Viber 연령 필터링, 기존 연령 정보에 따라 다양한 사용자 그룹 정렬

하다Viber 고객 데이터를 수집할 때 연령을 사용하여 사용자를 그룹화하는 경우가 많습니다. 예를 들어, 같은 고객군 중에도 젊은 사용자, 중년 사용자, 연령이 완전히 채워지지 않은 사용자가 있습니다. 제품 자체에 뚜렷한 연령 차이가 있는 경우, 이들 사람들을 분리한 후에 콘텐츠, 활동, 판매 후속 조치를 마련하는 것이 더 쉬울 것입니다.

그러나 Viber의 연령 심사를 위해서는 먼저 명확히 해야 할 전제 조건이 있습니다.휴대폰 번호에만 의존할 수는 없습니다.Viber 계정은 사용자의 실제 나이를 확실하게 판단할 수 있습니다. 사용하기에 더 적합한 것은 공식 홈페이지 등록, 회원정보, 이벤트 등록,CRM 등의 채널에서 사용자가 이미 제공한 연령 또는 연령 그룹은 Viber 계정 상태와 결합됩니다.

먼저 원래 고객 테이블에 연령 정보가 있는지 확인하십시오.

배치인 경우Viber 관련 고객 데이터에는 이미 연령 필드가 있으므로 후속 처리가 비교적 간단합니다. 간격을 어떻게 나눌 것인지 결정하기 전에 먼저 누락, 중복, 명백한 오류에 대한 연령을 확인할 수 있습니다.

예를 들어 원본 데이터에는 이미 다음이 포함되어 있습니다.

휴대폰 번호, 국가, 연령, 고객 출처, 관심 제품 등을 알려드립니다.

이때 국제전화번호 형식을 먼저 통일한 뒤 중복을 제거하고 실제 업무상 필요에 따라 연령대를 구분해야 한다. 최종적으로 다음과 같이 정리할 수 있습니다.18~24세, 25~34세, 35~44세, 45세 이상, 연령 알 수 없는 여러 그룹이 있습니다.

원래 고객 테이블에 연령 필드가 전혀 없는 경우 필터링을 위해 각 숫자에 연령을 강제로 추가하지 마세요. 연령을 알 수 없는 정보는 단독으로 보관할 수 있으며, 추후 새로운 사용자 정보가 나오면 업데이트될 예정입니다.

연령층을 너무 세밀하게 나눌 필요는 없습니다.

많은 고객층이 처음에는 연령을 매우 세밀하게 세분화하고 싶어하지만 결국에는 사용하기가 쉽지 않습니다.

예를 들어, 사용자가포인트는 18세, 19세, 20세 기준으로 하향식으로 나누어지며, 매출이 발생한 후에는 실질적인 의미가 거의 없습니다. 제품 독자층에 따라 여러 가지 폭넓은 연령대를 그리는 것이 더 실용적입니다.

소비재는 다음과 같습니다.18-24, 25-34, 35-44, 45 이상.

제품이 주로 성숙한 사용자를 대상으로 하는 경우 직접 수행할 수도 있습니다.25-34세, 35-44세, 45-54세, 55세 이상.

진짜 기준은 고정된 범위가 아니라 그룹화 이후 후속 마케팅 방식이 바뀔지 여부다.

만약에35세와 36세 고객은 결국 같은 콘텐츠를 시청하게 되므로 따로 분리할 필요가 없습니다.

먼저 잘못된 연령과 빈 데이터를 분리하세요.

하다Viber에서 연령별로 필터링할 때 숫자가 보이자마자 사용하지 마세요.

일부 양식에서는 입력 오류로 인해 나이가 다음과 같이 표시될 수 있습니다.5세, 150세 또는 생일 필드를 나이로 착각합니다.

이처럼 명백히 비정상적인 데이터는 그룹에 넣어 먼저 확인해야 합니다.

나이가 기재되지 않은 경우, 이름, 아바타, 휴대폰 번호 등을 토대로 직접 추측하지 마세요.

이를 처리하는 더 간단한 방법은 다음과 같습니다.

유효연령은 정상군에 속한다.

확인을 위해 명백한 이상이 입력되었습니다.

알 수 없는 그룹에는 연령이 입력되지 않았습니다.

비록 이 데이터가 달성되지는 않았지만100% 채워졌지만 나중에 사용할 때 더 안정적입니다.

