数字经济时代,数字技术成为驱动新一轮产业变革浪潮的引擎,这不仅关乎技术,更关乎消费者与企业的关系。从企业经营的角度来看,消费者需求个性化,营销触点多元化,企业如何运用数字化的技术构建以消费者为中心的营销体系来驱动数字化运营,从而扩展消费者与企业价值连接的边界成为了新的挑战。
当下,企业期望沉淀数据资产,并以可视化的标签画像来指导业务,与消费者建立长期稳定的忠诚关系。本系列文章将通过对标签数据体系洞察、策略和价值的分篇描述,以业务场景为视角,洞察标签体系建设的核心与路径、解析推进标签体系建设的策略和实施、阐述标签体系的实践应用与长期价值。
【标签搭建指南】之洞察篇随着大数据与AI技术的不断发展与深度应用,基于标签数据的运营已成为企业经营管理和科学决策的基础。存量时代,企业应日益聚焦消费者需求,充分发挥数据标签的战略作用,促进各个环节的精细化、平台化、协同化、体系化,从而整体上实现运营效率、组织能力和IT效率的提升,赋能企业可持续增长。
为此,如何基于业务场景搭建可验证、可量化的闭环标签数据体系,是企业营销数字化落地的关键所在。
标签定义:标签是一种灵活的数据组织方式,是基于业务场景的数据载体。
一、聚焦业务场景应用,构建可自定义的标签系统
通过搭建灵活可靠的标签体系,企业将多样复杂的数据整合为标签,沉淀为数据资产,从而对数据进行快速的分类、获取和分析,支持刻画精准的用户画像,赋能营销场景,洞察市场特征。
不同行业、不同规模的企业,构建标签系统的诉求维度不一,但总的来说企业标签系统始终聚焦业务,以业务为中心,订立标签的原则是相通的。
1.平台化 | 激活标签灵活应用价值
标签系统位于数据层和业务应用层之间,是连接前端和后端的数据资产之一,既需要连接多样的数据,又要满足前端业务对其自由使用的需求。
基于此,标签搭建覆盖的范围包括但不限于企业主要数据流和业务流,目标是能够转化为对业务有价值的输出,并且保持可扩展性,实现企业级统筹复用、自定义灵活应用,快速满足多场景,全链路业务需求。
关键:企业级,能够承载的不仅是一个业务线,或者有限的场景,而是全企业全营销场景。
2.服务化 | 赋能关键场景和部门
标签赋能的范围除了覆盖企业多部门、多场景,还要为关键部门和关键场景提供服务。在明确业务路径和规范的基础上,标签对推动业务阶段的关键性转化动作具有明显效果。
比如APP运营部门构建单个或者群体用户画像挖掘用户价值,基于数据的用户画像核心是对用户进行标签化,包括用户基本属性、行为属性以及组合属性等,利用标签多维度圈选观测用户所处的阶段情况,采取相应措施防止流失或者召回该群体用户。
3.价值化 | 业务标签化、数据标签化
基于核心业务场景还是全线业务场景来搭建“少而精”或者“大而全”的标签系统,主要依赖于企业对本阶段的行业发展特性、公司业务发展情况,以及投入资源的认识和选择。
对业务场景所需的稳定特征采用标签化数据处理,搭建可落地的标签体系,保证标签计算所耗费资源(人力,物力)的性价比,企业能以最小的成本实现标签价值最大化。
二、基于业务营销实践,规划闭环标签体系面对“用户、商品、内容,门店,销售顾问”等等多样的场景关系,基于业务搭建的标签才能满足基础业务运营诉求。但同一家企业内不同业务部门对标签的需求并不完全一致,这就需要企业理清当前核心业务需求和业务路径,整体规划和设计相匹配闭环可迭代的标签系统才能真正赋能业务。
1.第一阶段 | 盘点全局业务,梳理全链路业务路径
为构建企业级可复用的标签体系,企业需要对原有数据情况以及已有标签进行全面的盘点,梳理业务主题、业务对象和业务过程及其之间的关系,深刻理解自家企业数据发生链路,并结合业务重点,整体规划可落地、可验证、可迭代的标签体系。
2.第二阶段 | 识别运营关键价值点,理清标签规划核心
不同的业务形态对应不同的营销模式,基于实践的营销形态在市场竞争中又有一定的变形。企业在实际的标签规划中应选择合适的营销框架来识别业务的关键价值点,比如常见的4P营销理论、用户旅程、用户生命周期等,从而把握标签体系的核心。
以零售行业为例,在企业业务较为稳定、用户主路径较为清晰的情况下,可采用“用户旅程+用户生命周期”双叠加的框架来确定标签体系设计的核心。
行业内标签方案设计差异点—示例
3.第三阶段 | 结合业务营销实践,构建高价值标签体系
基于企业全面的盘点,从业务形态和当前高业务价值点出发,企业可构建符合企业价值的标签体系,并通过设立量化指标来衡量标签在业务场景中的价值,逐步在持续的营销触达中验证和调优。
对于不能被标签特征化的数据和场景,即不具备高性价比、高价值的标签,可设计用户行为模型处理,精确描述此类用户,作为标签应用的补充。
标签体系从0到1逐步搭建的过程,是企业不断树立数据意识,是将数据价值真正落地于业务场景的关键一环。为此,企业在理清目标的基础上要依据自身情况选择适宜的建设路径。
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