점차 교통불안이 고조되면서 기존 이용자를 대상으로 세련된 운영을 추구하는 기업이 늘고 있다. 사용자의 라이프사이클을 연장하기 위해 가능한 모든 조치를 취하는 방법과 라이프사이클 동안 상업적 가치를 창출하기 위해 가능한 모든 조치를 취하는 것이 사용자 운영의 핵심 제안입니다. 이 목표를 달성하기 위한 첫 번째 단계는 사용자를 더 잘 이해하고 심층적인 사용자 통찰력을 얻는 것입니다. 사용자 초상화를 구축하는 과정은 사용자 정보에 라벨을 붙이고 관리하는 과정입니다. 이 기사는 5개의 장으로 나누어 0부터 1까지 사용자 태그 시스템의 구성을 소개하고 태그 시스템을 적용하여 사용자 작업에 힘을 실어주고 전체 사용자 라이프사이클 가치의 성장을 달성하는 방법을 소개합니다. 1. 명확한 마케팅 목표 - 북극성 지표와 성장 수단에 중점을 둡니다. 마케팅의 궁극적인 목표는 사용자 경험을 향상하여 소비자 욕구를 촉진하는 것이며, 효과적인 수단이나 기술로서의 개인화는 이러한 목표의 실현을 촉진합니다. 시장에서 실패한 개인화 마케팅 사례를 요약하면, 그 이유는 개인화가 목표를 달성하기 위한 전략이 아니라 마케팅의 궁극적 목표로 간주되어 '개인화를 위한 개인화'라는 마케팅 재앙을 초래하는 경우가 많기 때문입니다. 따라서 개인화된 마케팅 전략을 실행하기 전에 운영단계별 북극성 지표를 공식화하는 것은 물론, 지표의 성과를 측정할 수 있는 디지털 눈금자를 마련하고, 이를 전제로 각 지표의 성장레버를 찾는 것이 필요하다. 목표 초점. 표 2.1AARRR 운영 지표 2 태그 시스템 프레임워크 구축 운영 목표와 해당 성장 수단을 명확히 한 후 운영 성장을 위한 가장 가치 있는 사용자 관찰 차원을 찾아 목표 방식으로 태그 관리 시스템을 구축할 수 있습니다. 태그는 속성 측면에서 인구 태그, 멤버십 태그, 행동 태그, 거래 태그, 소비 태그, 마케팅 태그로 나눌 수 있습니다. 각 1차 카테고리 아래 하위 카테고리 태그는 관찰 차원에 따라 더 세분화될 수 있으며, 멤버십 태그를 예로 들어 멤버십 레벨, 충성도, 회원 활동 참여, 멤버십 경로, 현재 생활 등의 차원에서 분석할 수 있습니다. 주기, 자체 전파 능력 등 다양한 라벨 데이터를 관찰하고 결합함으로써 거시적인 회원제도 건강 지수나 미시적인 개인 회원 만족도를 얻을 수 있습니다. 소스 유형의 관점에서 레이블은 팩트 레이블, 모델 레이블, 정책 레이블로 나눌 수 있습니다. 팩트 태그는 실제 사용자 정보를 기반으로 한 기록이며, 모델 태그는 사용자 분석 모델을 거쳐 2차 가공을 통해 생성된 사용자 인사이트 태그이고, 전략 태그는 구체적인 비즈니스 분석 및 마케팅 기획을 바탕으로 구성된 그룹 태그입니다. 행동 통찰력. 다음 그림은 일반적인 사용자 작업 레이블 시스템 프레임워크입니다. 이 그림을 통해 일반적인 사용자 작업 분석 차원, 레이블 정의 및 팩트 레이블과 모델 레이블의 차이점을 확인할 수 있습니다. 3개의 옴니채널을 통해 마케팅에 필요한 라벨 데이터와 라벨 데이터에 대한 명확한 지표를 얻은 후 백엔드에서 원시 데이터 수집을 위한 모든 채널을 열어 원본 데이터를 식별하고 중복을 제거하고 주문을 제거하고 무효화 및 이상을 제거해야 합니다. 비즈니스에 도움이 되는 특징 데이터를 추출하기 위한 데이터 정리 작업을 기다립니다. (1) 데이터 소스 (2) 모델 라벨 획득 원본 데이터를 획득한 후 사용자 분석 모델을 기반으로 사용자 데이터에 대한 2차 처리를 수행하여 모델 라벨을 획득할 수 있습니다. 1. 사용자 상태 모델은 다음과 같습니다. 사용자 상태는 브랜드와 사용자 간 연결의 친밀도를 평가하는 중요한 속성입니다. 