女性のLINEユーザーはどこで審査していますか？既存の顧客データもこのように再グループ化できます

するLINEの顧客を審査する際に、事業者自身が女性ユーザーをより重視している場合、多くの人は最初に数字から性別を直接判断することになります。実際には、推測するのではなく、まず企業が蓄積している顧客情報に性別の欄があるかどうかを確認するのが安全です。

公式サイト登録、会員情報、イベント登録、履歴CRMでは、ユーザーが性別を積極的に入力した場合、女性顧客を個別に分類し、さらにLINEアカウントベースの番号をスクリーニングできます。こうして得られた女性LINEユーザーのソースがより明確になり、年齢や商品への興味、最近のやり取りなどからさらに細分化することが容易になります。

まずは既存の顧客情報から女性タグを探します。

顧客テーブルに携帯電話番号、国、性別、年齢、ソース、関心のある製品などのフィールドがすでにある場合は、女性のLINEユーザーの審査は実はそれほど複雑ではありません。まず女性顧客を絞り込み、携帯電話番号の形式やデータの重複を確認し、最後にLINEアカウントのステータスをフィルタリングします。

たとえば、もともとあったのは、50,000 件の顧客データのうち、23,000 件は女性であるユーザー自身によって入力されました。まずこの 23,000 件の番号を分類し、次に LINE アカウント ベースの番号をフィルタリングします。最終的に得られるのは、その後の運用に適した女性のLINE顧客層です。

元のデータに性別フィールドがない場合は、女性をフィルターしたいからといって、アバター、ニックネーム、または名前を推測しないでください。性別が確認できない場合は性別不明のままで構いません。

アバターが女性のように見える場合、それを直接的に女性ユーザーとみなすことはできません。

LINEアカウントのアバターは必ずしも本人の写真とは限りません。ペット、アニメーション、風景、有名人の写真、ブランドのロゴなどを使用する人もいます。ニックネームは、英語名、オンライン名、会社名、または完全に不規則な文字である場合もあります。

したがって、アバターやニックネームのみに基づいて性別を判断すると、顧客データベースに間違ったラベルが書き込まれる可能性があります。

一度ラベルが間違ってしまうと、その後のマーケティング内容も間違ってしまいます。

たとえば、性別が不確かなユーザーを女性用スキンケア製品のプロモーション リストに直接登録すると、精度が向上しないだけでなく、無関係な接触が増加する可能性があります。

したがってLINEの女性ユーザーは外見の推測ではなく、既存のリアルな顧客情報に基づいてスクリーニングするのがベストです。

デジタルプラネットLINEアカウントの審査がより適切になる

公式ウェブサイト、会員登録、過去の注文、広告フォームなどの通常のビジネスチャネルを通じて顧客番号を取得しており、その中にすでに性別フィールドがある場合、まず女性ユーザーを抽出し、その後国際番号形式を統一して重複データを処理できます。

基本的な並べ替えが完了したら、これらの番号を Digital Planet でフィルタリングして、それらがLINEアカウント単位で結果を元の顧客情報に書き戻します。

たとえば、次のように整理できます。

日本＋女性＋LINE起動済み+商品Aをフォロー

台湾＋女性＋LINEを開始済み + 過去の顧客

タイ＋女性＋LINEを起動+最近のイベントに登録しました

日本＋女性＋LINE状況確認＋公式サイト問い合わせ

Digital Planet は数値とLINEプラットフォームの状況によると、女性ラベルは依然として企業がすでに持っている顧客情報に基づいて作成されています。このように 2 つの次元を組み合わせることで、データ ロジックがより明確になります。