디지털 행성Viber 계정 상태가 더 적합합니다

연령 데이터가 정렬된 후 계속 처리할 수 있습니다.바이버 채널.

회사가 공식 홈페이지 양식, 회원제, 내역주문, 이벤트 등록 등 정상적인 영업경로를 통해 고객의 휴대전화번호를 취득한 경우에는 먼저 중복번호를 삭제한 후 디지털플래닛을 통해 처리할 수 있습니다.Viber 관련 계정 활성화 심사.

예를 들어 원래 고객 정보는 다음과 같습니다.

베트남+28세 + 제품 A를 따릅니다.

독일 +41세 + 과거 고객

프랑스 + 연령 미상 + 공식 홈페이지 문의

필리핀+33세 + 이벤트 등록

다시 채우다Viber 상태 후에는 다음을 형성할 수 있습니다.

베트남+25-34세 + Viber가 활성화되었습니다 + 제품 A를 따르세요

독일 +35-44세 + Viber가 활성화되었습니다 + 과거 고객

프랑스+연령미상+Viber가 활성화되었습니다 + 최근 문의

필리핀+25~34세 + Viber가 활성화되어 있음 + 이벤트 등록

Digital Planet은 숫자 정렬 및Viber 플랫폼 상태, 연령 필드는 여전히 기존 고객 정보에서 나옵니다. 두 가지 유형의 정보를 결합한 것이 보다 합리적인 Viber 연령 필터입니다.

같은 연령대에서도 고객의 출처도 계속 살펴봐야 한다.

나이가 같다고 고객가치가 같다는 뜻은 아니다.

둘30세 바이버 사용자 중 한 명은 어제 공식 홈페이지를 통해 가격을 문의했고, 다른 한 명은 2년 전만 해도 행사에 참석했다. 판매 우선순위는 달라야 합니다.

따라서 연령대를 나눈 후에도 고객의 출처를 지속적으로 유지하는 것이 가장 좋습니다.

출처가 명확한 최근 문의가 우선적으로 처리됩니다.

과거 주문을 보유한 기존 고객은 재구매 주기에 따라 유지될 수 있습니다.

일반적인 이벤트나 오랫동안 상호작용이 없는 데이터에 대한 등록은 우선순위가 낮아질 수 있습니다.

나이는 군중을 나누는 역할을 하고, 소스와 행동은 누가 먼저 따라오는지를 결정하는 역할을 합니다.

젊은 사용자가 거래를 완료하는 것이 더 쉽다는 것을 의미하지는 않습니다.

일부 사람들은 연령 심사를 마친 후 무의식적으로 젊은 사용자에게 더 높은 우선순위를 부여합니다.

이 접근 방식이 반드시 올바른 것은 아닙니다.

젊은 층이 많이 이용하는 엔터테인먼트, 패션, 소셜 제품이라면 오히려 젊은 층이 더 적합할 수도 있습니다.

하지만 보험이나 부동산을 한다면B2B 서비스, 내구재 또는 고객이 많은 단일 제품의 경우 성숙한 고객이 목표 시장에 더 부합할 수 있습니다.

따라서 나이 자체는 가치 라벨이 아닙니다.

단지 제품과 사용자가 일치하는지 판단하는 데 도움이 됩니다.

실제 구매 수요가 있는지 여부는 사용자가 적극적으로 상담하고, 문의하고, 요구 사항을 충족하고, 주문하고, 다시 소통하기 위해 방문하는지에 따라 달라집니다.

Viber 연령 심사는 어떤 비즈니스에 더 적합합니까?

연령 태그의 가치는 비즈니스마다 크게 다릅니다.

의류, 스킨케어, 교육, 엔터테인먼트, 취미 활동, 소비재 등의 비즈니스에서는 연령이 콘텐츠 및 제품 추천에 영향을 미치는 경우가 많습니다.

예를 들어, 젊은 사용자는 새로운 제품과 트렌드에 더 많은 관심을 기울이는 반면, 중년 사용자는 실용성과 장기적인 가치에 더 많은 관심을 기울일 수 있습니다.

하지만 산업용 장비, 물류, 기업용 소프트웨어 등을 한다면 나이의 중요성은 크게 줄어들 것입니다.

이러한 기업은 직위, 회사, 산업 및 조달 요구 사항을 우선시해야 합니다.

그래서 전부는 아니야모든 Viber 고객 데이터베이스는 연령별로 선별되어야 합니다.

