WhatsApp에서 남성과 여성을 필터링하는 방법은 무엇입니까? 남성 사용자와 여성 사용자를 구분할 수 있나요?

하다WhatsApp 고객을 선별할 때 일부 사람들은 다양한 제품, 콘텐츠 또는 활동의 후속 사용을 용이하게 하기 위해 남성 사용자와 여성 사용자를 분리하고 싶어합니다. 요구사항 자체는 복잡하지 않지만 문제가 발생할 가능성이 가장 높은 부분도 명확합니다.WhatsApp 번호 자체로는 사용자가 남성인지 여성인지 확실하게 알 수 없습니다.

예를 들어, 고객 프로필에 성별 필드가 있는 경우, 회원 가입 시 기재하거나, 회원 프로필에 저장했거나, 이벤트 등록 시 적극적으로 선택했거나, 고객 서비스 커뮤니케이션에서 명확히 확인한 경우, 기존 성별 정보와 결합될 수 있습니다.WhatsApp 번호 상태가 합쳐져 ​​계속해서 남성과 여성으로 그룹화됩니다.

휴대폰 번호만 있고 다른 정보가 없는 경우 아바타, 닉네임, 숫자를 통해 성별을 추측하는 것은 적합하지 않습니다.

WhatsApp에 남성과 여성을 필터링할 때 먼저 성별 필드가 있는지 확인해야 합니다.

한 묶음이 있다고 가정해보자.해외 고객 데이터 50,000개.

여기에는 다음이 포함됩니다.

전화 번호

국가

이름

성별

고객 소스

제품 관심도

이러한 종류의 데이터는 남성과 여성의 지속적인 선별에 더 적합합니다.

먼저 남성 사용자를 따로 분류한 후, 여성 사용자를 따로 분류한 후 어떤 번호가 활성화되었는지 계속해서 확인합니다.WhatsApp.

마지막으로 다음을 얻을 수 있습니다.

남성+WhatsApp이 활성화되었습니다

여성 +WhatsApp이 활성화되었습니다

성별을 알 수 없음 +WhatsApp이 활성화되었습니다

이 구분은 매우 명확합니다.

성별은 회사의 기존 고객 정보에서 가져옵니다.WhatsApp 상태는 번호 심사를 통해 제공되며 두 가지 유형의 정보가 조합되어 사용됩니다.

휴대폰 번호만으로는 성별을 직접 확인할 수 없습니다.

원본 데이터에 전화번호만 있는 경우에는 입력하지 마세요.WhatsApp의 남성 및 여성 필터링은 번호를 입력한 후 남성 또는 여성을 직접 반환하는 것으로 이해됩니다.

휴대폰 번호에는 신뢰할 수 있는 성별 정보가 포함되어 있지 않습니다.

WhatsApp 계정은 번호 자체만으로 실제 사용자의 성별을 자동으로 공개하지 않습니다.

어떤 사람들은 아바타로 판단하고 싶어할 수도 있지만 이 방법에는 많은 문제가 있습니다.

사용자는 실제 아바타를 사용할 수 없습니다.

회사를 이용할 수 있음심벌 마크;

애완동물, 풍경, 만화 사진을 사용할 수 있습니다.

귀하와 관련이 없는 아바타를 사용할 수도 있습니다.

별명도 마찬가지다.

많은 해외 ​​사용자들이 영어 이름, 온라인 이름, 회사 이름 또는 약어를 사용합니다. 이름만으로 성별을 결정하는 것은 실수하기 쉽습니다.

따라서 꼭 남성 사용자와 여성 사용자를 분류해야 할 때는 기존의 명확한 고객 정보부터 시작하는 것이 가장 좋습니다.

어떤 성별 데이터가 선별에 더 적합합니까?

몇 가지 일반적인 소스가 있습니다.

첫 번째는 사용자가 등록할 때 작성하는 것입니다.

예를 들어, 공식 웹사이트 등록, 멤버십 시스템, 이벤트 등록 또는 제품 체험판 양식에는 이미 성별 옵션이 있습니다.

두 번째 유형은 회사 자체의 유형입니다.CRM 고객 데이터.

영업 및 고객센터에서 정상적인 업무 과정에서 사전에 이용자 정보를 확인한 경우에는 바로 이용이 가능합니다.

세 번째 유형은 멤버십 또는 과거 주문 데이터입니다.

일부 기업은 고객이 제공한 기본 정보를 자체적으로 저장하며, 이러한 필드는 후속 고객이 이를 정리할 때 계속 사용할 수 있습니다.

