干货 · 大数据精准获客策略

浏览: 作者: 来源: 时间:2020-12-22 分类:
用户画像平台关键是输出标签,从数据仓库的原始数据进行统计分析,得到事实标签,再进行业务建模分析,得到模型标签,再进行模型预测,得到预测标签

在大数据弥漫的今天,我们仿佛看见了眼前影影绰绰的都是客户,但当伸手去抓,却发现寥寥无几,什么原因?让我们的客户变成了镜花水月,主要原因,还在于对客户的把握不够精准。

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举个例子,你是希望男性或女性更青睐你的产品?还是年轻人或中青年有兴趣?什么职业的客户更对你产品的路子…

知道客户画像是精准获客的第一步并不难,但客户画像,你真的做到位了吗?

用户画像(User Profile)与User Persona(用户角色)不同,当我们讨论产品、需求、场景、用户体验的时候,往往需要将焦点聚集在某类人群上,用户角色便是一种抽象的方法策略,是目标用户的集合;用户画像则是用户信息标签化总集。

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如果业务量与数据量都已达到一定规模,用户画像标签却只有那么寥寥数条,那只能说明:你还是没能了解你的客户

用户画像的核心工作就是为用户打标签,也是通过一系列的标签把用户呈现给业务人员,首先业务知道目前我的客户是什么样的群体。

接下来,便是最古老的手段 — 营销获客

但从粗放式到精细化,用户画像将用户群体切割成更细的粒度,辅以短信、EDM、活动、流量端等手段,驱以关怀、挽回、激励等策略,古老的营销套路因为基于大数据的用户画像,而变得精彩异常。

交叉销售:针对客户如何作二次营销和交叉销售,这类客户群体有什么特征? 促活:如何根据特征去激活沉睡客户客群,沉睡了多久,使用什么样的方式和手段促活? 拉新:产品目前用户都是什么类型、性别、年龄和出入地点,如何去拉新用户、使用什么样的策略和营销手段,营销费用投入后拉来的客户都是什么样的客户,成本如何,如何来改进营销方式来减低营销成本?业务人员通过已有标签或者自定义标签可以任意筛选用户,对用户导入作二次加工。 固定标签:业务人员根据 T+1 固定打好的标签对用户进行筛选。例如,选择本科 + 广东 + 福建 + 有房贷 + 收入3000 + 5000,可以通过用户画像系统来选择这样一类标签。筛选后的人群可以进行二次营销、发营销消费、发优惠卷等定向推广活动。 标签自定义:业务人员可以自定义标签来进行灵活配置。 自助查询:业务人员可以根据标签来查询这类用户、查看这类人群的画像情况。

如何实现?

整体架构

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数据来源

由于数据来源比较复杂,所以打标签前,数据整理和清洗是保证数据质量的重点。

业务建模

业务部门了解客户的标签的情况及特色;数据部门更了解数据加工与模型。所以建模需要数据和业务部门共同完成。

很多公司花了很大精力和资源建设的所谓用户画像,业务和数据部门对业务需求和模型没有理解,上线后基本用不起来。

标签体系

用户画像平台关键是输出标签,从数据仓库的原始数据进行统计分析,得到事实标签,再进行业务建模分析,得到模型标签,再进行模型预测,得到预测标签。

标签体系建设是平台的关键,平台的一期可以先建设原始标签和事实标签,二期三期后项目人员对业务和标签体系有深入的了解后再进行建设。

标签数量也不求多,其实业务人员常用的标签300维度以内基本就完全覆盖。

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原始标签

用户最基本的信息,例如用户的性别、注册情况等信息。

事实标签

通过对于原始数据库的数据进行统计分析而来的,例如用户理财次数等用户一段时间内实际理财的行为统计。

模型标签

模型标签是以事实标签为基础,通过构建事实标签与业务问题之间的模型,进行模型分析得到。例如结合用户收入与负债情况的用户风险评分等。

预测标签

在模型的基础上做预测,比如预测用户的价值、用户欺诈违约的风险或意向等。

用户画像系统

画像系统作为业务使用的展示平台主要有以下功能。

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重点功能实现

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小结

好的用户画像平台,不仅是大数据架构里重要环节,更是一统精准营销、风险、新产品研发的核心所在。

画像平台作用在于,将数据化的标签,将用户信息标签化,转换成产品运营策略。不同的标签对应不同的用户群体,也对应不同的营销手段并分析用户需求,以达到我们的运营目的。