연령 분류가 후속 콘텐츠, 제품, 판매 방법을 변경하지 않는다면 이 분야에 너무 중점을 둘 필요는 없습니다.

더 유용하려면 연령을 제품 관심분야와 결합해야 합니다.

별도의 배치25~34세의 Viber 사용자는 여전히 다양한 범위를 가질 수 있습니다.

더 실용적인 것은 제품에 대한 관심을 계속해서 추가하는 것입니다.

예를 들어:

25-34세 + Viber 활성화 + 뷰티 제품 팔로우

35~44세 + Viber가 활성화됨 + 생활용품 중심

45세 이상 + Viber 활성화 + 과거 재구매 고객

나이 불명 +최근 Viber가 활성화되었습니다 + 최근 문의가 활발합니다

이런 식으로 매출이 얻는 것은 순수한 연령 목록이 아니라 제품 방향과 비즈니스 배경을 가진 고객 그룹입니다.

연령만 있고 제품 ​​수요가 없는 경우 정확도는 여전히 제한됩니다.

최근 상호 작용 시간은 연령보다 판매 주문에 더 적합합니다.

콘텐츠 분류는 연령이 더 적합하고, 판매 우선순위는 시간에 따라 계속해서 좌우되는 것이 가장 좋습니다.

예를 들어,어제 45세의 한 사용자가 주도적으로 제품에 대해 문의했습니다. 또 다른 25세 사용자는 반년 동안 어떤 상호작용도 하지 않았습니다. 당연히 전자에게 먼저 연락해야 합니다.

따라서 고객 테이블에는 최신 영업 시간을 동시에 유지하는 것이 가장 좋습니다.

최근 문의, 일반 후속 조치, 과거 고객, 장기 침묵으로 나눌 수 있습니다.

이런 식으로 같은 연령대 내에서도 진정으로 우선순위에 합당한 사람들을 계속해서 찾을 수 있습니다.

원래의Viber 고객 테이블은 다음과 같이 구성할 수 있습니다.

있다고 가정Viber 관련 고객 데이터 30,000개(국가, 휴대폰 번호, 연령, 출처만 포함)

첫 번째 단계는 휴대폰 번호 형식을 통일하는 것이다.

두 번째 단계는 중복된 번호를 제거하는 것입니다.

세 번째 단계는 연령 필드를 확인하여 오류와 공백 데이터를 별도로 정리하는 것입니다.

네 번째 단계는 비즈니스 요구에 따라 연령 그룹을 나누는 것입니다.

5단계: Digital Planet을 통한 필터링Viber 활성화 상태.

마지막으로 나이를 추가하고,Viber 상태, 고객 소스, 다음 제품 및 최근 상호 작용이 병합되었습니다.

원래 번호 목록은 실제로 사용할 수 있는 여러 그룹의 사람들로 바뀔 수 있습니다.

예를 들어, 최근 의도가 높은 젊은 사용자, 성숙한 연령 기록 고객, 연령을 알 수 없지만 최근에 적극적으로 문의한 사용자 등이 있습니다.

연령을 알 수 없는 데이터도 가치가 있을 수 있습니다.

연령이 기재되지 않았다고 해서 해당 고객이 이용이 불가능한 것은 아닙니다.

사용자의 나이를 알 수 없지만 어제 직접 견적을 요청한 경우에도 여전히 가치가 높은 리드입니다.

반면, 연령 정보는 매우 완벽하지만 3년간 사업적 조치가 없었으므로 1순위가 될 필요는 없다.

따라서 나이가 빠졌다고 고객을 직접 삭제하지 마세요.

나이는 보조 태그 중 하나일 뿐 고객이 개발을 계속할 수 있는지 여부를 결정하는 유일한 조건은 아닙니다.

Viber의 연령을 선별하는 진정으로 실용적인 방법은 먼저 회사가 이미 마스터한 실제 연령 정보를 사용하고 사용자를 적절한 간격으로 그룹화한 다음 Digital Planet을 통해 Viber 계정 상태를 보완하고 마지막으로 소스, 제품 관심도 및 최근 상호 작용을 기반으로 우선 순위를 계속 결정하는 것입니다.연령은 고객을 여러 그룹으로 나누는 역할을 합니다.Viber 상태는 커뮤니케이션 채널을 확인하고 먼저 따라야 할 사람이 누구인지 또는 고객이 최근에 명확한 요구 사항을 갖고 있는지 여부를 진정으로 결정하는 역할을 담당합니다.

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