女性ユーザーを選別した後、すぐに全員を 1 つのマーケティング プールに分類しないでください。

女性を選別するだけでは十分ではありません。

どちらも女性ですLINEユーザーの中には、昨日値段を聞いたばかりの人、2年前に会員登録したばかりの人、イベントに1回だけ参加した人もいます。

すべてが同じコンテンツを使用する場合、いわゆる女性の上映の価値は依然として限定的になります。

より現実的な方法は、年齢層、関心のある製品、顧客ソース、最近のビジネス上のやり取りなど、いくつかのフィールドを重ね合わせ続けることです。

例えば：

女性+LINE開設済み + 25～34歳 + 最近のお問い合わせ

女性+LINE が有効化されている + 35 ～ 44 歳 + 購入履歴がある

女性+LINE起動済み + 年齢不詳 + イベント登録済み

女性+LINEを起動した＋長期間やり取りがない

このようにして、販売と運用は、どれが最初に対処する価値があり、どれが長期的なメンテナンスに適しているかを知ることができます。

年齢タグは引き続き細分化できますが、細分化しすぎないでください。

元の顧客情報に年齢や年齢層も保存されている場合は、LINE ユーザーは引き続き相互に基づいてグループ化されます。

例えば18～24歳、25～34歳、35～44歳、45歳以上。

ただし、年齢の分け方は実際の商品によって異なります。

衣料品、美容品、消費財を販売している場合、さまざまな年齢層がさまざまなコンテンツに対応している可能性があります。

製品自体が年齢とほとんど関係がない場合、正確に見せるためだけに十数の年齢層を分類する必要はありません。

ラベルが多ければ多いほど良いというわけではありません。本当に役に立つのは、配信後のその後のマーケティングのやり方が変わるかどうかです。

純粋に女性向けのレーベルよりも製品への関心が重要

ふるいにかけられたと仮定するとLINEの女性ユーザーは1万人おり、スキンケアが気になる人、洋服が気になる人、日用品について質問する人もいます。

女性だからといって一括りにしてしまうと、やはり範囲が広すぎます。

より適切な組み合わせは次のとおりです。

女性+LINE起動済み + スキンケア商品

女性+LINEを起動しました + 衣料品

女性+LINEを開始しました + 母子用品

女性+LINE開設しました＋最近のお問い合わせ

この方法でグループ化した後、コンテンツと製品を真にターゲットにすることができます。

したがって、女性は人口統計上のラベルであり、製品への関心はビジネス ニーズに近いラベルです。

最近相談した女性ユーザーを最初に配置する必要があります

顧客のグループ化には、最終的にはサービスの販売が含まれます。

たとえ女性ユーザーが分離されたとしても、最近実際に何らかのアクションがあったかどうかを確認することが優先されるべきです。

たとえば、昨日、お客様が公式ウェブサイトを通じて製品について問い合わせをしたとします。LINEも開設したので優先すべきです。

もう一人の女性客ですが、LINE アカウントが正常であっても、1 年間ビジネス上のやり取りがなかった場合は、メンテナンス プールに配置される可能性があります。

したがって、本当に役立つデータには次のものも含まれている必要があります。

女性のタグ。

LINEステータス;

顧客ソース。

製品に注意してください。

最後のインタラクション時間。

これらのフィールドを組み合わせると、販売注文が明確になります。

直接性別が不明なお客様は削除しないでください。

実際の顧客データベースには性別が記入されていない人もいるはずです。

このデータは価値がないという意味ではありません。

性別が不明なユーザーが今日率先して相談したとしても、そのユーザーは依然として優良顧客である可能性があります。

一方、非常に完全な女性ラベルを持つデータが 2 ～ 3 年間インタラクションがない場合、そのデータは優先順位に値しない可能性があります。

そのため、性別不明のものは別途保存することが可能です。分類できないため、直接削除しないでください。

将来的には、ユーザーは通常の業務で再登録、会員情報の更新、または情報の追加を行った後、性別フィールドを更新することができます。

どの事業がより適しているかLINE女性ユーザー審査

LINE女性スクリーニングは、衣料品、美容、ケア、母子、金利消費、一部の教育やアクティビティ商品など、ユーザーの違いが明らかな企業に適しています。

この種のビジネスが女性ユーザーを分離した後は、コンテンツの推奨や製品の組み合わせを変更する可能性は確かにあります。

しかし、エンタープライズ ソフトウェア、産業機器、物流サービスなどのビジネスの場合、通常、性別は最優先事項ではありません。業界、立場、調達のニーズの方が重要です。

