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  • 客户标签方案实例

    2018-12-29 10:50:24
    客户标签实例交流,帮助你了解真实的用户画像和客户标签
  • 客户标签更换

    2017-02-04 13:20:07
    问题描述:  系统打印出来的A客户标签不是A客户需要的,通过参照其他客户标签的方式进行修改。 处理: 生产管理------基础设置-------参照定义客户标签

    问题描述: 

    系统打印出来的A客户标签不是A客户需要的,通过参照其他客户标签的方式进行修改。

    处理:

    生产管理------基础设置-------参照定义客户标签


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  • 在销售过程中,你一定会用到客户分类和客户标签,那么用户画像又是什么呢?这三者又是如何助力转化,提高成单率的呢?什么是客户分类、客户标签和用户画像?在转化之前,我们先把客户分类、客户标签、用户画像这几个...

    在销售过程中,你一定会用到客户分类和客户标签,那么用户画像又是什么呢?这三者又是如何助力转化,提高成单率的呢?

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    什么是客户分类、客户标签和用户画像?

    在转化之前,我们先把客户分类、客户标签、用户画像这几个名词的意思搞清楚:

    分类就是基于某一维度,把目标群体分为不同的类别。

    比如按照性别来分类,身份证层面上可以分为男性和女性,按照年龄来分类,可以分成幼儿、青少年、成年人、青壮年、老年人等。

    面对客户时,各行各业结合自己行业特点,基于某一维度给客户进行分类,比如基于客户的购买阶段,可以分成陌拜客户、意向客户、潜在客户、签约客户等;

    教育行业可根据自身特点来分类,比如第一次试听客户、第二次试听客户、购买客户、复购客户等。

    大家有没有发现,分类有一个特点,就是他们之间彼此互斥,在教育行业,如果这个客户是第一次试听客户,那他在阶段绝不会是购买客户或者复购客户,就是说客户分类的划分是绝对不会覆盖重复的。

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    标签通常是人为规定的、高度精炼的特征标识。其实生活中经常用到,我们无形之中就会被贴上标签或者给别人贴标签,比如你是95年出生的,别人就会叫你90后;比如你身边的朋友,你可能会形容她是“白富美”或“高富帅”,这些标签在一定程度上对一个人或一类人进行了说明,你一听到这个标签就知道他大概是什么样子的。

    和分类不一样,标签是个人或企业的属性,是可以重复的,标签越多,你对他的了解就越全面。在工作中,你可以为客户贴上各种标签,甚至可以通过标签来快速搜索到目标客户,只要你贴的标签够多够准确,你就能够快速及时了解你的客户。

    用户画像这个名词就比较专业了,这一理念是交互设计师之父阿兰·库珀提出来的,他是这么定义的:用户画像是真实用户的虚拟代表,是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型。

    我们前面说过了客户标签的含义,到了用户画像这里是不是有一点混淆?

    我们可以这么来理解两者之间的关系,用户画像的核心工作就是给用户打标签,每个标签分别描述了该用户的一个维度,各个维度之间相互联系,共同构成对用户的一个整体描述,这些标签集合就能抽象出一个用户的信息全貌。

    标签化是用户画像最直观的解释,但它不等于用户画像。用户画像区别于标签还有一个显著的特点--以数据为基础,我们贴标签甚至可以凭直觉、凭感受,但是用户画像的成立一定是经过大量的数据分析之后抽象出来的,它更加的真实、全面、立体。

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    大数据时代,以互联网为代表的现代信息科技将从根本上改变运营模式。数据在呈现海量化、多样化、传输快速化和价值化的变化趋势的同时,也改变了各行各业的市场竞争环境、营销策略和服务模式。依托大数据的发展,分析用户的消费习惯,构建客户标签,抽象用户画像,继而有针对性地进行精准营销,是各行业获客的有效方法。

    客户分类、客户标签和用户画像怎样助力转化?