우리는 일반적으로 고객의 소비 빈도를 판단의 주요 근거로 사용합니다. 각 사용자의 현재 브랜드 "친밀도"를 명확하게 이해한 후, 다양한 상태의 사용자에 대해 "*일 이내 신규 사용자 자동 유지", "활성이 낮은 사용자 활성화" 및 "이탈 방지 해자"를 구현할 수 있습니다. 고정된 소비 습관을 지닌 충성도 높은 사용자의 비율을 높이기 위한 기타 마케팅 운영 다음은 사용자 상태에 대한 일반적인 정의 및 분석 모델입니다. 표 2.2 사용자 상태 정의 태그 기여도: 2. 사용자 충성도 모델 태그 기여도: 참고: 위의 태그 데이터 필드는 예시일 뿐 과거 데이터의 실제 정규분포는 참고용으로만 사용되며, 업종별로 큰 차이가 있습니다. 3. 사용자 가치 모델 RFM 모델은 사용자 가치와 수익창출 능력을 편리하고 신속하며 효과적으로 정량화할 수 있는 다양한 고객관계관리(CRM) 분석 방법 중 하나입니다. RFM 모델에는 최근성(마지막 거래 이후 시간), 빈도(거래 빈도), 화폐(거래 금액)의 세 가지 요소가 있습니다. RFM 분석을 통해 고객군은 일반유지고객, 일반개발고객, 일반가치고객, 일반유지고객, 중요유지고객, 중요개발고객, 중요가치고객, 유지대상고객 등 8단계로 구분됩니다.
"↑"는 평균보다 큼, "↓"는 평균보다 작음을 의미 라벨 기여도: 4. 사용자 그룹 모델 사용자 상태, 사용자 충성도, 사용자 가치 모델은 사용자 소비 행동 분석을 기반으로 하며 그 본질은 "계층적 논리"입니다. ", 중심 아이디어는 단일/복합 데이터 지표를 기반으로 수준으로 나뉘며 일반적으로 5개 수준을 넘지 않습니다. 사용자 그룹 계층 모델은 전적으로 기업 비즈니스 시나리오를 기반으로 한 고객 그룹의 차별화를 기반으로 합니다. 예를 들어 가전 업계는 사용자의 구매 시점을 기준으로 사용자의 현재 구매 요구를 추측하고 시스템 내에서 사용자를 "교체 필요", "신규 장비 패키지 필요", "필요"의 세 가지 범주로 분류합니다. 시설 업그레이드'를 통해 다양한 니즈를 가진 사용자를 타겟으로 '보상판매', '구매 시 전액할인', '고급 추천' 등 다양한 자극 포인트를 활용한 마케팅 서비스를 추진합니다. 슈퍼마켓 업계는 구매 카테고리에 따라 이용자를 '산모·유아 이용자', '신선식품 이용자', '주류 이용자', '건강·미용 이용자', '가전 이용자' 등으로 분류해 소비자의 구매 욕구를 충족시킬 계획이다. 대상 그룹을 지정하고 대상 메시지를 보냅니다. 쿠폰, 유사한 그룹화 논리는 다음과 같습니다. 태그 기여: 4 사용자 태그 시스템의 애플리케이션 태그 시스템 구축의 단기 목표는 사용자 프런트 엔드 여정 경험을 최적화하고 개선하는 것입니다. '채널', '콘텐츠', '시간'의 황금빛 조합을 만들어내는 단일 마케팅 활동 효과. 장기적인 목표는 프런트엔드 사용자 여정을 최적화하고, 사용자 라이프사이클을 연장하며, 맞춤형 서비스를 통해 CLV를 높이는 것입니다. 우리는 정보 푸시, 마케팅 활용 및 사용자 라이프사이클 관리의 관점에서 라벨링 구성이 마케팅 시나리오를 어떻게 재구성할지 상상합니다. 1. 지능형 정보 푸시 시스템은 최적의 운영 채널을 통해 적시에 사용자에게 가장 흥미로운 콘텐츠를 전달합니다. (1) 채널 개인화: SMS, EDM, 푸시 및 공개 계정 템플릿과 같은 주류 터치 감지 메시지 기반 메시지는 채널 사용자로부터 대화형 피드백을 수집하고 사용자가 선호하는 채널을 통해 정보를 푸시하여 푸시 비용을 절감하는 동시에 경험을 향상시킵니다. (2) 푸시 콘텐츠 개인화: 사용자의 과거 주문/탐색 데이터를 기반으로 사용자 소비/관심사 선호도에 따른 개인화 추천을 구현하고 "이름", "닉네임", "별자리"와 같은 개인 속성을 적절하게 삽입합니다. 