आरएफएम मॉडल (हाल की खरीद, खरीद की आवृत्ति, खरीद की राशि) का उपयोग करके, ग्राहकों को उच्च-मूल्य, संभावित, सामान्य और खोए हुए 4 श्रेणियों में वर्गीकृत करें। पिछले 1 वर्ष के डेटा विश्लेषण के अनुसार, उच्च-मूल्य वाले ग्राहक 15% होते हैं जो 60% राजस्व में योगदान करते हैं। प्रत्येक श्रेणी के लिए अलग-अलग ऑफ़र और पुश नोटिफिकेशन का समय डिज़ाइन करें ताकि रूपांतरण में सुधार हो सके।

ग्राहक स्तरीकरण की बुनियादी अवधारणाएँ

गार्टनर के शोध के अनुसार, प्रभावी ग्राहक स्तरीकरण प्रबंधन के माध्यम से, उद्यमों की बिक्री रूपांतरण दर 20% से अधिक बढ़ सकती है, जबकि ग्राहक रखरखाव लागत 15% कम हो सकती है। ग्राहक स्तरीकरण का मूल ग्राहकों के “मूल्य योगदान” और “आवश्यकता विशेषताओं” के अनुसार वर्गीकरण करना है, जिससे संसाधनों का सटीक वितरण प्राप्त होता है। उदाहरण के लिए, एक मध्यम आकार के ई-कॉमर्स उद्यम ने स्तरीकरण मॉडल को लागू करने के बाद पाया कि कुल ग्राहकों का केवल 8% उच्च-मूल्य वाले ग्राहक कुल राजस्व का 45% योगदान करते हैं, जबकि 60% कम-आवृत्ति वाले ग्राहक केवल 10% राजस्व लाते हैं। यह स्पष्ट अंतर स्तरीकरण प्रबंधन का मूल आधार है।

ग्राहक स्तरीकरण का बुनियादी तर्क डेटा टैगिंग के माध्यम से ग्राहक समूहों को विभिन्न खंडों में विभाजित करना है। सबसे आम मॉडल आरएफएम मॉडल (हाल की खरीद का समय, खरीद की आवृत्ति, खरीद की राशि) है, जो इन तीन आयामों के माध्यम से ग्राहक मूल्य स्कोर की गणना करता है। उदाहरण के लिए:

• आर (Recency): ग्राहक द्वारा हाल ही में की गई खरीद का समय, 90 दिनों से अधिक समय तक खरीद न करने वाले ग्राहकों में नुकसान का जोखिम अधिक होता है;

• एफ (Frequency): पिछले एक साल में खरीद की संख्या, 3 बार से अधिक खरीद करने वाले ग्राहकों की पुनः खरीद दर में उल्लेखनीय वृद्धि होती है;

• एम (Monetary): संचित खरीद की राशि, जिनकी वार्षिक खरीद 5,000 युआन से अधिक है, वे उच्च-मूल्य वाले समूह से संबंधित हैं।

आरएफएम स्कोर के अनुसार, ग्राहकों को 4 मुख्य स्तरों में विभाजित किया जा सकता है (नीचे दी गई तालिका देखें), और संबंधित रणनीतियाँ तैयार की जा सकती हैं:

स्तरीकरण का मुख्य बिंदु गतिशील समायोजन है। उदाहरण के लिए, एक खुदरा ब्रांड हर तिमाही में स्तरीकरण डेटा को अपडेट करता है, और पाता है कि संभावित विकास ग्राहकों में से लगभग 15% उच्च-मूल्य वाले ग्राहक बन जाएंगे, और यदि उच्च-मूल्य वाले ग्राहक लगातार दो तिमाहियों तक खरीद नहीं करते हैं, तो उन्हें पदावनत करने की आवश्यकता होती है। साथ ही, स्तरीकरण को उद्योग की विशेषताओं के साथ जोड़ा जाना चाहिए: बी2बी उद्यम “ग्राहक उद्यम के आकार” पर अधिक ध्यान केंद्रित कर सकते हैं (जैसे 500 से अधिक कर्मचारी या वार्षिक खरीद बजट 100 लाख युआन से अधिक), जबकि फास्ट-मूविंग उपभोक्ता सामान उद्योग खरीद आवृत्ति पर अधिक ध्यान केंद्रित करता है (जैसे प्रति माह ≥2 बार खरीद)।

