여성 LINE 사용자를 선별하는 곳은 어디인가요? 기존 고객 데이터도 이렇게 재그룹화할 수 있습니다.

하다LINE 고객을 선별할 때 기업 자체가 여성 사용자에게 더 많은 관심을 기울이면 많은 사람들이 첫 번째 반응은 숫자로 성별을 직접적으로 판단하는 것입니다. 사실, 추측하는 것이 아니라 회사가 축적해 놓은 고객 정보에 성별 필드가 있는지 먼저 확인하는 것이 더 안전한 방법입니다.

공식 홈페이지 등록, 회원정보, 이벤트 등록, 이력CRM에서는 사용자가 적극적으로 성별을 입력한 경우 여성 고객을 별도로 분류한 후 어떤 번호에 LINE 계정 기반이 있는지 추가로 선별할 수 있습니다. 이렇게 얻은 여성 LINE 사용자의 출처는 더욱 명확해지며 연령, 제품 관심도, 최근 상호작용을 기준으로 이들을 더욱 세분화하기가 더 쉬워집니다.

먼저, 기존 고객 정보에서 여성 태그를 찾습니다.

고객 테이블에 이미 휴대전화번호, 국가, 성별, 나이, 출처, 관심상품 등의 필드가 있는 경우,여성 LINE 사용자를 선별하는 것은 실제로 복잡하지 않습니다. 첫 번째 단계는 여성 고객을 선별한 후 휴대폰 번호 형식과 중복 데이터를 확인하고 마지막으로 LINE 계정 상태를 필터링하는 것입니다.

예를 들어 원래는50,000개의 고객 데이터 중 23,000개는 여성 사용자가 직접 작성했습니다. 먼저 이 23,000개의 숫자를 정렬한 다음 LINE 계정 기반으로 필터링합니다. 최종적으로 얻은 것은 후속 작업에 더 적합한 여성 LINE 고객 풀입니다.

원본 데이터에 성별 필드가 없는 경우 단지 여성을 필터링하려고 한다는 이유로 아바타, 별명 또는 이름을 통해 추측하지 마세요. 확인이 불가능한 분은 성별을 알 수 없는 상태로 남을 수 있습니다.

아바타가 여성처럼 보인다면 직접적으로 여성 사용자라고 볼 수는 없습니다.

LINE 계정 아바타가 반드시 실제 인물 사진일 필요는 없습니다. 어떤 사람들은 애완동물, 애니메이션, 풍경, 유명인 사진 또는 브랜드 로고를 사용합니다. 닉네임은 영어 이름, 온라인 이름, 회사 이름 또는 완전히 불규칙한 문자일 수도 있습니다.

따라서 아바타나 닉네임만으로 성별을 판단할 경우 고객 데이터베이스에 잘못된 라벨을 작성하기 쉽습니다.

라벨이 잘못되면 이후의 마케팅 내용도 잘못됩니다.

예를 들어, 성별이 확실하지 않은 사용자를 여성 스킨 케어 제품 프로모션 목록에 직접 추가하면 정확성이 향상되지 않을 뿐만 아니라 관련 없는 접촉이 늘어날 수도 있습니다.

그러므로외모 추측에 의존하기보다는 기존의 실제 고객 정보를 바탕으로 LINE 여성 사용자를 선별하는 것이 가장 좋습니다.

디지털 행성LINE 계정 심사가 더 적절함

회사가 공식 홈페이지, 회원가입, 내역주문, 광고양식 등 일반적인 업무채널을 통해 고객번호를 획득하였고, 이미 성별 필드가 있는 경우에는 여성 사용자를 먼저 추출한 후 국제번호 형식을 통일하여 중복 데이터를 처리할 수 있습니다.

기본 정렬을 완료한 후 Digital Planet을 통해 해당 번호를 필터링하여 해당 번호가 있는지 확인할 수 있습니다.LINE 계정 기준으로 결과를 원래 고객 정보에 다시 작성합니다.

예를 들어 다음과 같이 구성할 수 있습니다.

