一些情景案例，数据标签赋能精细化运营。

随着系统软件的迭代和完善，纯平台和工具型数据产品经理会慢慢触及天花板。毕竟产品迭代后期不可能只做一些UI。、UE方面的提升，也许有一个初级产品可以小修小补就够了。

所以除了沉淀平台能力，还要逐渐走向业务应用，深刻理解业务是如何利用工具进行数据运营的。在求职面试过程中，经常会问“请举几个典型的数据驱动业务的例子”，尤其是对于转型的学生来说，缺少情景案例是最大的痛点，所以总结分享一些。

用户画像和标签数据赋能精细化操作案例

用户行为交互

随着经济下行消费的降级，当中产阶级开始找平时，购物会比较几次价格，拼多多越来越香。五一准备旅行的时候，当你打开App浏览多家酒店的时候，你还没有下订单。这时，一家酒店弹出了15元的优惠红包，所以你下了订单。在这种情况下，群体规则可以基于CDP的标签系统进行配置，比如

浏览酒店详情页>5次，

目前酒店待出行订单=0

机票目的地=‘三亚’

红包订单在历史上占比>30%

用户行为的鼓励

增加黑客的理论任务。当客户的行为达到一定频率(魔法数字)时，用户的保留或忠诚度会保持稳定。因此，客户成长团队需要基于一些关键行为来激励用户。以公众评论为例。数据分析显示，用户主动写评论3次左右，或者收藏7个以上的商家，留存率明显高于其他用户。因此，有必要引导用户通过积分奖励和优惠刺激来写评价和接收任务。此时，使用的人群标签可能是：

当天打开App=是的

目前的评价数量=2<=2

已经消费订单>0或者浏览POI详细页面>2次

用户分层获取客户，召回运营

经典的用户画像理论模型是RFM模型，根据最近的消费时间、最近的X年消费频率、最近的X年消费额度，将用户的价值定义为不同的象限，或者根据业务属性定义生命周期标签(新激活、成长客户、完善客户、衰退客户、流失用户)。在用户运营中，可以根据不同的用户价值和生命周期进行多元化的营销策略，比如通过短信等渠道对流失的高价值客户进行流失或衰退召回，成长客户进行回购和客户运营等。好钢用在刀刃上，有限的营销成本花在有价值的客户身上。

广告投放准确

无论是站内的banner，、运营空间等广告呈现仍与外部流量渠道对接，如微信广点通、抖音、小红书等。基于当前群体的精准广告展示，流量分发可以最大限度地提高效率。基于标签和群体的分层能力，CDP导出人群包或种子群。以微信发布场景为例，对过去一年访问过但未成功的用户进行二次接触。与纯新流量相比，曝光用户二次转换的概率可能更高。或者基于目标产品的用户人群画像，性别、年龄、消费水平、兴趣爱好、城市等圈选客户人群包，对接广告DMP平台拓展人群looklike，提高投放精度。

产品差异化和定向推广

基于用户的历史浏览行为、订单、人群特征(基于用户的协同过滤)，智能推荐是大数据在产品智能化中最早的应用。、商品特性(基于产品的协同过滤)可以说是非常完善的。除了产品列表，产品功能也可以基于用户标签进行多样化匹配。例如，对于商务旅行的用户(一等座、头等舱、发票等标签)，专车的tab将优先显示。而且对于学生群体，默认选择快车选项，节省了客户二次切换的时间。

6.LBS场景营销

基于POI的地图应用非常成熟。以旅游业为例，一些场景运营可以根据POI属性进行。比如客户目前定位的POI是机场配件1.5公里，有机票订单的时候，推出出租车折扣，在医院和工厂周围发放酒店折扣。

智能化客户服务和自动语音外呼

给10086或者银行打电话，客服很快就能知道你做了什么生意，现在的画像是什么。随着智能语音工具的完善，你可以自动批量打电话。比如需要支付订单的用户，机器人打电话催促支付等等。

本文来自微信公众号“数据干饭人”（ID:作者：千冰仪，36氪经授权发布，zhuangxiu1314)。

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