व्यावहारिक संचालन में, स्तरीकरण डेटा आमतौर पर सीआरएम सिस्टम या लेनदेन रिकॉर्ड से आता है। कंपनियों को डेटा को व्यवस्थित करने और टैगिंग टूल के लिए कुल मार्केटिंग बजट का कम से कम 10% निवेश करने की सलाह दी जाती है, ताकि स्तरीकरण की सटीकता सुनिश्चित हो सके। आंकड़ों के अनुसार, 85% से अधिक स्तरीकरण सटीकता वाली कंपनियों की मार्केटिंग गतिविधियों पर वापसी दर (आरओआई) औसत पर गैर-स्तरीकृत कंपनियों की तुलना में 30% अधिक होती है।

चार प्रकार के टैग की परिभाषा और अनुप्रयोग

सेल्सफोर्स 2023 की उद्योग विश्लेषण रिपोर्ट के अनुसार, टैग वर्गीकरण का प्रभावी ढंग से उपयोग करने वाली कंपनियों की मार्केटिंग गतिविधि प्रतिक्रिया दर औसतन 28% बढ़ गई है, और ग्राहक रखरखाव लागत 19% कम हो गई है। टैग प्रणाली का मूल सार अमूर्त उपयोगकर्ता विशेषताओं को मात्रात्मक डेटा संकेतकों में परिवर्तित करना है, जिससे संसाधनों का सटीक आवंटन प्राप्त होता है। उदाहरण के लिए, एक सौंदर्य प्रसाधन ब्रांड ने “खरीद आवृत्ति टैग” को लागू करने के बाद पाया कि जिनकी वार्षिक खरीद ≥5 बार होती है, वे 52% राजस्व में योगदान करते हैं, जबकि यह समूह कुल ग्राहकों का केवल 12% है। डेटा-संचालित वर्गीकरण की यह विधि सीधे मार्केटिंग रणनीति की दक्षता और वापसी को निर्धारित करती है।

1. बुनियादी विशेषता टैग

बुनियादी विशेषता टैग में उम्र, क्षेत्र, व्यवसाय, डिवाइस प्रकार जैसे अपरिवर्तनीय या कम-आवृत्ति वाले परिवर्तनीय डेटा शामिल होते हैं। उदाहरण के लिए:

• उम्र का खंडन: 25-34 वर्ष की आयु का समूह कुल खरीद राशि का 40% योगदान करता है, और नए उत्पादों के प्रति सबसे अधिक ग्रहणशील होता है (परीक्षण रूपांतरण दर 35%);

• क्षेत्र टैग: पूर्वी चीन क्षेत्र के ग्राहकों की औसत वार्षिक खरीद 6,200 युआन है, जो राष्ट्रीय औसत से 26% अधिक है;

• डिवाइस पसंद: आईओएस उपयोगकर्ता की औसत ऑर्डर राशि (एओवी) 450 युआन है, जो एंड्रॉइड उपयोगकर्ताओं की तुलना में 30% अधिक है।

  इस प्रकार के टैग का उपयोग आमतौर पर शुरुआती दर्शक स्क्रीनिंग के लिए किया जाता है, लेकिन स्थिर टैग की समयबद्धता पर ध्यान देना आवश्यक है – उदाहरण के लिए व्यवसाय परिवर्तन का औसत चक्र 2.5 वर्ष है, इसलिए डेटा को नियमित रूप से अपडेट करने की आवश्यकता होती है।

अनुप्रयोग परिदृश्य: एक कपड़ों के ब्रांड ने “पूर्वी चीन क्षेत्र, 25-34 वर्ष की आयु, आईओएस उपयोगकर्ता” को लक्षित करते हुए एक उच्च-स्तरीय नए उत्पाद का पूर्वावलोकन भेजा, इस गतिविधि की रूपांतरण दर 8.7% तक पहुंच गई, जो यादृच्छिक पुश नोटिफिकेशन समूह से 3.2 गुना अधिक थी।

2. व्यवहारिक गतिशील टैग

व्यवहारिक टैग उपयोगकर्ता के क्लिक, ब्राउज़िंग, खरीद जैसे गतिशील कार्यों को रिकॉर्ड करते हैं। मुख्य संकेतकों में शामिल हैं:

• ब्राउज़िंग आवृत्ति: 30 दिनों के भीतर ≥5 बार ब्राउज़ करने वाले लेकिन ऑर्डर नहीं करने वाले ग्राहकों की संभावित रूपांतरण दर लगभग 22% होती है;

