易车作为互联网汽车垂直类媒体,为了提升用户服务体验和商业效能,构建了一套全面且精细的画像标签体系。该体系的建立旨在打破数据孤岛,激活数据价值,并通过统一标准支持各种运营、营销和分析需求。以下是关于该体系的主要内容概述:
1. **目标设定**:
- 易车的画像标签目标包括构建统一的体系,以驱动品牌增长,利用平台生态的优势,满足多样化的运营场景。
- 核心目的是激活数据价值,提升用户活跃度,同时丰富用户画像,为用户提供个性化服务。
2. **标签体系构建**:
- 以商业画布模型为基础,围绕购车用户(客户),核心业务如车型库、媒体资讯和经销商,设计了包含上千种标签,近一万个数量的体系。
- 标签种类涉及人(如用户属性、兴趣偏好、行为习惯)、车(车辆属性、购车意向、热度)、内容(识别、分类)等多个维度,形成全链路闭环,如看车、选车、买车、用车、换车等环节。
3. **技术实现**:
- 建立在大数据平台和实时计算平台上,依赖于硬件设施、数据处理、计算能力以及AI技术,如GPS挖掘、文本处理、外部爬虫、图像处理、自然语言处理、实体识别、关键词识别、意图识别和情感识别等。
4. **应用场景**:
- 易车的画像标签广泛应用于内容运营、用户运营、电商等ToC场景,以及企微SAAS、广告、AI营销等ToB市场,甚至为厂商提供营销方案和指数支持。
5. **落地应用**:
- 通过Marketing API实现人群圈选、扩展、智能推荐,以及广告投放。同时,用于客户画像管理,推送服务(Push)和厂商营销策略。此外,还涉及到活动运营、内容运营、数据分析和数据产品的开发。
6. **平台架构**:
- 平台架构分为基础设施层,包括大数据和实时计算平台,以及应用层的数据挖掘、统计策略等,确保数据的有效收集、处理和应用。
7. **KPI指标**:
- 根据关键业务,如潜客获取、留资、促成到店,设定了KPI,关注用户活跃度(留存率、线索转化)、粘性和购车意向等指标。
8. **效果监控与数据资产**:
- 通过IDMapping系统进行用户行为追踪,确保数据资产的积累和效果监控,以优化运营策略和广告投放效果。
这套画像标签体系不仅提升了易车的运营效率,也为其用户提供了更个性化的服务体验,是现代数字化媒体成功运用数据驱动的重要实践案例。