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2020-11-12 16:24:58 阅读（179）
众所周知，所有的提醒行为都是为了创新、保留、促进活动和转化。为了实现这一目标，我们不仅需要快速通知目标客户，还需要评估提醒效果。基于上述需求，我们首先制作思维导图（结合我们公司的情况），如下图所示：首先是为什么要发送它（why），目的是拉新、留存、促活、转化，这里就不详细讨论了。其次发给谁（who），通过上图，我们可以得出结论：为了筛选我们的目标客户，我们需要了解登录习惯、消费习惯和行为爱好。大数据下的用户肖像和用户行为记录只是详细记录和分析了每个客户的登录和消费行为，并标记了每个客户（消费爱好和使用爱好等），并标记了活跃的水平。为了让大家更好的了解用户画像，我特意做了一张图片，请看下图中的活跃等级和用户标签说明。(特别需要注意的是，用户级别和标签可以在后台根据实际需要自由设置；每月更新一次标签和等级，记录每个客户每月获得的标签、等级和系统。）此外，除了提供用户肖像功能外，大数据平台还具有用户行为记录功能，记录了用户从登录到离开的所有使用行为。通过此功能，可以根据相关搜索条件(如某一天登录、购物、参加活动的会员)筛选出相应的会员数据。如下图所示：（我们从事汽车售后市场，因此我们需要这些筛选条件）简而言之，通过大数据下的用户肖像和会员行为记录，提醒谁（who）问题可以很快解决。最后，提醒发送后，我们需要对提醒结果进行统计和评估，这需要我们的统计功能提供数据支持——因为我们需要知道在各种提醒规则下提醒了多少人，提醒了谁，提醒的效果如何。通过以上分析，我们有一个非常清晰的想法来设计这一需求的具体功能。为此，我设计了三个功能：后台提醒统计、后台规则配置和客户端查询。如下图所示：首先是后台提醒统计，这里主要记录了每条规则下发了多少提醒，具体效果如何。在这里，我将提醒记录分为睡眠和非睡眠用户，因为通过规则中的一系列提醒，一些用户仍然不活跃，没有消费和其他行为。对于这些客户，我把他们归类为睡眠用户，然后单独管理。下图是设计的一些统计功能原型：二是后台规则配置，主要针对不同类型的客户进行规则配置。只有根据实际需要配置科学的提醒规则，并配合编辑提醒模板（短信模板和电话提醒声音），才能更好地达到提醒目的。根据我自己的理解，整理出一套规则，如下图所示：从图中（仅供参考）可以看出，该提醒规则形成了一个环，从线下会员到VIP续费提醒，再到普通会员和VIP会员的活跃提醒。客户从注册为*会员开始，就进入了我们的提醒规则，即在产品的整个生命周期中，提醒将伴随着客户。需要注意的是，本规则仅适用于拉新、促活、转化提醒，不涉及营销活动提醒。由于每个活动的时间和内容的不确定性，应根据不同的活动目的和目标客户提前制定科学的提醒规则。另外，在编制提醒规则的实际过程中，要特别注意以下问题:提醒频率不宜过于频繁，否则会让客户反感，与我们的目的背道而驰。提醒内容不要太长，要简洁明了，有诱惑力。最后是客户端查询功能，主要是根据后台配置的规则，操作人员可以根据规则筛选用户数据。这里需要注意的是，如果提醒平台接入短信发送平台和外呼平台实现智能提醒，那么这里只是一个简单的提醒记录查询。如果提醒平台不访问短信平台和呼叫平台，则为数据输出功能。相关运营商应通过此功能筛选、总结和导出符合规定的客户数据，然后通过短信平台或人工客户服务进行非智能提醒。简而言之，基于大数据的提醒功能和科学的提醒规则将有效地促进创新、保留、活动和转换，这也是操作手中不可或缺的武器之一。此外，需要提醒的是，当客户数量增加时，必须优先规划和开发数据提取、分析和建立用户肖像，因为大数据是精确操作的基础和产品规划方向的灯塔。
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