• कार्ट छोड़ने की दर: सामान को कार्ट में जोड़ने के बाद 24 घंटे के भीतर भुगतान नहीं करने वाले ग्राहकों को लक्षित छूट के माध्यम से 15% खोए हुए ऑर्डर वापस लाए जा सकते हैं;

• गतिविधि सहभागिता: प्रचार ईमेल पर क्लिक करने वाले उपयोगकर्ताओं की बाद के 7 दिनों में पुनः खरीद की संभावना 18% बढ़ जाती है।

  व्यवहारिक टैग की अद्यतन आवृत्ति अधिक होनी चाहिए (प्रति सप्ताह कम से कम 2 बार डेटा सिंक्रनाइज़ करने की सलाह दी जाती है), ताकि रणनीति की समयबद्धता सुनिश्चित हो सके।

अनुप्रयोग परिदृश्य: एक ई-कॉमर्स ने “हाल ही के 7 दिनों में 3 से अधिक बार स्पोर्ट्स शूज़ श्रेणी को ब्राउज़ करने वाले” उपयोगकर्ताओं को सीमित समय के लिए 10% की छूट का कूपन भेजा, इस समूह की रूपांतरण दर 12.5% तक पहुंच गई, जो सामान्य उपयोगकर्ताओं की तुलना में 4 गुना अधिक थी।

3. खरीद क्षमता टैग

खरीद टैग सीधे राजस्व योगदान से संबंधित होते हैं, सामान्य आयामों में शामिल हैं:

• वार्षिक औसत खरीद राशि: वार्षिक खरीद >5,000 युआन वाले ग्राहक केवल 8% होते हैं, लेकिन 45% राजस्व में योगदान करते हैं;

• मूल्य संवेदनशीलता: छूट प्रचार पर ≥40% प्रतिक्रिया दर वाले ग्राहकों को उपयुक्त कूपन प्रदान करने से 25% पुनः खरीद दर बढ़ सकती है;

• भुगतान विधि: क्रेडिट कार्ड की किस्तों का उपयोग करने वाले ग्राहकों की औसत ऑर्डर राशि (एओवी) एक बार में भुगतान करने वाले ग्राहकों की तुलना में 60% अधिक होती है।

  इस प्रकार के टैग को लेनदेन डेटा और भुगतान चैनल जानकारी के साथ जोड़ा जाना चाहिए, जिसमें सटीकता की आवश्यकता 90% से अधिक हो।

अनुप्रयोग परिदृश्य: एक घरेलू उपकरण ब्रांड ने “वार्षिक खरीद >5,000 युआन और जिसने कभी किस्तों में भुगतान किया है” वाले ग्राहकों को उच्च-स्तरीय नए उत्पाद का प्री-सेल भेजा, पहले सप्ताह की रूपांतरण दर 15.8% तक पहुंच गई, और प्रति ग्राहक औसत खरीद 8,000 युआन से अधिक हो गई।

4. जीवनचक्र टैग

जीवनचक्र टैग उपयोगकर्ता की सक्रियता की अवधि और बातचीत की स्थिति के अनुसार चरणों में विभाजित होते हैं:

• नए ग्राहक अवधि (पंजीकरण ≤30 दिन): पहली खरीद की रूपांतरण दर औसतन 18% होती है, लेकिन 60% नए ग्राहक यदि 30 दिनों के भीतर खरीद नहीं करते हैं तो वे खो जाते हैं;

• परिपक्व अवधि (पंजीकरण 1-2 वर्ष): वार्षिक औसत खरीद आवृत्ति 4.5 बार होती है, क्रॉस-खरीद दर (कई श्रेणियों में खरीद) 35% तक पहुंच जाती है;

• निष्क्रिय अवधि (90 दिन कोई बातचीत नहीं): सक्रियण लागत नए ग्राहक प्राप्त करने की तुलना में 40% कम होती है, लेकिन सक्रियण दर केवल 5-8% होती है।

  जीवनचक्र टैग को गतिशील रूप से अद्यतन करने की आवश्यकता होती है (मासिक पुनर्मूल्यांकन की सलाह दी जाती है), ताकि चरण परिवर्तन की पहचान हो सके।

