企業の洗練された業務の重要な部分として、顧客タグは企業のマーケティング効率と顧客満足度の向上に役立つだけでなく、エクスペリエンスの最適化を促進し、顧客ニーズへの対応を改善し、長期的な顧客関係を確立し、最終的にはビジネスの成長を促進し、市場競争力を強化します。

1. 顧客ラベル処理とは何ですか?

顧客ラベル処理、つまり顧客データを分析および処理し、明確な意味を持つラベルに変換することで、企業は顧客の特性、行動の好み、ニーズをよりよく理解し、よりパーソナライズされた製品やサービスを顧客に提供できるようになります。顧客タグ付け機能は、現代のマーケティング自動化、パーソナライズされた推奨システム、顧客関係管理 (CRM) システムの重要な部分です。

企業の場合、通常、リアルタイムの顧客ラベル処理機能を備え、視覚的なセルフサービス ラベル作成をサポートし、さまざまなラベル作成シナリオのニーズを満たす 12 種類を超える作成方法を提供する製品を選択します。これを基に、企業は完全な顧客ラベリング システムを構築し、顧客プロファイルをさらに充実させることができます。

さらに重要なのは、リアルタイムのラベル処理機能により、企業のパーソナライズされたマーケティング戦略の実装に正確な人口サポートを提供できるため、企業は顧客にさらにパーソナライズされたインタラクティブなエクスペリエンスを提供できるようになります。

2. 顧客ラベル処理の全手順の詳細な説明

ラベリングは動的なプロセスであり、その有効性と関連性を維持するためには、新しいデータの継続的な収集、モデルの更新、戦略の最適化が必要です。

一般的に、ラベル処理の手順には 6 つのリンクが含まれます。

1. データ収集: 顧客データは、購入記録、閲覧履歴、ソーシャル メディアのやり取り、カスタマー サービスでのやり取りなど、複数のソースから収集されます。

2. データのクリーニングと前処理: 無効なデータや誤ったデータをクリーニングして、データの品質と正確性を確保します。

3. 特徴抽出: 顧客の購入頻度、支出額など、生データから意味のある情報を抽出します。

4. タグの定義: 年齢層、興味や趣味、消費レベルなど、ビジネス目標とニーズに基づいてタグ カテゴリを定義します。

5. ラベル生成: 機械学習アルゴリズムまたはその他の統計的手法を使用して、抽出された特徴に基づいて顧客ラベルを自動的または半自動的に生成します。

6. タグの適用: 生成されたタグをマーケティング戦略、製品の推奨、顧客サービスなどのシナリオに適用して、パーソナライズされた顧客エクスペリエンスを実現します。

顧客ラベル処理プロセス中、企業はすべての段階でデータのセキュリティとプライバシー保護を確保する必要があることを強調する必要があります。具体的な対策としては、厳格なデータ暗号化、アクセス制御、データ最小化および感度低下対策の実施、コンプライアンスレビューおよびプライバシー影響評価の実施、従業員トレーニングの強化、データ侵害対応計画の策定、技術的保護対策の採用、データバックアップおよび回復機能の確保、ユーザーの同意と透明性の維持などが挙げられます。このようにして、データ保護規制に準拠しながら、顧客データを不正アクセス、漏洩、または悪用から保護し、ユーザーが自分の個人データを確実に管理できるようにすることができます。

3. 顧客ラベル処理機能

豊富で柔軟なデータ処理機能は、データの活力を刺激する中核的な手段です。

サプライヤーにとって特に重要なのは、最も基本的な機能の組み合わせとファイルのインポートから、ルール機能、EQL 機能、最も複雑な SQL 処理機能まで、さまざまな業界の顧客との磨き上げと共創の実践経験に基づいて、法人顧客向けに構造が完全でシステムが包括的で、すべてのレベルをカバーするデータ処理機能セットを構築し、さまざまな複雑さのシナリオ、さまざまな機能のビジネス ロール、さまざまな開発段階にある顧客の複雑なデータ処理要求を満たすことです。

具体的には、さまざまな決定やさまざまな戦略の複雑さに応じて、サプライヤーは企業に基本レベルから上級レベルまでのラベルグループ化処理方法を提供する必要があります。

• エントリーレベルのビジネス担当者を対象としており、企業が機能の組み合わせやファイルのインポートなどの簡単なルールを通じて機能のスクリーニングを実行し、日常の人員収集作業を迅速かつ便利に完了するのに役立ちます。

• 中級・上級のビジネス担当者向けに、柔軟なインターフェースルールテンプレート、柔軟なルールなどに対する顧客のニーズを満たすインターフェースルールのラベル処理方法を提供します。

• 比較的複雑なビジネス シナリオを扱う専門アナリスト向けに、EQL のラベル処理方法が企業に提供され、顧客がエンティティ情報を計算するのに役立ちます。たとえば、「給料日が 5 日以内の給与銀行カード顧客」を丸で囲みます。

• プログラミング スキルを持つプロのアナリストを対象としており、複雑なルールと複数のテーブルの関連付けに基づいたデータ クエリ用の SQL メソッドを提供します。

このうち、EQL は自然言語の記述方法を指し、論理表現がよりシンプルになっています。分かりやすく、使いやすいです。プログラミングの基礎知識がないビジネス担当者でもすぐに習得でき、複雑なラベル処理やタグ付けのシナリオ構築を完了できます。

例えば。ある保険会社のマーケティングシナリオでは、「配当保険を購入し、現在の保険料が 10,000 元を超えるユーザー」をスクリーニングする際に、従来の SQL と EQL の使用では効率と品質に明らかな違いがあることがわかりました。保険会社が計算式として従来の SQL 記述方法を使用した場合、データを取得して計算を実行するために非常に面倒なコードが必要になります。 EQL に切り替えた後、コードの量が大幅に削減され、記述が簡単になるだけでなく、デバッグやメンテナンスも非常に便利になりました。

さらに、サプライヤーが企業に提供するラベル処理機能は、顧客、製品、店舗などのさまざまなエンティティで再利用可能であることが望ましく、これにより企業はビジネス オブジェクトに対するより包括的な洞察を得ることができます。

顧客ラベル処理は、現代の企業が洗練された業務を遂行するための重要な手段の 1 つです。これにより、企業は顧客をより深く理解し、顧客満足度と顧客ロイヤルティを向上させることができます。