《CDA-LEVEL-II考试大纲》解读--PART 3 标签体系与用户画像

PART 3 标签体系与用户画像

一、标签体系设计原理

【领会】
区分标签和指标的概念;
精准营销与量化风控的概念;
消费者决策进程;
客户、产品、渠道标签的核心内容;
【熟知】
分层标签和分群标签;
马斯洛需求层次理论与精准营销的关系;

1、标签&指标

标签是一种对数据进行分类和组织的方式，可以用来描述某个对象的属性、特征或者类别。
指标是用来衡量某个现象或者事物的数量化指标，通常用来评估某个目标的达成度或者变化情况。

2、精准营销&量化风控

精准营销是利用大数据技术和算法，对客户进行深度分析，实现精准定位、个性化推荐和精细化管理的一种营销方式。
量化风控则是利用数学模型和算法，对金融市场和交易进行风险评估和控制的一种方法。

3、消费者决策进程

消费者决策进程包括需求识别、信息搜索、评估和选择、购买和后续行为等四个阶段。在这个过程中，消费者会受到各种内部和外部因素的影响，最终做出购买决策。

4、客户、产品、渠道标签

类别	内容
客户标签	主要涉及客户的属性和行为特征，如年龄、性别、职业、收入、购买历史等
产品标签	主要涉及产品的属性和特征，如品类、型号、规格、材料等
渠道标签	主要涉及销售渠道的属性和特征，如线上、线下、门店位置、销售人员等

5、分层标签&分群标签

分层标签是根据客户的属性和行为特征，将客户分为不同的层次，以便进行个性化营销和服务。
分群标签则是根据客户的相似度，将客户划分为不同的群体，以便进行市场细分和目标营销。

6、马斯洛需求层次理论&精准营销

马斯洛需求层次理论认为人类的需求可以分为生理需求、安全需求、社交需求、尊重需求和自我实现需求五个层次。精准营销可以通过对客户需求的深入分析和理解，实现个性化推荐和精细化管理，从而更好地满足客户的需求。

二、标签的加工方式

【领会】
基础、统计、模型标签
【熟知】
RFM 模型

1、基础、统计、模型标签

类别	内容
基础标签	主要包括客户的基本信息，如姓名、性别、年龄、职业等
统计标签	主要包括客户的购买行为和消费能力，如购买频率、购买金额、平均客单价等
模型标签	主要包括通过数据挖掘和机器学习等方法得到的客户特征，如RFM模型中的R、F、M等。这些标签可以帮助企业更好地了解客户，实现个性化营销和服务

2、RFM 模型

RFM模型是一种基于客户行为的分析方法，主要通过分析客户的购买行为，将客户分为不同的层次，以便进行个性化营销和服务。其具体流程如下：

• R（Recency）：最近一次购买时间。根据客户最近一次购买的时间长短，将客户分为不同的层次。
• F（Frequency）：购买频率。根据客户购买的频率，将客户分为不同的层次。
• M（Monetary）：购买金额。根据客户购买的金额，将客户分为不同的层次。
  根据R、F、M三个维度，将客户进行组合划分，得到不同的客户群体。RFM模型的优缺点如下表所示：

优点：

• 简单易懂，易于操作。
• 可以在不需要大量数据支持的情况下，对客户进行有效的分类。
• 可以帮助企业实现个性化营销和服务，提高客户满意度和忠诚度。

缺点：

• 只考虑了客户的购买行为，忽略了其他重要的因素，如品牌认知、口碑等。
• 无法应对客户行为的变化，如某个客户可能由于个人原因暂时没有购买行为，但仍然是有价值的客户。
• 在划分客户群体时，容易出现“灰色地带”，即同一层次内客户行为差异较大，难以确定客户的真实价值。

三、用户画像

【领会】
用户旅程分析；
标准用户分析与偏离度分析；
【熟知】
用户画像技术在营销获客、风险防控中的应用

1、用户旅程分析

用户旅程分析是一种从用户角度出发，对用户在整个购买过程中的行为和体验进行分析的方法。其主要流程包括以下几个步骤：

• 定义用户旅程：根据用户的购买路径和行为，定义出整个用户旅程的各个阶段。
• 识别关键转折点：通过数据分析和用户反馈等方式，识别出用户旅程中的关键转折点，即用户在这些节点上的行为和体验会对后续决策产生重要影响。
• 优化用户体验：根据用户旅程中的痛点和问题，对产品和服务进行改进和优化，从而提高用户满意度和忠诚度。

2、标准用户分析&偏离度分析

标准用户分析是将某个特定指标的平均值作为标准，对用户进行分类和比较。例如，对于某个电商平台，可以将月消费金额的平均值作为标准，将用户分为高消费、中等消费和低消费三个等级。

偏离度分析是对用户与标准之间的差异进行分析和评估。例如，对于上述电商平台，可以计算每个用户的消费金额与平均值之间的差异，从而确定用户的偏离度。

3、用户画像技术应用

用户画像技术是通过对用户数据进行深入分析和挖掘，得到用户的行为、兴趣、特征等信息，从而形成用户画像。其应用主要包括以下两个方面：

营销获客：通过用户画像技术，可以更好地了解用户的需求和偏好，从而实现精准营销和个性化推荐，提高用户转化率和购买意愿。
风险防控：通过用户画像技术，可以识别出潜在的欺诈行为和风险因素，从而实现风险预警和防范措施，保障企业和用户的利益。

(“Whatever happens tomorrow, we have had today. 做好当下的事，才能勇往直前”FIGHTING. . . .)