想想看。如果天气寒冷，你想买一件羊绒衫，

当您打开移动购物APP时，会收到产品推送。

材料价格在你的需求范围内，所以你决定下订单。

对于商人来说，交易已经达成;

这为你节省了大量时间。

这就是精准营销的魅力所在。

虽然世界上对精准营销的实际解释已经更新，但企业的营销团队常常对如何建立一套适合自己的精准营销体系感到困惑。

亚马逊CEO杰夫·贝佐斯(Jeff Bezos)曾经说过，如果我有100万用户，我会创建100万个不同的网站!我们可以看到精准营销的重要性。

什么是精准营销?

所谓“精准营销”，一般来说，就是依靠大数据的开发，分析用户的消费习惯，对用户的消费行为贴上专门的标签，根据标签的内容绘制用户肖像，从而推送有针对性的商业信息。

可见，不理解用户谈论的内容有多准确?用户肖像或更准确地说，会员肖像，是精准营销的关键基础!

而企业的业务是非常不同的，目标成员自然也是不同的，如果你不能充分理解、分析自己的成员，盲目地将别人的营销经验设定在自己身上，自然也无法获得理想的准确效果。

Webpower随后将带您从自己的解读出发，然后科学建立会员标签体系，最终实现精准营销。

第一，精准营销的基石：准确的会员肖像

一千万人和你调情，就像一个人理解你一样。在互联网大数据时代，会员肖像对企业的重要性不言而喻。

作为大数据的基础，它完美地提取了成员的信息，以便进一步准确、快速地分析成员的行为习惯、消费习惯等重要信息、营销计划，并为数据、信息提供了坚实的基础，帮助企业快速找到准确的成员群体和更广泛的需求反馈信息等。

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1、人口属性—用户是谁(性别、年龄、职业等个人基本信息)

2、消费需求——消费习惯和消费偏好

3、购买能力——收入及购买力、购买频次和渠道

4、兴趣爱好——品牌偏好、个人兴趣

5、社交属性——用户活跃场景(社交媒体等)

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无论是企业会员访问网站、微信还是其他自建平台，只要平台独立的后台支持，那么后台系统就可以收集到会员的行为信息，对会员的瞬时和长期消费偏好、习惯、TA的性别、年龄、婚姻状况、职业等人口统计信息进行分析，建立会员肖像。

一旦该成员再次来到平台，他或她可以通过他或她以前的成员肖像实时影响他或她的点击行为。当他/她每次浏览和刷新时，他/她可以实时分析他/她当前的消费偏好，推断他/她是否有强烈的购买意愿，他/她的所处阶段，以及他/她对什么样的产品感兴趣。结合历史采购信息，将匹配度最高的产品或服务推到TA的前面，然后进行精准营销和一对一服务，提高交易效率。

当然，成员的肖像不能在一夜之间完成。在此过程中，有必要不断丰富和优化会员肖像模型，最终实现真正的个性化精准营销。

二、会员肖像的本质：标签制度

由于会员肖像如此重要，如何构建会员肖像?

这必须谈谈本文的重点——成员肖像标签系统。

正如我们在前一部分中提到的，成员肖像会根据成员的行为和习惯不断进行更正和描绘，成员的所有描绘属性都会以标签的形式“粘贴”到成员身上，通常称为标签。因此，标签是会员肖像的本质。

正如我们会不断修正会员的肖像一样，标签也会随着会员的行为反馈而动态变化，而静态标签对企业来说基本上没有意义。标签的目标是在收集大数据的基础上，以电子方式抽象用户属性，方便数据统计，建立大数据池，然后进行数据挖掘和聚合分析。

自2016年以来，互联网用户增长放缓，在线和离线获取新用户的成本上升。这促使公司向外看和向内看：他们如何重新发现现有成员的价值?

