KSS Console | 資料庫標籤生成的行銷運用場景

概要與推薦對象

適合閱讀對象：數位行銷或是產品單位的團隊成員

嗨，各位數位行銷夥伴們，

近年數據可視化、自然語言處理、數據分析技術快速發展，也發展出各種創新行銷應用逐漸改變行銷人員的工作內容型態。如果想要更精準地瞭解你的目標受眾、提供更個性化的體驗，那麼標籤生成與分析技術可能會是你的秘密武器。

什麼是資料庫標籤生成

標籤生成，其實也沒那麼複雜，我覺得就像是家中物品收納、或是電腦歸檔的概念一樣。有些事物有一定規則或是明確所屬的範圍，但總是會有些物品、檔案很難被歸類，像是被歸在 A、B 資料夾都可以，或是很特別的資料，不屬於任何一個群體。（所以我乾脆不整理？）

所以，在機器學習當中，有明確可對應的問題 - 答案的規則可循，就叫監督式學習（Supervised Learning）；反之，沒有明確規則可循的，就會運用非監督式學習（Unsupervised Learning），而非監督式學習主要應用包含：

聚類（Clustering）

這是無監督式學習的主要應用之一。在不知道答案的情況下找出資料間的相似程度。把相似的資料聚在一起成一個類別，所以叫做聚類。例如，用戶資料庫中，將相似購買頻率的消費者作用戶分群，又或是做異常偵測，去偵測與平常不同的狀況，例如突然出現大量國外信用卡消費紀錄，就有可能是卡片被盜刷。

降維（Dimensionality Reduction）

主要用於減少數據維度的方法，同時保留最重要的特徵。降維有助於簡化數據，減少計算成本，同時保持數據的關鍵信息。

關聯分析（Association Analysis）

這種技術用於發現數據中的關聯規則，例如購物籃分析中的商品關聯。這有助於業務與電商進行交叉銷售和產品推薦，提高消費金額。

生成模型（Generative Models）

生成模型可以創建新的數據示例，以模仿訓練數據的分布。這在圖像生成、自然語言處理等領域中有廣泛的應用。

現在還有其他不同種類的機器學習方法，但這邊就不繼續往下深入探討，我們趕緊來看看資料庫標籤的益處與運用。

資料庫標籤的行銷優勢

回到行銷場景，以有大量且繁雜的用戶資料為例，用戶的「個人資訊」、「產品互動資訊」、「交易資料」三大資訊是常見基礎，可以建立使用者標籤體系，進而協助產品改善策略及產品行銷策略。

其中，「產品的互動資訊」與「交易資料」因為相對複雜，就可以運用機器學習所建立出來的自動化模型來生成標籤，以幫助我們快速辨識資料庫裡的用戶特徵或屬性，對於行銷人員來說，標籤生成的主要優勢包含：

提升工作效益

資料庫標籤能將數據進行組織和分類，擺脫行銷人員大量的「工人智慧」(淚)。有了結構化資料，可以進一步進行分群的比較關係、趨勢分析和統計，更能運用標籤、關鍵字來快速找到對應的特定資料，不必進行繁瑣搜索，提高搜尋工作效率。

優化行銷策略

有了更精準的用戶數據，能更準確地識別和定位目標受眾，同時，行銷人員也更容易進行相關實驗，以了解哪些行銷企劃適合哪些用戶群體，進而提煉出預算配置效益分析、用戶洞察，做出對應關鍵的商業決策。

提供個人化的體驗

通過資料庫數據標籤，你可以更好地了解用戶的需求和喜好，進而提供更個人化的內容和產品服務。在競爭者環伺下的數位世界中，要提高用戶參與度、轉換率、用戶滿意度，讓用戶感受到他的需求能被理解是致勝關鍵。

用戶標籤的行銷運用場景

當今數位行銷領域的競爭激烈，成功的行銷策略必須建立在深入了解目標受眾的基礎之上。如上一段提到，用戶標籤為數位行銷人員提供了一個捷徑，能更好地理解用戶、量身訂做行銷內容，提高用戶參與度和轉換率。接下來，我們繼續以用戶標籤為例，來看看實際有哪些可應用的行銷場景：

以內部用戶來說

① 分眾行銷

用戶標籤可協助你快速做用戶分眾，將用戶劃分為不同的類別和群體。因此你可以根據用戶的購買歷史、興趣和偏好，為他們推薦相關的產品、發送不同種類的會員電子報或推播訊息。分眾行銷不僅提升的用戶行為轉換率，更可以避免頻率過高的行銷訊息干擾用戶，導致用戶退訂，以確保用戶對企業的品牌形象與滿意度。

② 忠誠用戶養成計畫

用戶標籤可運用 RFM 模型協助企業識別出潛力用戶和忠誠用戶，再根據用戶不同的活躍度、頻率和參與度，設計個別的忠誠用戶養成計畫。這將讓企業的行銷策略系統化，並運用行銷數據，來檢視用戶留存率，進而提升用戶忠誠度。

什麼是RFM 模型？

• 近度（Recency）：顧客上一次關鍵行為的日期
• 頻率（Frequency）：顧客在一定期間內的關鍵行為次數
• 額度（Monetary）：顧客在一定期間內的消費金額、創造的價值

以外部用戶來說

① 相似受眾廣告

目前大多數社群媒體平台都提供「相似受眾」、「自定義受眾」的功能讓企業主進行廣告投放。因此運用已建立的用戶標籤，透由廣告平台上相似受眾的廣告投放功能，創建自定義受眾，進而在社群媒體上顯示廣告，讓行銷人員避免過於狹隘的廣告與受眾規劃，吸引更多新的潛在客戶。

② 搜索引擎廣告、SEO 優化

行銷人員在搜索引擎上投放廣告、進行 SEO優化時，最頭大的莫過於相關關鍵字競爭過於激烈，導致 CPA、CPC 過高，想關鍵字真的想破頭！這時候，其實可以運用用戶標籤內容，從不同角度切入特定關鍵詞，找到競價不那麼高的關鍵字詞，又同時可以觸及到那群其實相同對你的產品或服務感興趣的潛力客群！

③ 具吸引力的行銷內容

除了選擇廣告受眾以外，撰寫具吸引力的文案、圖像也是行銷人員一大難題！而用戶標籤將有助於提高行銷人員對於用戶樣貌 (User Persona) 的掌握，進而創建有吸引力且針對性的社群圖文，確保內容與目標受眾的興趣和需求相符，進而提高內容的分享次數和新用戶的獲取次數。

資料庫標籤生成與分析是一項近年常用於機器學習和人工智慧（AI）項目當中的技術，而標籤生成也是現今數位行銷中的關鍵元素，幫助行銷人員更精確地理解用戶，並提高行銷活動的效果，希望透過今天的介紹，也讓你對標籤生成有更多的理解！

如果你對標籤生成技術或應用有興趣或是任何問題，歡迎底下留言或隨時找我們聊聊，我們可以提供更多詳細的應用和參考範例唷！