네 번째 유형은 이용자가 적극적으로 보완하는 정보이다.

예를 들어, 고객 서비스 커뮤니케이션이나 계정 정보 업데이트 중에 사용자가 직접 성별 정보를 작성합니다.

이 데이터는 전화번호, 프로필 사진, 닉네임을 기반으로 추측하는 것보다 훨씬 더 신뢰할 수 있습니다.

Digital Planet이 문제 해결에 더 적합합니다.WhatsApp 상태 레이어

회사에 성별 필드가 포함된 일련의 고객 번호가 이미 있는 경우 먼저 번호 자체를 정렬할 수 있습니다.

예를 들어 국제 번호 형식을 통일하고 중복 번호를 제거한 다음 Digital Planet을 통해 필터링합니다.WhatsApp 활성화 상태.

예를 들어 원본 데이터는 다음과 같습니다.

미국 남성 고객

프랑스 여성 고객

태국 남성 고객

영국 여성 고객

번호 정렬 후WhatsApp 필터 후에도 계속해서 다음을 얻을 수 있습니다.

미국+남성+WhatsApp이 활성화되었습니다

프랑스+여성+WhatsApp이 활성화되었습니다

태국+남성+WhatsApp이 활성화되었습니다

영국+여성+WhatsApp이 활성화되었습니다

이러한 방식으로 후속 마케팅은 비즈니스 요구에 따라 계속해서 세분화될 수 있습니다.

Digital Planet은 기존의 숫자와WhatsApp 플랫폼 상태, 남성 또는 여성 라벨은 회사의 원래 실제 고객 데이터에서 나와야 합니다.

남성과 여성이 분리되었다고 해서 완전히 다른 두 가지 마케팅을 수행해야 한다는 의미는 아닙니다.

이곳은 길을 잃기 쉬운 또 다른 곳입니다.

어떤 사람들은 남성과 여성이라는 두 가지 라벨을 보자마자 각각 광고 두 세트와 단어 두 세트를 준비해야 한다고 느낍니다.

실제로 제품 자체에 따라 다릅니다.

일부 의류, 미용, 모자용품, 남성용품 등 잠재고객의 차이가 뚜렷한 제품을 판매하는 경우 성별 분류가 더 의미 있을 수 있습니다.

하지만 엔터프라이즈 소프트웨어, 산업용 장비, 물류 서비스를 판매하는 경우B2B 도구의 경우 성별은 일반적으로 가장 중요한 기준이 아닙니다.

이 경우 남성과 여성보다 더 지켜볼 가치가 있는 것은 다음과 같습니다.

산업

회사 규모

위치

제품 요구 사항

국가

최근 문의

그래서WhatsApp의 남성 및 여성 필터링은 선택 사항일 뿐 모든 비즈니스에 필수는 아닙니다.

진정으로 실용적인 접근 방식은 성별과 제품 관심도를 함께 살펴보는 것입니다.

남자나 여자만 놓고 보면 그 범위가 아직 너무 넓다.

예를 들어10,000명의 여성 WhatsApp 사용자가 있지만 그 중 일부는 제품 A를 팔로우하고 일부는 제품 B를 팔로우하며 일부는 역사적 이벤트에 가입합니다.

모두 같은 목록에 올려도 판매는 여전히 혼란스러울 것입니다.

더 실용적인 것은 조합을 계속하는 것입니다.

예를 들어:

여성 +WhatsApp이 활성화되었습니다 + 뷰티 제품 팔로우

남성+WhatsApp이 활성화되었습니다 + 아웃도어 제품 팔로우

여성 +WhatsApp이 활성화되었습니다 + 최근 문의

남성+WhatsApp이 활성화되었습니다 + 과거 고객

이러한 방식으로 성별 라벨은 고객 계층화에 실제로 참여할 수 있습니다.

그렇지 않으면 하나의 큰 테이블을 두 개의 큰 테이블로 분할하는 것만으로는 의미가 제한됩니다.

성별을 알 수 없는 데이터에 라벨을 강제로 추가하지 마세요.

고객 데이터베이스에는 비어 있는 성별이 있는 경우가 많습니다.

이런 종류의 데이터는 다음과 같이 보관될 수 있습니다."알려지지 않은".

단지 테이블을 완성해 보이려고 이름, 아바타, 알고리즘으로 결과를 추측하지 마세요.

추측이 틀리면 이후의 고객 커뮤니케이션이 더욱 어색해지기 때문입니다.