अनुप्रयोग परिदृश्य: एक रेस्तरां ऐप ने “पंजीकरण के 30 दिनों के भीतर ऑर्डर नहीं करने वाले” उपयोगकर्ताओं को 20 युआन का कोई न्यूनतम खरीद वाला कूपन दिया, जिससे 23% निष्क्रिय नए ग्राहकों को सफलतापूर्वक सक्रिय किया गया, और पहले ऑर्डर की औसत राशि 85 युआन तक पहुंच गई।

चार प्रकार के टैग के संयुक्त अनुप्रयोग के माध्यम से, कंपनियां संसाधनों का सटीक वितरण प्राप्त कर सकती हैं। उदाहरण के लिए: “जीवनचक्र टैग (नए ग्राहक अवधि)” + “व्यवहार टैग (3 से अधिक बार ब्राउज़ करना)” + “उपभोक्ता टैग (मूल्य संवेदनशील)” को मिलाकर, लक्षित उच्च-आकर्षण ऑफ़र भेजे जाते हैं, जिससे रूपांतरण दर यादृच्छिक मार्केटिंग की तुलना में 4-5 गुना बढ़ सकती है। टैग प्रणाली का रखरखाव लागत कुल मार्केटिंग बजट का लगभग 10-15% होता है, लेकिन वापसी दर (आरओआई) आमतौर पर 200% से अधिक होती है।

टैग प्रबंधन के व्यावहारिक चरण

2023 के मार्टेक उद्योग सर्वेक्षण के अनुसार, व्यवस्थित टैग प्रबंधन को लागू करने वाली कंपनियों ने 6 महीने के भीतर औसत मार्केटिंग रूपांतरण दर में 23% की वृद्धि की है, जबकि डेटा प्रोसेसिंग समय में 40% की कमी आई है। एक खुदरा कंपनी ने टैग प्रबंधन प्रणाली को लागू करने के बाद, अपने ग्राहक डेटा उपयोग दर को मूल 35% से बढ़ाकर 82% कर दिया, और टैग अद्यतन चक्र को 14 दिन से घटाकर 3 दिन कर दिया। व्यावहारिक संचालन का मूल “डेटा संग्रह-सफाई-टैगिंग-अनुप्रयोग” की एक बंद-लूप प्रणाली स्थापित करना है, जिसमें प्रत्येक चरण की सटीकता त्रुटि को 5% के भीतर नियंत्रित करना आवश्यक है, अन्यथा बाद में मार्केटिंग संसाधनों का गलत आवंटन हो जाएगा।

डेटा संग्रह और एकीकरण

पहला कदम कई स्रोतों से डेटा को एकीकृत करना है, जिसमें सीआरएम लेनदेन रिकॉर्ड (कवरेज 90% से अधिक होना चाहिए), वेबसाइट/ऐप व्यवहार लॉग (नमूना आवृत्ति प्रति मिनट 1 बार से कम नहीं होनी चाहिए), तीसरे पक्ष का डेटा (जैसे सोशल मीडिया टैग, 60% से अधिक सक्रिय उपयोगकर्ताओं को कवर करना)। उदाहरण के लिए, एक ई-कॉमर्स कंपनी एपीआई इंटरफ़ेस के माध्यम से उपयोगकर्ता ब्राउज़िंग डेटा को सिंक्रनाइज़ करती है, प्रतिदिन 5 मिलियन व्यवहारिक घटनाओं को संसाधित करती है, और उन्हें लेनदेन डेटा के साथ मिलाती है (सफलता दर 85%)। महत्वपूर्ण बात यह है कि डेटा सिलोस से बचने के लिए एक एकीकृत उपयोगकर्ता पहचान आईडी (जैसे फोन नंबर या ईमेल) का उपयोग करें। डेटा संग्रह चरण में डेटा पाइपलाइन के निर्माण और सत्यापन के लिए कुल बजट का लगभग 25% निवेश करना आवश्यक है।