일본+여성+LINE이 활성화되었습니다 + 상품 A를 팔로우하세요

대만+여성+LINE이 활성화되었습니다 + 과거 고객

태국+여성+LINE이 활성화되었습니다 + 최근 이벤트에 등록하세요

일본+여성+LINE 현황 확인 예정 + 공식 홈페이지 문의

Digital Planet은 숫자와LINE 플랫폼 현황에 따르면 여전히 여성 라벨은 기업이 이미 보유하고 있는 고객 정보에서 비롯됩니다. 이러한 방식으로 두 차원을 결합하면 데이터 논리가 더 명확해집니다.

여성 사용자를 선별한 후 즉시 하나의 마케팅 풀에 모두 넣지 마세요.

여성을 선별하는 것만으로는 충분하지 않습니다.

둘 다 여자야LINE 이용자 중에는 어제 가격을 물어보신 분도 계시고, 2년 전에야 회원가입을 하신 분도 계시며, 이벤트를 한 번만 참여하신 분도 계십니다.

모두 동일한 콘텐츠를 사용한다면 소위 여성 심사의 가치는 여전히 제한적일 것입니다.

보다 실용적인 방법은 연령 그룹, 관심 제품, 고객 소스, 가장 최근의 비즈니스 상호 작용 등 여러 필드를 계속해서 오버레이하는 것입니다.

예를 들어:

여성 +LINE 오픈 + 25~34세 + 최근 문의사항

여성 +LINE이 활성화되었습니다 + 35-44세 + 과거 구매 내역

여성 +LINE이 활성화되었습니다 + 연령미상 + 이벤트 등록

여성 +LINE이 활성화되었습니다. + 오랫동안 상호작용이 없습니다.

이렇게 하면 판매 및 운영팀에서는 어떤 것이 먼저 처리할 가치가 있고 어떤 것이 장기 유지 관리에 적합한지 알 수 있습니다.

연령 태그는 계속해서 세분화될 수 있지만 너무 많이 세분화하지 마세요.

원래 고객 정보에도 연령이나 연령층이 저장되어 있는 경우에는LINE 사용자는 계속해서 서로를 기준으로 그룹화됩니다.

예를 들어18~24세, 25~34세, 35~44세, 45세 이상.

단, 연령을 구분하는 방법은 실제 제품에 따라 다릅니다.

의류, 미용, 소비재를 판매하는 경우 연령대에 따라 콘텐츠가 달라질 수 있습니다.

제품 자체가 연령과 관련이 거의 없다면 정확해 보이기 위해 수십 개의 연령층을 세분화할 필요는 없습니다.

라벨이 많을수록 반드시 좋은 것은 아닙니다. 정말 유용한 점은 유통 이후 후속 마케팅 방식이 바뀔지 여부입니다.

순전히 여성 브랜드보다 제품 관심도가 더 중요합니다.

선별이 되었다고 가정하면여성 LINE 사용자는 10,000명에 달하며 그중에는 피부 관리에 대한 고민, 의류에 대한 고민, 생활용품에 대한 고민 등이 있습니다.

단지 여자라는 이유만으로 그들을 하나로 묶는다면 그 범위는 여전히 너무 크다.

더 적합한 조합은 다음과 같습니다.

여성 +LINE이 활성화되었습니다 + 스킨케어 제품

여성 +LINE이 활성화되었습니다 + 의류제품

여성 +LINE 활성화 + 산모 및 유아용 제품

여성 +LINE 오픈 + 최근 문의사항

이러한 방식으로 그룹화한 후에는 콘텐츠와 제품을 실제로 타겟팅할 수 있습니다.

따라서 여성은 인구통계학적 라벨이고, 제품 관심도는 비즈니스 요구에 더 가까운 라벨입니다.

최근 상담한 여성 사용자를 1순위로 배치해야 함

고객 그룹화에는 궁극적으로 서비스 판매가 포함됩니다.

여성 이용자를 분리했다고 하더라도 최근 실제적인 조치가 있었는지 살펴보는 것이 우선이다.

예를 들어, 어제 한 고객이 공식 홈페이지를 통해 제품에 대해 문의했습니다.LINE도 오픈했으니 우선순위로 삼아야 할 것 같습니다.

