帮助文档
搜索文档…
最大值 / 最小值
灰度beta功能 ,如需体验试用,请联系客户经理 。

简介

常用于了解用户偏好,将事件按照某个事件属性进行分组求和並排序( 如:事件-支付订单 按照 事件属性 - 商品类型分組求和並排序),将 第一名 / 最後一名 作为用户标签的值,为每个用户进行标记。
常见使用场景为:
  • 点赞 次数 最多 的 直播带货主播
  • 收藏 次数 最多 的 商品品类
  • 参与活动 次数 最多 的 A级活动
  • 订单支付 金额 最多 的 商品品类
计算规则逻辑:
  1. 1.
    按事件属性分组
  2. 2.
    对发生次数、整数、小数类型 -- 事件属性求和
  3. 3.
    將最多、最少的分组属性值作为标签值,对用户打标。
支持计算的特征为:
指定周期内,某个事件的
  • 发生次数【最多/最少】的事件属性
  • 整数、小数事件属性的求和【最多/最少】的事件属性

控件说明

说明
1.选择时间范围
如过去7天、过去30天、过去90天等
2.选择事件
如全局指标(访问、活跃) 和 埋点事件
3.选則统计内容
如次数和埋点事件的整数、小数类型 事件属性
4.选择计算模型
如最多、最少
5.选择分組打标属性
如埋点事件的字符串类型事件属性
6.选择事件过滤
选择事件过滤条件

常用标签&操作示例

示例一:SaaS 行业电话拜访

当一位GIO的销售同事,为了在首次沟通时能【更好的挖掘客户需求】,他需要知道 一位潜在客户 【需求偏好】。
因此,我们可以 从潜在客户感兴趣的推文文章寻找偏好的可能性 ,构建简单的偏好标签 ,。 如 : 过去90 天 浏览博客文章 次数 最多文章分类
如: 过去90 天 功能入口点击 次数 最多功能名称
说明
1.选择时间范围
过去90 天
2.选择事件
功能入口点击
3.选則统计内容
次数
4.选择计算模型
最多
5.选择分組打标属性
功能名称
6.选择事件过滤
付费状态 = 试用
以上为GIO 销售运营中 实践的例子 ,看似极为简单的標籤,却能帮助整体潜客转化环节效率大幅提升,售前人员更好的掌握需求沟通方向, 大大提升线索转出效率 30%。
基于不同的业务目标、组织型态、产品阶段 实践的情况都会有所差异 ,标签的使用与业务价值验证, 需要不断的打磨与试验。

示例二:社区型内容行业的 兴趣偏好

当运营的同事 ,想了解当前产品用户群体的 内容偏好特征,以便于【话题/活动的运营策划】。
因此我们可以构建以下标签,帮助运营同事 更清晰的洞察用户。
文章偏好:过去30天 浏览文章 次数 最多文章分类
內容偏好:过去30天 点赞/评论 次数 最多话题分类
创作者偏好:过去30天 关注创作者 次数 最多創作者分类
标签是构建用户画像的基础建设,内容行业为了 更好的贴合用户兴趣,营造社区氛围,构建用户标签是极为重要的数据建设工作 , 也需要专业的分析师去规划一套成系统的标签系列。
以上只作为一个小例子抛砖引玉 ,方便大家快速理解场景与价值 。

示例三:电商行业 商品偏好

当一位商品运营同事 ,在做优惠券、商品推广策略时 ,希望对不同的用户可以利用不同的品類優惠券刺激消費。 因此
如:过去30天 订单支付 订单金额 最多商品品类
如:过去30天 浏览商品详情頁 次数 最多商品品类
说明
1.选择时间范围
过去30天
2.选择事件
订单支付
3.选則统计内容
订单金额
4.选择计算模型
最多
5.选择分組打标属性
商品品类
6.选择事件过滤
经由上方的例子,我们可以发现 , 偏好标签是构建 千人千面、个性化推荐的基础 , 以上只作为一个小例子抛砖引玉 ,方便大家快速理解场景与价值 。 在真实的 实践过程中,需要考虑的因素会比示例来的更加复杂。