したがって、女性審査を行うかどうかは、機能の有無ではなく、グループ化後の業務内容が変わるかどうかで判断すべきである。

女性だけを残さないで、LINE 2 フィールド

フィルタリングが完了した後、「女性＋LINEが活性化した」が、営業はまだフォローの仕方がわからない。

より実用的な顧客情報は、国、携帯電話番号、性別、LINEのステータス、年齢層、顧客層、興味のある商品、最新のやり取り、現在の売上状況。

たとえば、次のようなデータが考えられます。日本人女性顧客、25～34歳、LINE開設済み、価格問い合わせ元は公式サイト、商品Aは3日前に問い合わせ済み、販売フォロー保留中。

もう一人は台湾人の女性客、LINEは開設されました、歴史的な活動をソースとしています、8か月間やり取りはありません、通常のメンテナンスです。

これらはどちらも属していますLINEの女性ユーザーでも優先順位が全然違います。

LINEの女性ユーザーをスクリーニングする本当に現実的な方法は、大量の数字から誰が女性であるかを推測するのではなく、まず会社がすでに持っている実際の性別情報を使用し、次にデジタルプラネットを通じてLINEアカウントのステータスを補足し、最後に年齢、製品への興味、最近のビジネス実績に基づいてユーザーを再グループ化することです。女性は顧客を分類するレイヤーにすぎません。 LINEはコミュニケーションチャネルです。最初にフォローアップする価値があるかどうかを決定するのは、ユーザーに本当のニーズがあるかどうかです。

デジタルプラネット は、以下を組み合わせた世界有数の番号スクリーニング プラットフォームです。 グローバル携帯電話番号セグメントの選択、番号生成、重複排除、比較およびその他の機能 。世界中の顧客をサポートします236 か国のバッチ番号スクリーニングおよび検査サービス 、現在サポートしています40 以上のソーシャルアプリと次のようなアプリ:

whatsapp/line、twitter、facebook、Instagram、LinkedIn、Viber、zalo、binance、シグナル、skype、DISCORD、Amazon、Microsoft、Truemoney、Snapchat、kakao、Wish、GoogleVoice、Botim、MoMo、TikTok、GCash、Fantuan、Airbnb、Cash、VKontakte、Band、Mint、Paytm、VNPay、Moj、DHL、Okx、 MasterCard、ICICBank、Byb Wait。

プラットフォームには次のようないくつかの機能があります。 オープンフィルタリング、アクティブフィルタリング、インタラクティブフィルタリング、性別フィルタリング、アバターフィルタリング、年齢フィルタリング、オンラインフィルタリング、正確なフィルタリング、期間フィルタリング、パワーオンフィルタリング、空の番号フィルタリング、携帯電話デバイスフィルタリング 待って。

プラットフォームが提供する セルフスクリーニングモード、生成スクリーニングモード、ファインスクリーニングモード、カスタマイズモード 、さまざまなユーザーのニーズを満たすために。

その利点は、世界中の主要なソーシャル ネットワーキングとアプリケーションを統合し、ワンストップでリアルタイムかつ効率的な番号審査サービスを提供し、グローバルなデジタル開発の実現を支援することにあります。

公式チャンネルから見ることができますt.me/xingqiupro 公式 Web サイトを通じて詳細情報を入手し、事業担当者の身元を確認してください。公務電報：@xq966

(親切なヒント:存在するTelegram の公式カスタマー サービス番号を検索するときは、必ずユーザー名を探してくださいxq966）、公式ウェブサイトの担当者を通じて確認することもできます。 https://www.xingqiu.pro/check.html , ビジネス上の連絡先が Planet の関係者であるかどうかを確認してください