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1、标签如何帮助B2B营销服务客户为了提升营销效率，我们需要更清晰地认识到我彳门服务的客户对方，他们是谁及 他们的意图。这个时候,用户标签就排上了用场，通过从用户信息中抽取出用于说明用户特征 的结构化数据，通常是认为规定的特征标识,用于高度精炼的特征进行描述,是 对线索的定性分析数据O主要作用体现在第一，标签可以使原本无法描述、搜索和定位的数据也可以被描 述、搜索和定位;第二，不同的标签有不同的权重,有助于后续的线索打分,且 能满足个性化需求;第三，通过标签可以将信息之间建立某种联系，最终为海量 信息建立起相互关联的信息网。针对标签的不同类型：事实型标签、分析型标签、预测型标签，其中事实型标签、
2、分析性标签是客观存在的，属于统计型画像，而预测型画像更强调预测的准确度。_、事实型标签事实型标签，即根据用户的事实型行为打标签可以通过4W着手即who（谁X when （什么时候） where （在哪里） what （做了什么）。1- who （谁）who （谁），即用户识别,其目的是为了区分用户。互联网主要的用户识别方式包括Cookie、注册ID、微信微博、手机号等，获取 方式由易到难，不同企业的用户信息数据化程度有所不同,用户识别的方式也可 按需选取。对于高客单价企业,进入到线索阶段后，一般已经具有了基本人口统计、公司信 息、BANT信息，用户识别相对简单。2. when （时间）when
3、 （时间），这里的时间包含了时间跨度和时间长度两个方面。时间跨度”一般指以天为单位计算的时长，指某行为自发生到现在间隔了多长 时间；时间长度贝为了标识用户在某一页面的停留时间长短。在用户行为中，普遍认为近期发生的行为更能反映用户当下的特征，因此过往行 为将表现为在标签权重上的衰减，即所谓的时间衰减因子，如图所示。在哪儿做了什么活动直播权垂3. where （在哪里）where （在哪里）,就是指用户发生行为的接触点，里面包含内容和网址。内容是指用户所作用对象标签；网址则指用户行为发生的具体地点。内容决定标签，网址决定权重。4. what （做了什么）what （做了什么）,就是指用户发生了怎样
4、的行为，即用户的行为类型，例如 线上搜索、微信阅读、观看直播、参加线下活动、下载电子书、产品试用等，根 据行为的深入程度添加权重。4W着手，可以简单勾画出一个用户行为的标签权重公式：标签权重=时间衰减 （何时）X网址权重（何地）X行为权重（做什么）。举个直观的例子，B用户今天在产品页面试用了产品”反映出的用户标签可能 是”获客；而A用户一周前在微信收藏了内容营销类文章”反映出的标签可 能只是内容营销0.448”,如图所示，这些不同用户的标签及相应的权重将在 后续的营销决策中发挥指导作用011：标签、: :一周前1微信图文收藏了:内容营销:1 ft, 一21 r1:0.8 x1110.8 x0.
5、7 =;:0.448 :1 , 111.:今天产品页面试用厂获客111:1X1X1 =1111 : : !二分析型标签分析型标签，是对于线索数据的进一步加工。最典型的方式是RFM模型，即从最近一次消费R ( recency)、消费频率F(frequency)、消费金额M ( monetary)这三个维度分析某一个潜在用户的价值。1.最近一次消费R即用户最近一次的购买时间。消费时间最近的用户是最有可能对提供的商品或服 务有反应的群体。离上一次购买很近的用户，人数如增加，则表示该公司是个稳健成长的公司；反之则要有所预警。2.消费频率F即用户在限定期间内所购买的次数。最常购买的用户，也是满意度最高的
6、用户。如果相信品牌及商店忠诚度的话，最常购买的用户，忠诚度也最高。增加用户购买的次数意味着从竞争对手处偷取市场占有率。3.消费金额M即用户的购买金额，可分为累积购买及平均每次购买。消费金额是所有数据库报 告的支柱，也可以验证帕累托法则”一公司80%的收入来自20%的用户3个变量可以用三维坐标系进行展示，x轴表示recency , y轴表示frequency , z轴表示monetary ,坐标系的8个象限分别表示8类用户/可以用图4-6进行 描述。三、预测型标签预测型标签需要基于事实型标签和分析型标签做出预测。预测型标签的生产流程：特征抽取一监督学习一样本数据一评估一标签产出，是经典的机器学习
7、流程，在设计标签时要注意以下几点：尽量窄化范围，减少某个标签可能的意义范围。标签要统一:风格一致，如活泼的或严肃的；版面样式一致，字体、字号、颜色、 空白、分组方式一致，视觉上强化标签群组的系统性本质;语法一致,名词餐 厨”，动词做饭等同一层级不要混用。易理解:标签所指示的系统范围应该能够让人充分理解，有助于用户快速扫描, 推论出应用所提供的内容。在打标签的过程中，可以用简单的方法快速走通整个流程,然后再进行每个环节 的优化。同时，在进行线索定性过程中,要及时通过头脑风暴进行优化。相关利益者（市场部和销售部）闭门会议，展开头脑风暴。深入以下问题：目标市场是什么样的？销售人员觉得获得的销售线索数量是多了 还是少了 ？数据库现有线索的质量？转化好的线索有什么特征？什么样的线索 不受欢迎？确定好是多好：设置基准级别。确定好线索的标准，并定期审查，不断迭代培育机制。
