致趣百川：預測型的標簽，構筑明晰用戶畫像
預測型的標簽，需要基于事實性標簽和分析型標簽，做出預測。
預測性標簽的生產流程：特征抽取→監督學習、樣本數據→評估→標簽產出，是經典的機器學習流程。
在，設計標簽是，要注意以下幾點：
盡量窄化范圍，減少某個標簽可能的意義范圍。
標簽要有統一性：風格一致，活潑的還是嚴肅的；版面樣式一致，字體、字號、顏色、空白、分組方式的一致，視覺上強化標簽群組的系統性本質；語法一致：名詞"會銷"，動詞“參會”等同一層級不要混用。
理解性：標簽所指示的系統范圍應該能夠讓人充分理解，有助于用戶快速掃描，推論出應用所提供的內容。
在線索定性化，打標簽的過程中，可以用簡單的方法快速走通整個流程，然后再進行分別環節的優化。
同時，在進行線索定性過程中，要及時頭腦風暴進行優化：
相關利益者（市場部和銷售部）閉門會議，展開頭腦風暴。
深入以下問題：目標市場是什么樣的？銷售人員覺得獲得的銷售線索數量是多了還是少了？數據庫已經有誰？前景好的線索有什么特征？下什么樣的線索不受歡迎？
確定“好”是多好：設置基準級別。
確定“好”線索的標準，并定期審查，不斷迭代培育機制。
作者：致趣科技 @ Linn
轉載請注明來自：致趣科技（ID:BesChannels）
本文是致趣百川《2017高客單企業客戶培育及商機挖掘白皮書》的一部分，現白皮書已經開放下載，可以關注微信號致趣科技（ID:BesChannels）下載。
評論
評論
推薦評論
暫無評論哦，快來評論一下吧！
全部評論（0條）