房地产用户画像标签框架
2021-02-19 14:19:46 9 举报AI智能生成
房地产行业标签对精准营销，客户活动组织，客户分群起到重要作用，这类产品的发展与完善对行业的数据化发展有重要作用；
作者其他创作
大纲/内容
需求范围
用户数据采集
第三方数据来源
第三方合作数据
数据爬虫截取数据
平台数据采集
用户自然属性
用户交易数据
用户资产数据
用户行为特征
用户行为建模及标签分级
01.将原始数据清洗，去除无用数据、得到事实标签
02.事实标签进行建模分析得到模型标签
03.模型标签进行算法预测、得到预测标签
业务运用
01. 用户标签维护管理
02. 用户标签模板
03. 标签营销策略
应用场景
1、用户特征洞察
用户标签可以辅助业务人员快速获得用户的信息认知，发现显著特征，获得业务灵感
2、增强数据分析
对我们的业务数据做更深层的对比分析。分析洞察获得业务灵感后，标签可以辅助业务落地
3、精细化运营
将用户群体切割成更细的粒度使运营从粗放式到精细化，以多种运营触达手段，
像短信、推送、活动、优惠券等等，对用户进行驱动和挽回
像短信、推送、活动、优惠券等等，对用户进行驱动和挽回
4、数据产品应用
用户标签还可以作为数据产品的基础，个性化推荐系统、广告系统
、CRM 管理工作等。自动化的业务系统能更有效地利用用户标签的威力
、CRM 管理工作等。自动化的业务系统能更有效地利用用户标签的威力
标签分类
人口属性
基础信息
姓名
性别
民族
身份证号
手机号
年龄
年龄段
属相
星座
学历
地区
国籍
籍贯
老家
出生地
工作地
现住址
统计信息
资产
资产类型
资产规模
资产分布
经济
经济地位
经济状况
收入
收入分类
收入来源
社会属性
生活习惯
生育状态
生活状态
工作属性
职业分类
职业行为
职业人群
任职情况
社交属性
社交品质
社交数量
社交平台
家庭属性
家庭文化
家庭事件
家族特征
规模
分布
企业属性
公司基础信息
名称
网络
核心业务
架构
业务变动
企业行业规模
行业细分
规模
企业动态信息
房产
商机
线索转化
线索转化率
商机情况跟进
商机跟进阶段
商机成交率
平均跟单周期
超时预警
回收机制
平均跟单金额
业绩预算
合同
签约信息
产品明细
合同金额
交付时间
回款信息
回款完成比例
应收款预警
交付
项目开发
需求提交量
需求处理量
项目运维
交付进度查询
应收款提醒
满意度情况
交付预警
运维
工单信息
异常工单预警
环境预警信息
服务报告
销售漏斗
规划数据分析
规划户数
规划可售面积
预计货值
签约数据分析
累计签约金额
累计签约户数
累计签约面积
累计回款金额
交付数据分析
累计交付户数
累计交付金额
累计交付面积
可售货值分析
剩余户数
剩余面积
剩余货值
货值预警
报修及投诉
报修
累计报修
累计完成
投诉
累计投诉
累计完成
投诉预警
行为属性
购物
金额
日均
月均
年均
近1天总数
近7天总数
近1月总数
近3个月总数
近半年总数
近一年总数
单日最大
单日最小
单笔平均
累计
笔数
日均
月均
年均
近1天总数
近7天总数
近1月总数
近3个月总数
近半年总数
近一年总数
地点
次数最多城市
金额最大城市
商品类别
时间
商户
行业
出行
出发地
目的地
出发时间
到达时间
出行频率
交通工具
机票
航线信息
出发城市
出发机场
目的城市
目的机场
里程数
航班信息
出发时间
到达时间
航司号
航司名称
订单信息
票价
订单数
订单金额
下单时间
提前购买天数
首次购票日期
末次购票日期
累计购票次数
累计里程数
平均折扣率
是否购买航旅保险
证件类型
是否退改单
仓位信息
仓位号
仓位名
仓位折扣率
出行目的（推断）
保险
保险公司
购买险种
生效日期
截止日期
购买金额
最高赔付金额
实际赔付
网络
渠道特征
终端特征
内容偏好
行为偏好
偏好习惯
娱乐爱好
体育爱好
生活爱好
消费爱好
购物习惯
商品类别
品牌偏好
价格档位
商品定位
支付方式
购物时间段
购物冲动指数
性格情绪
性格特征
心理特征
情绪特征
精神特征
出行习惯
出行时间段
出行目的
出行目的地
入门
定义
用户标签即根据用户的基本信息、用户社会属性和消费行为等数据
提取出用户特征从而定位出精准的用户画像模型， 让使用者快速获取信息
提取出用户特征从而定位出精准的用户画像模型， 让使用者快速获取信息
分类
静态用户信息标签
属性类标签
规则类标签
动态用户信息标签
统计类标签
挖掘类标签
主流标签框架
1、基于营销触点的用户标签体系
用户分为不同的营销阶段，再去细分每个阶段需要做的事情和标签
阿里系的标签框架 AIPL，它把用户对品牌的认知阶段分为感知、
有兴趣、购买和忠诚这四个阶段，然后再基于这四个阶段要做
的营销动作去做细分标签
有兴趣、购买和忠诚这四个阶段，然后再基于这四个阶段要做
的营销动作去做细分标签
2、基于增长漏斗的 AARRR 模型
3、用户价值分层模型
4、基于用户偏好的模型
把用户的行为信息都归纳到需求上
缺少了生命周期那种大而全的美的理论
需求背景
1.层公司战略目标来说：搭建用户标签体系，通过个性化的用户推送、差异化
的营销去降低营销成本，通过对用户分群维护，做到精细化的运营，提升用户转化留存。
的营销去降低营销成本，通过对用户分群维护，做到精细化的运营，提升用户转化留存。
2.从业务角度来说：搭建用户标签体系更让运营人员知道我们的用户是哪类人，处于什么
年龄段，消费习惯，用户行为什么样子，能帮助业务人员更好的进行业务布局。
年龄段，消费习惯，用户行为什么样子，能帮助业务人员更好的进行业务布局。
职业：本科
0 条评论
下一页