그런데 또 다른 여성고객님LINE 계정이 정상적이지만 1년 동안 비즈니스 교류가 없었다면 유지 관리 풀에 들어갈 수 있습니다.

따라서 정말 유용한 데이터에는 다음도 포함되어야 합니다.

여성 태그;

라인 상태;

고객 소스

제품에 주의를 기울이십시오.

마지막 상호작용 시간입니다.

이러한 필드를 합치면 판매 주문이 명확해집니다.

성별을 알 수 없는 고객을 직접 삭제하지 마세요.

실제 고객 데이터베이스에는 성별이 입력되지 않은 사람이 있어야 합니다.

이 데이터가 가치가 없다는 의미는 아닙니다.

성별을 알 수 없는 사용자가 오늘 솔선하여 상담에 나선다면 그는 여전히 우량 고객일 수 있습니다.

반면, 매우 완전한 여성 라벨이 붙은 데이터가 2~3년 동안 상호작용이 없다면 우선순위를 가질 가치가 없을 수도 있습니다.

따라서 성별을 알 수 없는 경우 별도로 저장할 수 있습니다. 분류가 불가능하므로 직접 삭제하지 마세요.

향후 이용자는 재등록, 회원정보 업데이트, 정상적인 업무과정에서 정보 추가 및 성별 항목 업데이트가 가능합니다.

어떤 사업이 더 적합합니까?LINE 여성 사용자 심사

LINE 여성 심사는 의류, 뷰티, 케어, 엄마와 아기, 관심 소비, 일부 교육 및 활동 제품과 같이 사용자 차이가 분명한 비즈니스에 더 적합합니다.

이러한 유형의 비즈니스가 여성 사용자를 분리한 후에는 콘텐츠 추천 및 제품 믹스를 변경하는 것이 실제로 가능합니다.

하지만 기업 소프트웨어, 산업용 장비, 물류 서비스 등과 같은 비즈니스라면 일반적으로 성별이 최우선 순위가 아닙니다. 산업, 직위, 조달 요구사항이 더 중요합니다.

따라서 여성검진을 할 것인지 여부는 기능이 있느냐 없느냐가 아니라 그룹화 이후 사업행위가 달라지느냐에 따라 결정되어야 한다.

여자만 놔두지 말고LINE 두 필드

필터링이 완료된 후,"여성+LINE이 활성화되었습니다." 그런데 판매측에서는 아직 후속 조치를 취하지 못하고 있습니다.

보다 실용적인 고객정보는 국가, 휴대폰번호, 성별 등을 담을 수 있습니다.LINE 현황, 연령대, 고객 소스, 관심 상품, 최근 소통, 현재 판매 현황 등을 확인할 수 있습니다.

예를 들어 데이터는 다음과 같습니다. 일본 여성 고객,25~34세, LINE 오픈했고, 출처는 가격문의 공식 홈페이지, A상품은 3일전에 문의했고, 판매 후속조치중입니다.

다른 하나는 대만 여성 고객입니다.LINE은 오픈되었으며, 과거 활동을 기반으로 하며, 8개월 동안 상호 작용이 없으며 정상적인 유지 관리가 이루어집니다.

이 두 가지 모두에 속해 있습니다.LINE 여성 유저지만 우선순위가 전혀 다릅니다.

LINE 여성 사용자를 선별하는 진정으로 실용적인 방법은 수많은 숫자로 누가 여성인지 추측하는 것이 아니라 회사가 이미 보유하고 있는 실제 성별 정보를 먼저 활용한 다음 디지털 행성을 통해 LINE 계정 상태를 보완하고 최종적으로 연령, 제품 관심도, 최근 비즈니스 기록을 기준으로 사용자를 재그룹화하는 것입니다. 여성은 고객 분류의 한 계층일 뿐입니다. LINE은 소통의 창구입니다. 먼저 후속 조치를 취할 가치가 있는지 여부를 실제로 결정하는 것은 사용자에게 실제 요구 사항이 있는지 여부입니다.

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