수천 명의 사람들을 기반으로 상호 작용의 친밀감을 높입니다. (3) 개인화된 푸시 시간 : 사용자의 과거 클릭/구매 시간을 기반으로 사용자가 마케팅에 가장 취약한 시점을 판단하고, 프라임 타임에 사용자에게 마케팅 정보를 전송합니다. 스타벅스를 예로 들면, 스타벅스는 사용자의 SKU 구매 이력 데이터를 분석해 사용자의 취향 선호도를 계산하고, 이를 바탕으로 APP 전용 상품 배송 측에 '데일리 스탠다드'와 '당신이 좋아하는 것 알기' 기능을 출시했다. 'Daily Standard Offer'를 통해 사용자는 스타벅스 테이크아웃 서비스 이용 시 습관적인 선택을 효율적으로 할 수 있어 전환율이 효과적으로 향상됩니다. "좋아하는 것이 무엇인지 알아라"는 사용자의 취향 습관에 따라 소비 업그레이드(미국식 → 콜드브루)나 페이스트리 연계를 유도하고 고객 주문을 "우아하게" 늘릴 수 있습니다. 2. 개인화된 마케팅 활동 구성 돈을 많이 쓰는 일회성 마케팅과 비용이 들지 않는 개념적 마케팅의 추세가 잦아들면서 합리성을 되찾는 기업이 많아졌습니다. ROI를 향상시키는 가장 좋은 방법은 각 사용자의 문제점/가려움점/즐거움 점을 찾아 각 사용자에 따라 마케팅 자극을 제공하는 것입니다. 다음은 4가지 일반적인 사용자 구동 유형 및 해당 구동 레버입니다. 3. 라이프사이클 자동화 기업 CLV 관리 인식은 일반적으로 사용자 소비 행동 데이터를 정기적으로 구성하고 다양한 주기에 따라 해당 마케팅 활동을 수행합니다. 이것이 라벨 시스템의 기본 적용입니다. 그러나 실제로 마케팅 전략의 변화는 사용자 관심의 이동을 결코 따라갈 수 없습니다. 사용자와 이탈 노드의 소스는 모두 동적입니다. 따라서 사용자에게 레이블을 지정하는 프로세스도 동적이어야 합니다. 레이블 지정 조건을 설정하면 조건을 충족하는 모든 사용자에게 자동으로 이 레이블이 지정되고 해당 레이블이 지정된 그룹에 대한 마케팅 활동이 시작됩니다. 이러한 종류의 자동화된 관리를 통해 사용자에 대한 지식이 항상 실시간으로 유지되도록 할 수 있으며 운영자가 복잡한 데이터 처리 작업에서 벗어나 진정한 마케팅 창의성을 발휘할 수 있습니다. 5라벨 전략 검증 및 동적 설정 기업이 개인화 마케팅을 위해 라벨 시스템을 활용하게 되면, 무의식적으로 '상식적인 추측'을 하게 되거나, 모카를 구매하는 사용자에게 동일한 초콜릿 맛 디저트를 추천하는 등 다른 사람의 성장 전략을 배우게 됩니다. 향긋한 커피, 장기 제공 쿠폰은 지출하지 않는 사용자에게 푸시됩니다. 이러한 주관적인 작업은 단일 마케팅 캠페인만 지원할 수 있는 경우가 많으며 인간의 관찰 편향으로 인해 데이터의 전체 표현에 영향을 미칠 수도 있습니다.
비즈니스에 실질적인 성장을 가져올 수 있는 라벨 시스템을 확보하고 지속 가능한 사용자 운영 전략을 수립하기 위해서는 '가설-테스트-검증-정의'의 반복 프로세스를 라벨 시스템에 도입해야 하며 지속적인 반복 발굴과 노력만이 필요합니다. 그래야만 사용자를 정확하게 설명하고 더 많은 비즈니스 성장 포인트를 찾을 수 있는 태그 시스템을 찾을 수 있습니다. 다음은 기본 태그 전략 반복 검증 프로세스입니다. 위는 사용자 태그 시스템을 구축하기 위한 기본 프로세스입니다. 마케팅 지향적이고 역동적이며 반복 가능한 태그 시스템을 구축한 후 사용자에 대한 심층적인 통찰력을 개발하고 전체 생활을 수행할 수 있습니다. 주기 MOT 운영 또는 태그 특성에 따른 개인화 마케팅에 대해서는 별도의 장에서 논의할 수 있습니다.