电商用户标签体系
2023-04-21 16:45:27 0 举报AI智能生成
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电商用户标签体系、RFM
作者其他创作
大纲/内容
申请退款笔数
申请退款率
退款金额
首次退款时间
退款成功数
退款成功率
退款撤销数
退款撤销率
退款信誉等级
退款
事实标签
通过退款数据生成
模型标签
通过退款次数、退款率等指标计算等级 优秀、良好、一般、差、恶劣
投诉频率
最近一次投诉时间
投诉率
投诉频繁等级
投诉
通过投诉数据生成
通过投诉频率、投诉率等指标计算等级 很频繁、频繁、一般、偶尔、未投诉
售后
手动领券频率
使用券频率
优惠券核销数
优惠券总数
优惠券核销率
优惠券敏感度等级
优惠券
通过优惠券领券、核销数据生成
通过优惠券领券、核销等指标计算等级 高、中、低
参与促销频率
首次参与促销时间
最近一次参与促销时间
促销活动敏感度等级
偏好促销活动
促销活动
通过参与促销活动数据生成
促销活动敏感度等级：通过参与促销活动指标计算等级 高、中、低偏好促销活动等级：通过参与促销活动指标计算偏好的促销活动
营销
性别
年龄
生日
家庭状况
行为性别
行为年龄
行为职业
行为家庭状况
常居城市
人口属性
个人资料填写
通过用户浏览、购买的商品，如衣服、物品等判断，如已填，则以实际填写为准
通过用户位置定位次数或配送地址使用次数判断
注册渠道
注册时间
渠道
通过推广页或APP埋点获得渠道，保存用户通过渠道打开产品并注册的时间
经验
用户类型
用户等级
获得用户当前经验值、等级以及用户类型
重要价值
重要保持
重要发展
重要挽留
一般价值
一般保持
一般发展
一般挽留
RFM模型
通过RFM模型的最近一次消费间隔、消费频率、消费金额三项综合确定标签，并分别应对不同营销策略
品牌认知
品牌兴趣
品牌购买
品牌忠诚
AIPL模型
确定不同用户的营销阶段，匹配不同营销策略，用于各人群计算以及流转转化计算。品牌认知包括通过广告触发或搜索触达的用户品牌兴趣包括浏览商品页、店铺、订阅关注收藏的用户品牌购买包括购买过商品产生消费的用户品牌忠诚包括产生复购、评论、分享等行为的用户
用户价值
年龄范围
地区分布范围
消费水平范围
画像分群
人群属性
通过用户的年龄、城市、消费水平等设立范围，划分人群，如 25-35岁人群，华东人群，一线城市人群，3W-6W消费人群等。画像分群根据营销需求设立的维度更多，如 白领人群，学生人群，一孩家庭，高分享高评价人群
首次开通时间
是否自动续费
VIP到期剩余时间
VIP到期时长
VIP开通期数
VIP开通总金额
VIP到期紧急等级
可能开通VIP
可能不续费VIP
开通VIP
通过VIP用户各项指标计算的标签
VIP到期紧急等级：通过剩余时间判断 到期等级 非常紧急、紧急、一般、不紧急
预测标签或模型标签
可能开通VIP：通过用户的消费频率、金额、客单价等指标计算等级 高、中、低可能不续费VIP：通过用户的消费频率、金额、客单价等指标计算等级 高、中、低
用户累计总积分
剩余积分
最近一次获取积分时间
已使用积分
最近一次访问积分商城时间
首次兑换时间
首次访问积分商城时间
获取积分频率
累计兑换次数
积分等级
积分敏感度等级
用户积分
通过用户积分各项指标计算的标签
积分等级：通过划分积分值计算等级 高、中、低积分敏感度等级：通过获取积分频率、参与活动积分频率等指标计算等级 高、中、低
新手期
成长期
成熟期
衰退期
流失期
用户生命周期
通过用户行为区分用户生命周期阶段。新手期：新注册用户或已产生浏览记录的用户成长期：已发生过一次消费或加购等行为的用户成熟期：多次登录、多次使用或多次消费的用户衰退期：一段时间未消费或未登录、未使用的用户流失期：超过一段时间未登录的用户
新增用户
活跃用户
不活跃用户
流失用户
回流用户
忠诚用户
用户状态
通过用户消费、使用频率判断客户与品牌之间的紧密度。新增用户：首次登录的用户活跃用户：N天内登录的用户不活跃用户：最近一次消费时间 距当前时间小于M天，大于N天流失用户：最近一次消费时间 距当前时间 大于M天回流用户：进入流失用户标签，重新登录忠诚用户：固定消费频率，且平均消费间隔周期 小于N天
用户运营
用户
登录频率
登录时长
最近一次登录时间
登录
通过登录数据生成
偏好品类
偏好品牌
偏好商品
偏好店铺
偏好
通过用户浏览、加购、收藏商品或店铺判断
点赞数
点赞率
点赞敏感度等级
通过用户点赞数据生成
通过用户点赞数、点赞率指标计算等级 高、中、低
评论数
评论率
好评率
中评率
差评率
好评数
中评数
差评数
评论敏感度等级
评论
通过评论数据生成
通过评论数、评论率等指标计算等级 高、中、低
分享频率
分享转化率
转化数
分享敏感度等级
分享转化等级
分享价值等级
分享
通过分享数据生成
分享敏感度等级：通过分享次数指标计算等级，高、中、低分享转化等级：通过分享转化率、转化数指标计算等级，高、中、低分享价值等级：通过分享转化数、转化用户价值等指标计算等级，高、中、低
收藏数
收藏率
收藏敏感度等级
收藏
通过收藏数据生成
通过收藏数、收藏率指标计算等级，高、中、低
活跃时间段
活跃时长
活跃频率
活跃天数
活跃等级
活跃
通过活跃数据生成
通过活跃时长、次数、天数等指标计算等级，高、中、低
可能流失等级
行为预测
预测标签
可能流失等级：通过用户的登录频率、消费频率等指标计算等级 高、中、低
行为
最近一次消费时间
消费单价
复购率
消费频率
消费金额
复购金额
消费等级
消费频率等级
消费单价等级
复购等级
消费信息
消费等级：通过消费单价、消费金额、消费频率等指标计算等级 高、中、低消费频率等级：通过消费频率指标计算等级 高、中、低消费单价等级：通过消费单价指标计算等级 高、中、低复购等级：通过复购频率、复购率、复购金额等指标计算等级 高、中、低
通过消费数据生成
倾向品牌
倾向商品
倾向品类
消费倾向
通过用户浏览商品、加购商品、浏览的品牌、收藏商品等指标确定用户对某个品类、商品、品牌的消费倾向
消费
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