    我们的目的不是弄清三个名词的含义,我们的目的是“用理论指导实践,用实践验证理论”,搞清楚三个名词的含义只是帮助理解,更重要的是在销售活动中,我们要用它们提升转化率和成单率。

    这里将结合 企搜客大数据智能拓客平台 和 企客宝旗舰版客户管理系统 ,对客户分类、客户标签和用户画像的应用进行说明。

    企搜客大数据拓客平台简介

    新一代大数据客户搜索平台,通过关键字搜索潜在客户,批量稳定提供准确销售线索

    • 数据来源阿里巴巴(1688),慧聪,顺企网等100多公开的高价值商务网站
    • 客户线索数据根据目标网站实时更新,支持行业搜索,关键联系人等多维条件筛选
    • 新一代大数据客户搜索平台,通过关键字搜索潜在客户,批量稳定提供准确销售线索
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    平台根据大量的数据分析,对企业贴上了准确的标签,方便用户在查看企业时,结合标签快速对企业有一个全面的了解。

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    企客宝旗舰版客户管理系统系统简介

    • 企客宝旗舰版是基于最新技术架构,具备客户管理、商机、合同、款项等全面的CRM功能
    • 支持灵活的权限和字段自定义、公海回收、工单、审批、回访提醒等
    • 无缝集成呼叫中心,全面支持固话、手机、4G全网通话机等多种模式
    • 全面支持安卓、苹果的移动端APP支持

    客户分类

    在企客宝旗舰版中客户分类是实现客户快速筛选的重要维度,且一个客户对应唯一的客户分类。

    在客户跟进中,基于与客户的沟通和判断,可以调整客户的分类,例如设为【初始客户】,【潜在客户】等,方便在CRM客户数据浏览时,快速筛选处理相关类型的客户。也可以根据企业实际需求,在此创建所需的客户分类,并设置相应的颜色,方便区分。

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    客户标签

    由于客户通常具备多种属性,一个客户可以设置多个CRM客户标签,方便通过某个CRM客户属性维度,来快速筛选跟进客户。

    您可以根据企业实际需求,在此创建所需的客户标签,并设置相应的颜色,方便区分。

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    数据统计

    企客宝旗舰版提供客户管理、联系人管理、工单管理、公海管理、销售机会管理、产品管理等,且从多个维度对各项字段进行了统计。

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    企搜客+企客宝

    两个平台可以独立运行,也可以配套使用,账户体系打通,管理员可以在企搜客搜索潜在客户,一键导入企客宝管理,并分配给销售人员进行跟进,最后转化成单,高效简单!

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    无论是客户分类、客户标签还是用户画像,其最终的落脚点都是助力销售,转化成单

    尤其是用户画像,它的初衷是好的,但是却难以用好,多数情况下会沦为形式主义。不能想当然的归纳一个齐全完备的体系,却忽略了画像的核心价值--用户画像首先得是商业目的下的用户标签集合。并不是有了用户画像就一定能驱动和提高业务,而是为了驱动和提高业务,才需要用户画像,这是很容易犯的错误。

    但是使用企搜客+企客宝,有助于驱动和提高业务!

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  • 通过构建客户标签,支撑精准营销服务,是应对上述挑战的有效解决方案。但是怎么设计一个完善的用户标签体系?怎么打标签?打哪些标签?谁来打?怎么使用用户标签创建商业价值?这些都是产品设计层面需要解决的问题。...

    如何在ZB级的海量数据中获取并筛选有价值的信息,是对IT企业的一大挑战。通过构建客户标签,支撑精准营销服务,是应对上述挑战的有效解决方案。

    但是怎么设计一个完善的用户标签体系?怎么打标签?打哪些标签?谁来打?怎么使用用户标签创建商业价值?

    这些都是产品设计层面需要解决的问题。

    掌上医讯一直以来都致力于打造医生的今日头条和智能化的学习平台,通过大数据技术实现医生学习的智能化和个性化,而要构建这样一个学习平台,最基础的就是要建立用户的标签体系。

    经过长时间的学习、思考、借鉴和实践,现在已经有了自己的标签构建思路,并且也已经提取出了符合自身业务的标签。我们十分重视用户行为日志的收集,现在已经有了亿万级别的日志数据,正在搭建数据处理和标签计算平台,以下是我们整理的建设思想。

    1.标签系统的结构

    标签系统可以分为三个部分:数据加工层、数据服务层和数据应用层。

    每个层面向的用户对象不一样,处理事务有所不同。层级越往下,与业务的耦合度就越小。层级越往上,业务关联性就越强。

    2.数据加工层

    数据加工层收集、清洗和提取数据。掌上医讯有诸多的学习模块,同时又有网站、APP、小程序等多个产品形式,每个产品模块和产品端都会产生大量的业务数据和行为数据,这些数据极为相似又各不相同,为了搭建完善的用户标签体系,需要尽可能汇总最大范围的数据。收集了所有数据之后,需要经过清洗、去重、去无效、去异常等等。