डेटा सफाई और मानकीकरण

मूल डेटा में आमतौर पर 20-30% शोर होता है (जैसे डुप्लिकेट रिकॉर्ड, प्रारूप त्रुटियां)। सफाई प्रक्रिया में अमान्य डेटा को हटाना आवश्यक है (जैसे उम्र फ़ील्ड में “200 वर्ष” जैसे असामान्य मान, जिसका अनुपात लगभग 2% होता है), और मानक प्रारूप को एकीकृत करना (जैसे “पुरुष/महिला” को “एम/एफ” में बदलना)। एक वित्तीय संस्थान ने सफाई के बाद पाया कि ग्राहक के व्यवसाय फ़ील्ड की गुमशुदगी दर 18% से घटकर 5% हो गई, और बैकफिलिंग एल्गोरिदम के माध्यम से 12% खाली डेटा को पूरा किया गया। इस चरण में स्वचालित उपकरणों (जैसे ओपनरिफाइन) का उपयोग करने की सलाह दी जाती है, जिससे सफाई दक्षता 50% से अधिक बढ़ जाती है, और मैन्युअल सत्यापन अनुपात 10% के भीतर नियंत्रित होता है।

टैग गणना और स्तरीकरण

सफाई किए गए डेटा के आधार पर, नियम इंजन या मशीन लर्निंग मॉडल के माध्यम से टैग उत्पन्न करें। सामान्य गणना विधियों में शामिल हैं:

• नियम-आधारित टैग: उदाहरण के लिए “उच्च-मूल्य वाले ग्राहक” को “पिछले एक साल में खरीद राशि ≥5,000 युआन और ऑर्डर संख्या ≥4” के रूप में परिभाषित किया गया है, इस समूह का अनुपात लगभग 8% है;

• एल्गोरिदम-आधारित टैग: उदाहरण के लिए क्लस्टर विश्लेषण के माध्यम से उपयोगकर्ताओं को “मूल्य संवेदनशील प्रकार” (अनुपात 35%, छूट पर प्रतिक्रिया दर 40%) और “गुणवत्ता-उन्मुख प्रकार” (अनुपात 15%, प्रति ग्राहक औसत खरीद 30% अधिक) में विभाजित किया गया है।

  टैग गणना को प्रति सप्ताह कम से कम 1 बार अपडेट करने की आवश्यकता होती है, ताकि समयबद्धता सुनिश्चित हो सके। गणना के बाद टैग की सटीकता को सत्यापित करना आवश्यक है (यादृच्छिक रूप से 1,000 डेटा का नमूना लें, और मैन्युअल सुधार त्रुटि ＞5% वाले टैग को फिर से मॉडल करना आवश्यक है)।

टैग भंडारण और अनुप्रयोग

टैग डेटा को एक विशेष डेटाबेस (जैसे स्नोफ्लेक या बिगक्वेरी) में संग्रहीत किया जाना चाहिए, और वास्तविक समय की क्वेरी का समर्थन करना चाहिए (प्रतिक्रिया समय ＜100 मिलीसेकंड)। भंडारण संरचना को एक विस्तृत तालिका मोड अपनाने की सलाह दी जाती है, जिसमें एक ही उपयोगकर्ता के टैग फ़ील्ड की संख्या 200+ तक पहुंच सकती है। एप्लिकेशन परत को मार्केटिंग ऑटोमेशन टूल (जैसे हबस्पॉट) के साथ एकीकृत किया जाना चाहिए, ताकि टैग-संचालित सटीक पहुंच प्राप्त हो सके। उदाहरण के लिए:

• “हाल ही के 30 दिनों में ब्राउज़ करने वाले लेकिन ऑर्डर नहीं करने वाले” उपयोगकर्ताओं को व्यक्तिगत कूपन भेजने से रूपांतरण दर 12% तक पहुंच सकती है;

• “निष्क्रिय ग्राहकों (180 दिनों से कोई बातचीत नहीं)” को सक्रियण कूपन देने से लागत नए ग्राहक प्राप्त करने की तुलना में 50% कम होती है।

निम्नलिखित तालिका टैग प्रबंधन के चार चरणों के मुख्य संकेतकों और निवेश का सारांश प्रस्तुत करती है:

पूरी प्रक्रिया में डेटा गुणवत्ता में उतार-चढ़ाव की निगरानी करना आवश्यक है (जैसे यदि टैग सटीकता 2% से अधिक कम हो जाती है तो चेतावनी ट्रिगर करें), और हर तिमाही में टैग प्रणाली का अनुकूलन करें। आंकड़ों के अनुसार, इस प्रक्रिया को लागू करने वाली कंपनियों का 6 महीने के भीतर औसत आरओआई 180% तक पहुंच गया, जिसमें 70% राजस्व उच्च-सटीकता वाले टैग द्वारा लाए गए रूपांतरण वृद्धि से आया।

