标签加工快速、人群特征掌握准确、营销策略迭代快
标签评估与优化:根据标签排行榜,掌握核心标签;根据标签覆盖趋势,掌握标签变化;根据标签调用趋势,掌握标签使用情况。
为维持老顾客的忠诚度,并引导现在购买初级产品的老客户向高级产品进阶,圈选出为“老顾客升级”用户,为这些客户发放高端产品的优惠券。产品上选择:“最近1年购买次数>=1”且“最近1年消费金额>=1000”且“性别=女”的客户。
场景举例:进一步分析“老客户升级”这批用户的会员等级、月消费支出、是否为活跃用户等,进一步掌握群组特征,调整自己的营销策略。
场景举例:圈选出一个“忠实用户”群组,监控每天忠实用户的人数,看是不是有明显波动,某些活动发放后,数据是否有提升;某个时间人数是否有骤减,保障群组的稳定持续上升。
可分析同一实体不同群组的相似性与差异性,用户自行选择分析维度,总结规律,进行群组优化。
分析多个群组的重合度,找出群组的交叉实例,确定核心群体,完成缩群动作。场景举例:分析“老顾客升级”群组与“高端客户”的重合度,看是否有重复人群,最终推送优惠券可进行策略调整,不针对这部分重合客户进行本次推送。
场景举例:1.将“针对老客户升级的优惠券发送”人群通过API接口,提供给营销平台,营销平台针对这批人进行优惠券发送;2. 用户每次进入APP时,检测该用户是否在““针对老客户升级的优惠券发送”人群名单里,若在发送优惠券。
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