    3.数据业务层

    数据加工层为业务层提供最基础的数据能力,提供数据原材料。业务层属于公共资源层,并不归属某个产品或业务线。它主要用来维护整个标签体系,集中在一个地方来进行管理。

    在这一层,运营人员和产品能够参与进来,提出业务要求:将原材料进行切割。

    主要完成以下核心任务:

    定义业务方需要的标签。

    创建标签实例。

    执行业务标签实例,提供相应数据。

    4.数据应用层

    应用层的任务是赋予产品和运营人员标签的工具能力,聚合业务数据,构建具体的数据应用场景。

    (1)标签的类型

    从数据提取维度来看,标签可分为:事实标签、模型标签和预测标签。

    (2)事实标签

    从生产系统获取数据,定性或定量描述用户的自然属性、产品属性、消费属性、资源属性等,以及根据工作人员经验积累的业务规则进行筛选、分析生产的标签,如是否活跃用户、是否是考生等。

    (3)模型标签

    对用户属性及行为等属性的抽象和聚类,通过剖析用户的基础数据为用户贴上相应的总结概括性标签及指数,标签代表用户的兴趣、偏好、需求等,指数代表用户的兴趣程度、需求程度、购买概率等。

    (4)预测标签

    基于用户的属性、行为、信令、位置和特征,挖掘用户潜在需求,针对这些潜在需求配合营销策略、规则进行打标,实现营销适时、适机、适景推送给用户。

    从数据的时效性来看,标签可分为:静态属性标签和动态属性标签。

    (5)静态属性标签

    长期甚至永远都不会发生改变。比如性别,出生日期,这些数据都是既定的事实,几乎不会改变。

    (6)动态属性标签

    存在有效期,需要定期地更新,保证标签的有效性。比如:用户的购买力,用户的活跃情况。

    5.标签的定义

    给用户打标签,建立用户画像,最终都是为了去应用,所以我们要站在应用场景上去定义用户的标签体系,每个标签都有最终的用途。比如:我们做考试培训服务,我们需要建立“是否考生”的标签。

    另外,不同的行业他们的用户特征也是有显著区别的,比如:医生用户相比普通用户来说,就多了像“科室”、“职称”、“所在医院等级”等特殊含义的标签。

    而标签是有层级关系的,既是为了管理,更好的理解,又是为了控制粗细力度,方便最终的应用。标签深度一般控制在四级比较合适,到了第四级就是具体的标签实例。

    我们根据公司的业务首先划分了人口属性、行为属性、用户分类和商业属性四个大的分类,下面又分了上网习惯、学习惯、人群属性、消费能力、消费习惯等分类,最末级精确到用户的活跃等级、阅读来源、考试偏好等具体的标签。

    6.标签的维护

    每个标签都不会凭空产生的,也不会一成不变,更不会凭空消失。标签的维护需要生成规则,需要定义权重,需要更新策略。

    7.生成规则

    如第一部分所说,标签分为事实标签,模型标签和预测标签三大类。对于这三类的标签,生成规则的难度和复杂性也是逐级递增的。事实标签只需要考虑从什么地方提取即可,它即包含明确的标签定义,又包含无法穷举的标签集,比如:关注的病种。

    而模型标签需要进行数据的关联和逻辑关系的设计,通过一定的模型对数据进行计算得来。而预测标签相对就非常的复杂,无法从原始数据提取标签,标签的生成准确度就太依赖我们大数据分析和人工智能技术的应用。

    8.定义权重

    一个标签会在多个场景下出现,比如:一个疾病标签,它极可能在浏览过程中生成,也有可能在搜索场景下产生,但是对于这两个场景所对应的同一个标签,他们的权重是不同的。浏览相比搜索,权重要小得多,因为搜索的主动需求更大。

    9.更新策略

    上文我们从数据的时效性上对标签分为静态属性标签和动态属性标签,对于静态属性标签的处理相对比较简单,就不停的累加即可。但是对于动态属性标签,需要对过期标签进行降权甚至删除处理,比如:医生考试前和考试后,会影响“是否考生”这个标签的,这就需要制定更新策略。

    10.标签建设的技术架构

    标签体系的建设涉及很多环节,数据量也十分巨大,需要有一个健壮且高效的技术架构来支持数据的存储及计算,掌上医讯采用了sql数据库和no-sql数据库来满足结构化数据和非结构化数据的存储。

    使用hadoop的分布式存储技术及hive和hbase组件作为数据仓库,使用MapReduce和spark分布式计算来提高计算速度,使用kylin进行多维分析,通过BI工具和接口对外提供应用,使用sqoop和kettle进行数据的抽取及流程的调用。