在这种背景下，成员标签制度有着更深的含义。

标签系统可以分为三个部分：数据处理层、数据服务层和数据应用层。

每一层都是不同的面向对象的，层次越深入，与业务的耦合就越少。层级越高，业务联系越强。

1) 数据处理层

数据处理层的功能是收集、清理、提取和处理数据，并提供最基本的数据原材料。一般来说，我们需要收集尽可能多的数据，以便构建一个好的用户标记系统。然而，这肯定是喜忧参半。因此，在收集所有数据后，有必要清除和移除权重并提取特征数据。

2) 数据服务层

该层的目的是满足业务端的数据需求，例如定义业务端所需的标签，创建和执行业务标签实例，以及提供相应的数据。

3) 数据应用层

应用层的任务是为产品和营销人员提供标记工具、聚合业务数据，并使企业能够根据自己的需要使用这些工具，例如营销人员经常需要的精确营销和个性化推送。

成员标签系统有三种设计方法：结构化标签系统、半结构化标签系统和非结构化标签系统

1) 结构化标签系统

成员的属性标签基本上是一个典型的结构化系统，体现在性别、年龄等方面。然而，由于属性标签的特殊性以及GDPR等相关法律法规的影响，这些标签只能通过事后分析和判断获得，而不能真正准确地获取。

2) 半结构化标签系统

当用于效果广告时，标签设计的灵活性大大提高。会员标签通常在行业中呈现出某种并行系统。当然，如果标签系统过于混乱，将更难投入运行。因此，在实践中，经常有必要对结构进行一定程度的妥协。

3) 非结构化标签系统

非结构化标签的典型示例是搜索广告中使用的关键字或Facebook使用的用户兴趣术语。该系统的关键是如何平衡合理的设计和提高广告效果。这里的关键技巧是深入研究特定行业的会员决策过程。

在会员制标签体系的构建中，有一个非常重要的原则，即低交叉率原则。如果两组肖像中的标签几乎相同，那么只有对会员需求影响不大的个别标签因素才能被削弱。

同时，会员肖像也应尽量保证其完整性和独立性。完整性是指包括尽可能多的成员组，而独立性是指要求这些组不重叠。

第三，如何构建会员标签体系，实现精准营销?

案例：如何构建会员标签体系，实现精准营销?

在Webpower的服务经验中，有许多例子表明，由于会员标签系统的改进，收入翻了一番。

中国著名的护肤化妆品品牌经过近20年的蓬勃发展，已经积累了数百万会员。但这些成员来自各种渠道，广泛分布在官网、线下柜台、超市、电子商务平台、社交平台。

因此，Webpower将在线收集分散的成员数据，建立SCRM成员中心，并整合所有渠道成员数据。

完成后，眼前的问题是：如何重新分析、发现和重新建立品牌的会员价值?最终导致公司盈利?

经过Webpower的深入分析，发现该品牌虽然拥有大量的会员数据，但缺乏科学的会员标签体系，几乎是空的、杂乱无章的、利用率低、效果差，导致恶性循环。

因此，重建会员标签系统的项目开始了。

1.第一件也是最重要的事情是理清业务。

如上所述，没有统一的模式来模仿用户肖像，这需要你真正了解会员，深入研究特定行业会员的决策过程。公司有哪些产品线?产品线的来源是什么?每个产品线的目标成员是谁等等。

2.整理完服务数据后，您可以按属性对标签进行分类，以清楚地显示标签之间的关联，为标签建模提供子集，并独立计算标签下的属性首选项或权重。

1) 在对标签进行分类和分类时，根据MECE原则，标签可以是独立的、完全详尽的。每个子集组合都可以覆盖父集合中的所有数据。四级标签深度控制便于管理。

2) 但应该清楚的是，标签并不是一个填空问题。事实上，经常会有数据缺失，解决方法是相关性判断。例如，用户的性别未知，但可以根据用户浏览和购买商品的历史行为计算性别偏好。

模型标签的定义解决了从头开始的问题。该模型用于计算用户对应属性的匹配度。

开放式模型计算规则解决了灵活的标签配置问题。营销人员可以根据自己的需要灵活更改标签实例的定义规则。

标签组合解决了标签扩展的问题。除了原始属性的规则定义之外，还可以创建新的复合标签。

科学的标签系统应满足两个要求：

1.标签的最小粒度必须达到特定的业务事实和数据，并且可以定制相应标签实例的规则。

2.不同的标签可以自由组合成新标签。同时，标签和重量之间的关系可以定制。

基于上述方法，Webpower完成了会员标签系统的重建。

短期内最大的变化是品牌在营销过程中的标签使用率大大提高;

经过一段时间，将营销活动前后的结果进行比较，后者由于标签定位科学，目标人群和营销内容都比较准确，转化率翻了一番。

结论

总之，精准营销必须以科学的会员标签体系为前提。

所谓精准营销就是在正确的时间，在正确的渠道向正确的受众发送正确的内容，如果没有会员标签系统，这是很难实现的。

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