सटीक मार्केटिंग केस विश्लेषण

2024 की फॉरेस्टर उद्योग रिपोर्ट के अनुसार, सटीक टैग मार्केटिंग को लागू करने वाली कंपनियों की औसत ग्राहक अधिग्रहण लागत में 32% की कमी आई है, जबकि ग्राहक जीवनचक्र मूल्य में 45% की वृद्धि हुई है। एक प्रमुख सौंदर्य प्रसाधन ब्रांड ने टैग प्रणाली को पुनर्गठित करके, 6 महीने के भीतर मार्केटिंग रूपांतरण दर को 3.2% से बढ़ाकर 9.8% कर दिया, जिसमें उच्च-मूल्य वाले ग्राहकों का योगदान 50% बढ़ा। यहां चार विभिन्न उद्योगों के उदाहरणों के माध्यम से, यह विश्लेषण किया गया है कि टैग कैसे विशिष्ट व्यवसाय वृद्धि को संचालित करते हैं।

केस एक: खुदरा ई-कॉमर्स सदस्य स्तरीकरण संचालन

एक वार्षिक बिक्री 2 बिलियन युआन वाले कपड़ों के ई-कॉमर्स की मूल सदस्य प्रणाली केवल बिंदुओं के अनुसार वर्गीकृत थी (सामान्य/गोल्ड कार्ड/प्लैटिनम कार्ड), और मार्केटिंग रूपांतरण दर लंबे समय तक 4.5% पर थी। व्यवहार टैग (ब्राउज़िंग आवृत्ति, कार्ट में रहने का समय) और खरीद टैग (प्रति ग्राहक औसत खरीद, छूट संवेदनशीलता) को लागू करने के बाद, सदस्यों को 6 स्तरों में विभाजित किया गया। “प्रति माह ≥5 बार ब्राउज़ करने वाले, प्रति ग्राहक औसत खरीद ≥800 युआन” वाले फैशन संवेदनशील समूह (अनुपात 12%) के लिए, एक सीमित संस्करण प्री-सेल गतिविधि शुरू की गई: 3 दिन पहले एक विशेष खरीद लिंक भेजा गया, जिसमें मुफ्त शिपिंग और 7 दिन की बिना शर्त वापसी की गारंटी थी। इस गतिविधि की रूपांतरण दर 22% तक पहुंच गई, प्रति ग्राहक औसत खरीद 1,200 युआन थी, जो नियमित गतिविधियों की तुलना में 3 गुना अधिक थी। उसी समय, “छूट संवेदनशील प्रकार” के ग्राहकों (अनुपात 35%) को “300 की खरीद पर 50 की छूट” वाला कूपन दिया गया, रूपांतरण दर 15% थी, हालांकि प्रति ग्राहक औसत खरीद केवल 350 युआन थी, लेकिन ऑर्डर की संख्या में 40% की वृद्धि हुई। इस पूरी रणनीति ने कंपनी की तिमाही पुनः खरीद दर को 28% से बढ़ाकर 45% कर दिया।

केस दो: वित्तीय उत्पाद क्रॉस-सेलिंग

एक बैंक के क्रेडिट कार्ड विभाग में 6 मिलियन सक्रिय उपयोगकर्ता थे, लेकिन क्रॉस-सेलिंग सफलता दर केवल 1.8% थी। खरीद टैग (मासिक खरीद सीमा, व्यापारी प्रकार) और जीवनचक्र टैग (कार्ड खोलने की अवधि) को एकीकृत करके, पाया गया कि 6-12 महीने पहले कार्ड खोलने वाले और मासिक खरीद ≥5,000 युआन वाले ग्राहक किस्त उत्पादों को सबसे अधिक स्वीकार करते हैं (ऐतिहासिक रूपांतरण दर 12%)। इस समूह को “बिल किस्तों पर 30% छूट” का ऑफ़र भेजा गया, और खरीद व्यापारी टैग के अनुसार परिदृश्य-आधारित सिफारिशें मिलाई गईं: उदाहरण के लिए, 3सी व्यापारियों पर अक्सर खरीद करने वाले ग्राहकों को फोन किस्त योजनाओं की सिफारिश की गई; यात्रा प्लेटफार्मों पर अधिक खरीद करने वाले ग्राहकों को यात्रा किस्त उत्पादों की सिफारिश की गई। इस गतिविधि ने 150,000 लोगों तक पहुंच बनाई, रूपांतरण दर 11.5% तक पहुंच गई, जो यादृच्छिक पुश नोटिफिकेशन की तुलना में 6.4 गुना अधिक थी, और एक महीने में नई किस्त राशि 230 मिलियन युआन थी।

