司可以根据产品中每个人的用户行为数据构建用户配置文件，生成一组描述用户的标签，包括年龄，居住的城市，甚至爱好，购买什么。之前我们介绍过标签系统的建设，相关用户群和用户肖像的应用，在我们接触过的企业中，很多企业都表示要实现智能营销，做了很多尝试，但由于各种原因难以实现。对此，神政策数据推出了新的“智能人像标签开放平台”方案，让数据驱动个性化智能营销闭环成为可能。第三，智能人像标签开放平台，个性化智能营销闭环“建设平台”神策数据新推出的“智能人像标签开放平台”计划，将用户行为数据与业务数据的价值相结合。创建数千张面孔，对标签和图像场景应用进行深度分析，最终使企业能够构建个性化的智能营销闭环。该计划为企业的数据基础设施建设提供了一个全面的解决方案，包括产品，服务和咨询。它不仅具有标签管理，还具有“智能数据分析机”，对可用数据进行结构化、有序组织，将数据沉淀成直观可理解的有价值信息，并将其转化为自然语言，供不同的人使用，从而实现轻松释放数据价值的目的。智能图像和标签开放平台可以作为自动化操作和个性化触摸应用的基础数据平台，结合行为和业务数据的集成标签系统，可以多维、全面地描述用户的特征，帮助企业准确构建多维图像。它可以帮助你达到成千上万的面孔。

通过该解决方案，企业可以有效实施标签系统，实现用户群的智能管理，用户档案的准确构建，个性化的实时营销，精细的客户生命周期管理，个性化的推荐和推送，深度开发高价值客户。我们希望帮助您进一步发展风险管理和相关应用价值，如风险预警。最终，它为企业创造了一个第一方个性化的智能营销闭环，实现对业务的全面整合和控制，实现价值最大化管理的目标。金融行业用户肖像和标签系统的应用实践某金融公司A目前正将重点转移到将交易数据、资产数据、产品数据、人口属性数据等数据与新挖掘的用户行为数据进行整合和管理上，以实现所有用户标签的整体协调，实现交叉营销。例如，A正在策划一场大规模的营销活动。为了保证对营销对象的完全控制，在营销活动开始前，甲要找到已经采取了某种针对性行动的种子用户，在标签管理平台上提取这些用户的标签，并根据这些标签进一步总结出共同的特定用户特征。我们将继续在标签平台上寻找相同的功能，基于共同的特征。例如，资产、交易、用户行为等特征

金融公司B的数据标签管理平台发现，用户APP的开放率不高，用户主要使用的是一些利润率较低的初始功能。经过一些讨论和分析，我们构建了用户肖像，实现个性化推荐，以改善用户对产品的体验，增加用户停留时间，并将感兴趣的内容推荐引导至用户想要使用的几个功能模块。B公司对用户行为数据进行分析，根据用户的风险偏好、投资偏好、信息偏好、近期意向等特征汇总一系列标签，对用户进行标记，做用户群，构建用户整体图像，通过用户图像找到优化的突破点和优先级，通过行为特征和相应算法。为客户制定相关偏好和潜在偏好的建议，并直接切入客户心中的喜爱或心中的方向。最终，我们预计停留时间会增加，客户解锁其他功能的百分比也会增加，从而大大提高用户体验和服务效率。以上是两家金融公司的成功案例，也是他们之所以能够顺利地进行其早期用户标签系统的有效构建的原因，事实上，数据挖掘和应用是一个厚厚的积累过程，提前节省了足够的能量，做好充分的准备，避免形式主义，实际实施每一步。这将对以后的业务产生多米诺骨牌效应。最后写的神策数据，致力于帮助客户实现数据驱动，希望通过更高质量的产品和服务不断给企业赋能，打造出神策分析、神策自动运营、神策智能推荐、神策客观愿景等产品。展望未来，我们将继续与更多客户合作，通过技术探索和推动所有行业产品创新和服务的边界。