数据标签赋能精细化运营的一些场景案例

36氪的朋友们·2024年04月25日 18:20

场景案例缺失是最大的痛点。

纯平台、工具型的数据产品经理随着系统工具的迭代完善会逐渐触及天花板，毕竟到了后期产品迭代不可能只是做一些UI、UE层面的优化，可能有个初级的产品能够小修小补就够了。

所以，除了做好平台能力的沉淀外，还需要逐步走向业务应用，深入了解业务是如何使用工具进行数据化运营的。求职面试过程中，经常也会问到，“请举几个典型的数据驱动业务的例子”，尤其对于转型的同学而言，场景案例缺失是最大的痛点，所以总结分享一些。

用户画像及标签数据赋能精细化运营案例

1.用户行为交互

经济下行消费降级，中产工薪阶层开始找平替的时候，买东西会多次比价，拼多多越来越香了。五一准备出行，当你打开App浏览了多个酒店，但是迟迟没有下单，这个时候弹出一个酒店15元优惠红包，于是就下了个单。在这场景中，可以基于CDP的标签体系，进行人群规则的配置，比如

当浏览酒店详情页>5次，

当前酒店待出行订单=0

机票目的地=‘三亚’

历史使用红包订单数占比>30%

2.用户行为激励

增长黑客理论任务，当用户某一行为达到一定次数（魔法数字）之后，用户的留存或者忠诚度会趋于稳定，于是用户增长团队需要基于一些关键行为进行用户激励，以大众点评为例，数据分析发现用户主动写点评3次以上，或者收藏商家7个以上，留存率明显高于其他用户，于是需要通过积分奖励、优惠刺激手段，引导用户写点评做任务，这时，用到的人群标签可能是：

当日打开App=是

当前点评数<=2

已消费订单>0或浏览POI详情页>2次

3.用户分层与促活、召回运营

用户画像理论经典的模型是RFM模型，将用户按照最近一次消费时间、最近X年消费次数、最近X年消费金额划分成不同的象限，定义用户的价值高低，或者基于业务属性定义生命周期标签（新激活、成长用户、成熟用户、衰退用户、流失用户）等。在用户运营时，可以根据不同的用户价值、所处的生命周期进行差异化的营销策略，比如对于流失的高价值用户通过短信等渠道进行流失或衰退召回，成长用户进行复购、促活运营等，好钢用在刀刃上，有限的营销成本花在有价值的用户身上

4.广告精准投放

不管是站内的banner、运营位等广告展现还是对接外部流量渠道，如微信广点通、抖音、小红书等，基于目前人群的广告精准展示，可以最大效率地进行流量分发。CDP基于标签和人群的分层能力，输出人群包或者种子人群。以微信投放场景为例，对近一年访问过但是没有成功的用户进行二次触达，相比较纯新流量，曝光过的用户可能二次转化的概率更高。或者基于目标产品的用户人群画像，性别、年龄、消费水平、兴趣偏好、城市等圈选用户人群包，对接广告DMP平台进行人群的looklike扩展，提升投放的准确度。

5.产品差异化与千人千面

个性化推荐是大数据在产品智能化最早的应用，基于用户历史浏览行为、订单、人群特征（基于用户的协同过滤）、商品特征（基于商品的协同过滤），可以说非常成熟，除了产品列表外，产品功能层面也可以基于用户标签进行差异化匹配，比如针对商务出行的用户（一等座、头等舱、发票等标签），优先展示专车的tab，而针对学生群体，默认选中快车选项，节省用户二次切换的时间。

6.LBS场景化营销

地图基于POI的应用非常成熟，以旅游行业为例，可以针对POI属性的一些场景化运营。例如，当用户当前定位的POI是机场附件1.5公里，并且有机票订单时，推送打车的优惠，医院、工厂周边派发酒店优惠等。