केस तीन: शिशु उत्पाद उद्योग में जीवनचक्र पहुंच

एक शिशु उत्पाद प्लेटफॉर्म के 8 मिलियन पंजीकृत उपयोगकर्ता थे, गर्भावस्था चक्र टैग (उपयोगकर्ता द्वारा स्वयं दर्ज किए गए और खरीद व्यवहार के आधार पर अनुमानित) के माध्यम से गर्भावस्था के शुरुआती/मध्य/अंतिम चरणों और शिशु की आयु के अनुसार सटीक रूप से विभाजित किया गया। गर्भावस्था के अंतिम चरण (28-40 सप्ताह) के उपयोगकर्ताओं को “प्रसव किट विशेष” भेजा गया, जिसमें 12 प्रकार की आवश्यक वस्तुओं की सूची और “999 की खरीद पर 150 की छूट” वाला कूपन शामिल था, रूपांतरण दर 18% थी, प्रति ग्राहक औसत खरीद 1,050 युआन थी। शिशु के 6-8 महीने की आयु वाले उपयोगकर्ताओं (टैग का आधार: सहायक भोजन और रेंगने वाली चटाई की खरीद व्यवहार) को चलने वाले जूते और सुरक्षात्मक गियर का संयुक्त पैकेज भेजा गया, रूपांतरण दर 14% थी, पुनः खरीद दर बिना टैग वाले समूह की तुलना में 25% अधिक थी। इस रणनीति ने ग्राहक जीवनचक्र मूल्य को 2,300 युआन से बढ़ाकर 3,800 युआन कर दिया, और नुकसान दर में 20% की कमी आई।

केस चार: एफएमसीजी ऑफ़लाइन डेटा सक्रियण

एक पेय ब्रांड ने क्यूआर कोड स्कैनिंग गतिविधि के माध्यम से 6 मिलियन सदस्य जमा किए, लेकिन पहले इसका उपयोग केवल 2 युआन के सामान्य कूपन जारी करने के लिए किया जाता था। बाद में, क्षेत्रीय टैग (स्कैनिंग स्थान), चैनल टैग (सुविधा स्टोर/सुपरमार्केट/रेस्तरां) और आवृत्ति टैग को एकीकृत करके, पाया गया कि दक्षिण चीन क्षेत्र में सुविधा स्टोर पर प्रति सप्ताह ≥3 बार खरीद करने वाले समूह (अनुपात 8%) में नए उत्पादों की स्वीकृति सबसे अधिक थी। इस समूह के लिए गर्मियों में “नींबू चाय की दूसरी बोतल आधी कीमत” की गतिविधि शुरू की गई, कूपन की खपत दर 35% तक पहुंच गई, जो पारंपरिक पूर्ण-मात्रा कूपन जारी करने की तुलना में 50% अधिक थी, और संबंधित स्टोर में उस श्रेणी की बिक्री में मासिक 22% की वृद्धि हुई। इस पूरी परियोजना में 1.2 मिलियन युआन का निवेश किया गया, जिससे 8.5 मिलियन युआन की प्रत्यक्ष बिक्री में वृद्धि हुई, और आरओआई 608% तक पहुंच गया।

ये मामले साबित करते हैं: टैग सटीकता में हर 10% की वृद्धि पर, मार्केटिंग रूपांतरण दर में 15-30% की संबंधित वृद्धि हो सकती है। महत्वपूर्ण बात यह है कि टैग को विशिष्ट व्यावसायिक परिदृश्यों (जैसे गर्भावस्था का चरण, खरीद का परिदृश्य) के साथ गहराई से जोड़ना, और मिलान वाले लाभों को डिज़ाइन करना (जैसे सीमा वाले कूपन, विशेष उत्पाद, परिदृश्य-आधारित सिफारिशें), न कि सामान्य छूट को अंधाधुंध जारी करना। साथ ही, टैग की कमी की स्थिति की लगातार निगरानी करना आवश्यक है – उदाहरण के लिए खरीद पसंद टैग की औसत वैधता अवधि 90 दिन होती है, इसलिए डेटा मॉडल को हर तिमाही में अपडेट करने की आवश्यकता होती है।