    11.更多的应用场景

    用户标签建立已经基本应用在掌上医讯的内容智能推荐的学习场景中,但随着标签的完善以及智能化处理的提升,这套标签体系将有更广阔的应用场景。

    (1)智能化学习场景的构建

    通过用户学习需求的标签的分析进行用户分群,针对不同的用户群在APP的功能和内容上进行个性化展示,满足不同学习需求的用户个性化的学习服务。

    (2)精准营销推广的建立

    更细粒度的对用户进行筛选,同时能够精准预测可能存在的目标用户进行推广,从而扩大医生覆盖,提升推广的转化率。

    (3)KOL用户画像的描绘

    基于该标签模型,增加对外部数据的采集分析,更加完整的生成医生360度的用户画像,帮助企业寻找潜在的KOL用户,实现用户洞察,辅助市场决策。

    标签的建设是一个看似高大上,其实很繁琐、纠结的过程,需要对业务抽丝剥茧,还要应对运营需求的各种变化,不过对公司发展的影响也是深远的。

    End.

    作者:小牛学堂

    来源:简书

    本文均已和作者授权,如转载请与作者联系。

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  • 如何设计一个完善的用户标签体系?怎么打标签?打哪些标签?谁来打?...通过构建客户标签,支撑精准营销服务,是应对上述挑战的有效解决方案。但是怎么设计一个完善的用户标签体系?怎么打标签?打哪...

    如何设计一个完善的用户标签体系?怎么打标签?打哪些标签?谁来打?怎么使用用户标签创建商业价值?

    在大数据时代,数据在呈现出海量化、多样化和价值化变化的同时,也改变了传统IT行业的市场竞争环境、营销策略和服务模式。

    如何在ZB级的海量数据中获取并筛选有价值的信息,是对IT企业的一大挑战。通过构建客户标签,支撑精准营销服务,是应对上述挑战的有效解决方案。

    但是怎么设计一个完善的用户标签体系?怎么打标签?打哪些标签?谁来打?怎么使用用户标签创建商业价值?

    这些都是产品设计层面需要解决的问题。

    掌上医讯一直以来都致力于打造医生的今日头条和智能化的学习平台,通过大数据技术实现医生学习的智能化和个性化,而要构建这样一个学习平台,最基础的就是要建立用户的标签体系。

    经过长时间的学习、思考、借鉴和实践,现在已经有了自己的标签构建思路,并且也已经提取出了符合自身业务的标签。我们十分重视用户行为日志的收集,现在已经有了亿万级别的日志数据,正在搭建数据处理和标签计算平台,以下是我们整理的建设思想。

    标签系统的结构

    标签系统可以分为三个部分:数据加工层、数据服务层和数据应用层。

    每个层面向的用户对象不一样,处理事务有所不同。层级越往下,与业务的耦合度就越小。层级越往上,业务关联性就越强。

    数据加工层

    数据加工层收集、清洗和提取数据。掌上医讯有诸多的学习模块,同时又有网站、APP、小程序等多个产品形式,每个产品模块和产品端都会产生大量的业务数据和行为数据,这些数据极为相似又各不相同,为了搭建完善的用户标签体系,需要尽可能汇总最大范围的数据。收集了所有数据之后,需要经过清洗、去重、去无效、去异常等等。

    数据业务层

    数据加工层为业务层提供最基础的数据能力,提供数据原材料。业务层属于公共资源层,并不归属某个产品或业务线。它主要用来维护整个标签体系,集中在一个地方来进行管理。

    在这一层,运营人员和产品能够参与进来,提出业务要求:将原材料进行切割。

    主要完成以下核心任务:

    定义业务方需要的标签。

    创建标签实例。

    执行业务标签实例,提供相应数据。

    数据应用层

    应用层的任务是赋予产品和运营人员标签的工具能力,聚合业务数据,构建具体的数据应用场景。

    (1)标签的类型

    从数据提取维度来看,标签可分为:事实标签、模型标签和预测标签。

    (2)事实标签

    从生产系统获取数据,定性或定量描述用户的自然属性、产品属性、消费属性、资源属性等,以及根据工作人员经验积累的业务规则进行筛选、分析生产的标签,如是否活跃用户、是否是考生等。

    (3)模型标签

    对用户属性及行为等属性的抽象和聚类,通过剖析用户的基础数据为用户贴上相应的总结概括性标签及指数,标签代表用户的兴趣、偏好、需求等,指数代表用户的兴趣程度、需求程度、购买概率等。