이를 세 가지 그룹으로 나누는 보다 실용적인 방법은 다음과 같습니다.

남성

여성

알려지지 않은

사용자가 나중에 자신의 정보를 추가하는 경우 업데이트하면 됩니다.

고객 데이터는 한 번 정리된 후에 영구적으로 변하지 않으며, 정상적인 비즈니스 정보와 함께 점진적으로 개선될 수 있습니다.

WhatsApp 남성 및 여성 검사에 적합한 시나리오는 무엇입니까?

비즈니스 자체에 뚜렷한 청중 차이가 있는 경우 남성과 여성 선별이 더 가치가 있을 것입니다.

예를 들어 의류 프로모션.

남성과 여성은 서로 다른 스타일에 집중하므로 내용이 분리될 수 있습니다.

뷰티, 케어 제품 등.

일부 제품의 경우 잠재고객이 상대적으로 명확하므로 관련 없는 콘텐츠가 줄어들 수 있습니다.

또 다른 예로는 이벤트 마케팅이 있습니다.

특정 활동 자체에 명확한 사용자 포지셔닝이 있는 경우 기존 성별 정보를 기반으로 대상 그룹을 선별할 수도 있습니다.

그러나 제품에 뚜렷한 성별 차이가 없다면 스크리닝을 위해 스크리닝을 할 필요는 없습니다.

고객의 요구 사항은 성별보다 더 중요한 경우가 많습니다.

고객의 출처도 함께 보관해야 합니다.

남성그룹, 여성그룹이 완성되더라도 고객의 원래 출처를 삭제하지 마세요.

공식 홈페이지에서 여성 유저가 적극적으로 문의를 하더군요.

불과 2년 전 이 행사에 또 다른 여성 사용자가 참석했다.

두 사람의 성별이 같지만,WhatsApp도 출시되었지만 비즈니스 가치는 완전히 다릅니다.

따라서 최종 고객 테이블은 동시에 보관하는 것이 가장 좋습니다.

국가

전화 번호

성별

WhatsApp 상태

고객 소스

제품 팔로우

가장 최근의 상호작용

현재 후속 조치 상태

이런 식으로 판매가 목록을 얻은 후 남성과 여성을 기준으로 필터링할 수 있을 뿐만 아니라 수요와 시간을 기준으로 계속 정렬할 수도 있습니다.

성별 선별을 고정관념으로 바꾸지 마세요

성별 구분은 실제 업무상 필요가 있을 때 관련 없는 접촉을 줄이기 위한 것입니다.

고객이 남성이라고 해서 그가 기본적으로 특정 유형의 제품을 좋아할 것이라는 의미는 아닙니다.

고객이 여성이라는 이유만으로 소비 습관이나 구매 능력을 직접적으로 판단할 수도 없습니다.

정말 관심이 있는지 없는지는 고객이 남기는 상품 선택, 상담 내용, 후속 조치에 따라 달라집니다.

그러니 그렇게 해도WhatsApp의 남성 및 여성 심사 이후에도 실제 요구 사항에 따라 마케팅 콘텐츠가 계속해서 결정되어야 합니다.

비교적 간단한 심사 과정

고객 데이터에 이미 성별 필드가 있는 경우 다음과 같이 처리할 수 있습니다.

먼저 기존 고객 정보를 정리합니다.

국제전화번호 형식이 통일되었습니다.

중복된 번호를 제거하세요.

원래의 남성, 여성 및 알 수 없는 태그를 유지합니다.

그다음 디지털 행성을 통해 필터링해WhatsApp 활성화 상태.

마지막으로 성별, 플랫폼 현황, 제품 관심도, 최근 비즈니스 행동을 재결합했습니다.

이런 방식으로 얻는 것은 단순한 남성, 여성 번호 목록이 아니라 판매 및 운영에 계속 사용할 수 있는 고객 데이터입니다.

WhatsApp에서 남성과 여성을 선별하는 것 자체는 어렵지 않습니다. 어려운 점은 데이터 소스를 신뢰할 수 있어야 한다는 것입니다.성별은 사용자가 직접 입력하거나 기존 업체 정보를 통해 입력해야 합니다.WhatsApp 감지는 번호의 플랫폼 상태를 확인하는 역할을 합니다. 이 둘의 조합은 고객을 그룹화하는 데 사용될 수 있지만 휴대폰 번호, 아바타 또는 별명을 실제 성별을 판단하는 근거로 사용하지 마십시오.

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