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大型集团数字化转型主数据管理项目规划方案;;
乙方在多年的行业研究积累过程中,将每个行业中具有典型代表性的用户维度进行了总结。本项目选择用户服务的标杆企业的用户分析记录加以研究发现,识别、人口统计属性、行为、价值,为必不可少的用户分析维度。;
WHO谁/谁的;
以用户为中心的经营理念强调,企业需要善于发现用户的需求,以用户的需求出发来指导产品的设计、服务、营销等工作。因此,我们把用户分析记录中的标签分为属性、行为和需求3个一级类,12个子类。其中:
?属性:用户本身的固有特征,用于指导用户的分层分级工作;
?行为:用户已发生的事件,用于挖掘用户的偏好和倾向,并预测未来用户可能的需求;
?需求:未来用户可能发生的行为,由属性和行为关联分析产生,用于指导具体的用户运营;
基于消费者行为学和手机行业分类学的维度:?用户的偏好和心理属性为用户的重要属性?用户往往从尺寸、外观、功能、配置、体验等方面对手机形成直观的感觉;;;
数据标准:用户行为树示例;;;;
与小米线上收集信息的模式不同,甲方以线下销售为主要渠道
用户画像是一个逐步形成的过程,需要在线上线下不同触点不断收集补充
线下传统渠道(分销系统)重点搜集用户的基本信息和交易行为,而体验店、售后和线上(移动互联网/官网/社区等)重点搜集用户行为和使用习惯偏好;;;;;;
唯一标识;;;
体验店
售点
电商;;;
对于身份识别属性和人口统计属性,应该基本保持一致。如果存在差异的比例偏高则应当调整匹配规则,或引入人工方式对样例数据进行甄别。
下图给出用户数据关联和匹配的过程参考。;
1.用户从线下购买手机以后,促销员通过询问的方式获得“姓名、性别、电话”等信息,同时将获取到的IMEI信息进行绑定,接下来系统将会自动生成SSOID。
2.用户在使用手机过程中移动端的使用行为通过IMEI可以与之前收集的电话等信息进行关联,从而进一步完善用户视图。
3.对于移动端而言,部分APP功能需要登录完成后使用,因此用户最终可以完成注册过程,系统此时会??生甲方ID,该标识为后续线上线下互联互通提供了可能。;
信息合并;;;
用户行为在各个系统中的收集;;;
客户服务统一视图所需数据维度的完善过程分析;;
用户属性;;
?目前没有相关的数据搜集活动
?部分渠道没有配备导购(30%以上);
?;
?目前不搜集相关信息,也没有与用户信息打通,只起到咨询功能;;
客服人员均能通过IMEI或手机号码识
别用户,同时看到用户购买地区/门店,最近一次接触的事件(如,手机购买,咨询/投诉,在线消费),投诉次数与处理进度等。即使沟通中断,下一次用户打入电话时,另一个客服工作人员也能完整的描述出用户已陈述过的内容,无需用户再次重复。;;
根据特定的运营及推广方案,总部及代理可以根据不同的用户分类,采取不同的渠道推送内容,
提升服务关怀和转化率。;;
?数据管控组织是否有完整与合理的角色定义、是否有高层领导的参与,是整个数据管控的成败的关键。
?典型的数据管控组织包括如下角色:;;
数据管理小组;;
用户体验管理委员会
?委员会是甲方以用户为中心的企业战略的核心执行者
?委员会负责制定跨各业务部门的用户体验管理和运营策略
?用户体验管理委员会由各业务部门骨干代表和委员会固定管理成员构成;;;
数据质量组;;;;
以用户为中心的运营,需要寻找用户需求和甲方供给的契合点,通过更好的服务或产品解决方案来满足用户需求。;
从“点”上,个体聚焦
进一步聚焦用户个体,从动、静两维度深入洞察,在各个接触点上实现差异化的用户体验。
用户主数据
56;;
用户的线洞察可对非营销类的运营问题提供支持,如热点事件互动;同时精准定位用户的能力也能为后向业务提供支持,如广告精准投放。
应用示例;
表现出需求以后;
乙方总结个体用户信息架构的变化及演进规律,进一步从动、静两维度聚焦用户个体,进行用户的“点”洞察。其中动态关注又根据用户信息变化的程度,分为关注短期变化的基于事件的个体关注和关注演进的基于时间的需求动态关注。;;
基于静态特征的个体关注—通过个体属性和行为的洞察,识别意见领袖,并标识其领域;;
根据多年的实践经验发现:
1、用户需求是动态变化的:随着用户属性和行为的变化,用户的需求也是变化的。例如伴随着用户年龄的变化,用户的需求也是变化的。
2、需求的变化是有规律的:通过对不同阶段用户需求的关联分析,能够得到用户需求的阶段规律。
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