    (4)预测标签

    基于用户的属性、行为、信令、位置和特征,挖掘用户潜在需求,针对这些潜在需求配合营销策略、规则进行打标,实现营销适时、适机、适景推送给用户。

    从数据的时效性来看,标签可分为:静态属性标签和动态属性标签。

    (5)静态属性标签

    长期甚至永远都不会发生改变。比如性别,出生日期,这些数据都是既定的事实,几乎不会改变。

    (6)动态属性标签

    存在有效期,需要定期地更新,保证标签的有效性。比如:用户的购买力,用户的活跃情况。

    标签的定义

    给用户打标签,建立用户画像,最终都是为了去应用,所以我们要站在应用场景上去定义用户的标签体系,每个标签都有最终的用途。比如:我们做考试培训服务,我们需要建立“是否考生”的标签。

    另外,不同的行业他们的用户特征也是有显著区别的,比如:医生用户相比普通用户来说,就多了像“科室”、“职称”、“所在医院等级”等特殊含义的标签。

    而标签是有层级关系的,既是为了管理,更好的理解,又是为了控制粗细力度,方便最终的应用。标签深度一般控制在四级比较合适,到了第四级就是具体的标签实例。

    我们根据公司的业务首先划分了人口属性、行为属性、用户分类和商业属性四个大的分类,下面又分了上网习惯、学习惯、人群属性、消费能力、消费习惯等分类,最末级精确到用户的活跃等级、阅读来源、考试偏好等具体的标签。

    标签的维护

    每个标签都不会凭空产生的,也不会一成不变,更不会凭空消失。标签的维护需要生成规则,需要定义权重,需要更新策略。

    生成规则

    如第一部分所说,标签分为事实标签,模型标签和预测标签三大类。对于这三类的标签,生成规则的难度和复杂性也是逐级递增的。事实标签只需要考虑从什么地方提取即可,它即包含明确的标签定义,又包含无法穷举的标签集,比如:关注的病种。

    而模型标签需要进行数据的关联和逻辑关系的设计,通过一定的模型对数据进行计算得来。而预测标签相对就非常的复杂,无法从原始数据提取标签,标签的生成准确度就太依赖我们大数据分析和人工智能技术的应用。

    定义权重

    一个标签会在多个场景下出现,比如:一个疾病标签,它极可能在浏览过程中生成,也有可能在搜索场景下产生,但是对于这两个场景所对应的同一个标签,他们的权重是不同的。浏览相比搜索,权重要小得多,因为搜索的主动需求更大。

    更新策略

    上文我们从数据的时效性上对标签分为静态属性标签和动态属性标签,对于静态属性标签的处理相对比较简单,就不停的累加即可。但是对于动态属性标签,需要对过期标签进行降权甚至删除处理,比如:医生考试前和考试后,会影响“是否考生”这个标签的,这就需要制定更新策略。

    标签建设的技术架构

    标签体系的建设涉及很多环节,数据量也十分巨大,需要有一个健壮且高效的技术架构来支持数据的存储及计算,掌上医讯采用了sql数据库和no-sql数据库来满足结构化数据和非结构化数据的存储。

    使用hadoop的分布式存储技术及hive和hbase组件作为数据仓库,使用MapReduce和spark分布式计算来提高计算速度,使用kylin进行多维分析,通过BI工具和接口对外提供应用,使用sqoop和kettle进行数据的抽取及流程的调用。

    更多的应用场景

    用户标签建立已经基本应用在掌上医讯的内容智能推荐的学习场景中,但随着标签的完善以及智能化处理的提升,这套标签体系将有更广阔的应用场景。

    (1)智能化学习场景的构建

    通过用户学习需求的标签的分析进行用户分群,针对不同的用户群在APP的功能和内容上进行个性化展示,满足不同学习需求的用户个性化的学习服务。

    (2)精准营销推广的建立

    更细粒度的对用户进行筛选,同时能够精准预测可能存在的目标用户进行推广,从而扩大医生覆盖,提升推广的转化率。

    (3)KOL用户画像的描绘

    基于该标签模型,增加对外部数据的采集分析,更加完整的生成医生360度的用户画像,帮助企业寻找潜在的KOL用户,实现用户洞察,辅助市场决策。

    标签的建设是一个看似高大上,其实很繁琐、纠结的过程,需要对业务抽丝剥茧,还要应对运营需求的各种变化,不过对公司发展的影响也是深远的。

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