通过数据银行实现用户细分和制订精准运营策略

2023-11-17 理论教育版权反馈

【摘要】：通常行业会采用“数据银行”这个工具来进行人群标签和用户细分。数据银行是一个数据储存、备份、归档的数据中心。在运用数据银行的基础上，才能在电商运营的过程中实现用户的细分。比如中国13亿人口，如果仅仅打上年龄、性别两个标签，则会有几个亿的潜在用户。（三）制订策略在精准了解用户属性，并且对用户进行细分以后，就可以以用户为核心制订策略，进行更加精准有效的运营。

用户是任何一个互联网服务的核心，一般的商家或者个人在电商运营的过程中，很少会运营一个互联网电商App或者网站，所以用户的运营并不是针对互联网产品的用户运营，而是在运用平台规则的前提下对企业品牌商品的用户运营。

针对用户的运营是电商运营的根基，只有对用户了解得更加清晰，根据用户的逻辑来制订电商运营的策略，才能真正地实现更加精细的电商运营。

（一）了解属性

用户虽然是独立的个体，但是如果把购买用户的属性了解得更加清晰，那么就能依据购买用户的属性来寻找到更多类似的用户，这类用户对于产品的购买转化率更高。

要了解用户的属性，在数字营销过程中需要更加清晰用户的标签。用户的标签一般分为基础属性标签和行为属性标签。基础属性标签一般包含用户的姓名、年龄、性别、所在城市、收入、工作等人口学属性。了解用户的基础属性是最基础的一步，也是非常重要的一步。只有清楚用户的基本属性，才能帮助我们从第一个维度了解我们的直接消费者是谁？潜在消费者是谁？这些人群在哪里？清晰地了解这些情况以后，就肯定不会出现把尿不湿卖给单身男性这种基本的错误。而行为属性（广义的行为属性包含行为特征、购买能力、社交特征等综合属性）就是从另外一个角度来了解用户，比如用户的购买时间、购买频率、购买金额等用户在电商过程中产生的一系列行为。了解清楚用户的行为才能根据用户的行为总结和归纳我们的运营方针，比如针对用户在晚上7～9点的高峰访问习惯，我们需要配备更多的客服。在旺季的促销节点前，需要更加充分地备货等。运用好第一个属性加第二个属性，才能更加清晰地了解用户。

（二）用户细分

对于用户的细分，理论上一定是越详细、标签越多越精准。那么这个时候就存在两个挑战，第一个挑战就是如何对用户进行标签和定义。通常行业会采用“数据银行”这个工具来进行人群标签和用户细分。数据银行是一个数据储存、备份、归档的数据中心。在运用数据银行的基础上，才能在电商运营的过程中实现用户的细分。(www.chuimin.cn)

第二个挑战就是在用户细分的过程中，如何达成用户精准和扩大之间的平衡。用户精准是一个常规电商运营过程中的基本需求，一个用户的标签越多，那么找到其他潜在用户的数据就会越准确。但是越精准，则意味着用户的数量越少。比如中国13亿人口，如果仅仅打上年龄、性别两个标签，则会有几个亿的潜在用户。这是不精准的，因为这几个亿的用户不可能都买你的产品。在这种逻辑下，标签越多，购买可能性越大，但是标签越多，最后找到的人群越窄。如果给用户打上100个标签，甚至1 000个标签后，可能只剩下10个用户，这10个用户可能购买产品的概率是100%，但是只有10个用户，对于电商运营就失去了意义。因此，在用户细分的过程中，需要达成这两者之间的平衡，既保障用户的基本基数，让大量的用户来购买，或者影响大量的用户来购买，另外一个方面要尽量地精准，不能制订无效的策略或者进行无效的投放。

（三）制订策略

在精准了解用户属性，并且对用户进行细分以后，就可以以用户为核心制订策略，进行更加精准有效的运营。

我们可以根据不同的用户类型和用户的常规数据来进行深度挖掘和分析，从而更加精准地推送更多信息。比如对流水用户进行召回式广告，对低访问用户推送更多促销活动，对高访问用户提升会员体验等，可以根据不同的用户类型，分别采用不同的活动和运营方式。

我们也可以根据数据做更深度的挖掘，从而确认产品组合和推荐策略。用户在购买行为过程中最关注什么商品？最喜欢什么推荐？我们根据用户的浏览习惯给予每个用户更加贴近其喜好的内容，保障每一个用户的转化率提升。

我们还可以根据我们商品购买的整体用户挖掘，发现购买用户的数据规律，从而找到最核心的购买人群，根据核心购买人群的特征，进行更多的广告投放，吸引更多的类似核心购买人群的新用户来到我们的电商网站，并根据这些人的行为匹配和推荐更精准的产品，来实现更多的电商销售。

通过数据银行实现用户细分和制订精准运营策略

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