휴대폰 번호 필터링을 보다 효율적으로 만드는 방법, 전자상거래

일반적으로 전자상거래 팀의 데이터 양은 빠르게 증가하고 광고 리드, 기존 고객, 활성 사용자 및 개인 도메인 축적이 계속 축적됩니다. 데이터가 너무 많아 고정된 필터링 프로세스가 없으면 백엔드 고객 서비스는 점점 더 바빠지지만 효과적인 전환이 반드시 동시에 증가하지는 않을 수 있습니다.

트래픽이 문제가 아니라 사전에 처리되지 않은 숫자가 문제인 경우가 많습니다. 숫자 필터링이 일찍 수행될수록 후속 작업이 더 쉬워집니다.

전자상거래 팀이 숫자 필터링에 점점 더 의존하는 이유

전자상거래 현장에는 분명한 특징이 있습니다. 즉, 사용자 소스가 매우 다양하다는 것입니다.

일반적인 것들은 다음과 같습니다:

엘 광고 데이터

엘 소셜 미디어는 사용자를 끌어들입니다.

엘 기존 고객 목록

엘 이벤트 등록 데이터

이러한 데이터가 혼합되면 일반적으로 다음과 같은 결과가 나타납니다.

엘 빈 숫자의 비율이 증가합니다.

엘 중복번호가 점점 많아지네요

엘 낮은 활성 사용자의 비율이 상대적으로 높습니다.

시스템에 직접 가져와 사용하는 경우 고객 서비스에 대한 부담이 크게 증가합니다.

첫 번째 방법: 먼저 기본 가용성 필터링을 수행합니다.

가장 기본적이고 중요한 단계입니다.

먼저 확인하세요.

엘 그 숫자가 실제로 존재하는가?

엘 정상적으로 도달할 수 있는지 여부

엘 비정상적인 숫자인가요?

숫자 자체를 사용할 수 없으면 이후의 모든 작업이 의미가 없기 때문입니다.

많은 팀의 문제는 마케팅 방법을 모른다는 것이 아니라 잘못된 숫자에 많은 리소스가 낭비된다는 것입니다.

두 번째 방법: 활성 상태에 따라 계층화

번호를 사용할 수 있게 된 후에는 사용자 상태를 더욱 차별화해야 합니다.

일반적으로 간단히 다음과 같이 나눌 수 있습니다.

활동량이 많은 사용자

우선적인 비공개 메시징 및 집중적인 마케팅에 적합합니다.

일반 활성 사용자

지속적인 도달 및 콘텐츠 재배에 적합합니다.

낮은 활성 사용자

리소스 낭비를 방지하려면 전송 빈도를 줄이세요.

이 문제를 처리한 후에는 가치가 낮은 사용자가 많아도 고객 서비스 속도가 느려지지 않습니다.

세 번째 방법: 소비 태그를 기반으로 한 추가 심사

전자상거래 시나리오에서는 번호 현황만 보는 것만으로는 충분하지 않습니다.

보다 효과적인 방법은 다음을 결합하는 것입니다.

엘 연령대

엘 영역

엘 장치 유형

엘 소비력 관련 태그

예를 들어, 고소비층 단일상품은 ​​소비가 많은 연령대와 활동량이 많은 사용자를 우선시하는 데 더 적합합니다.

이 방법은 무분별한 대량 발송보다 안정적입니다.

일괄 처리하기 전에 먼저 번호 확인을 하는 것이 더 노동력을 절약합니다.

모든 숫자가 연산 과정에 직접 입력되면 이후에도 계속해서 문제가 반복적으로 발생하게 됩니다.

실제 작업에서는 먼저 Digital Planet을 사용하여 화면 번호 감지를 수행하여 사용할 수 없는 번호와 비정상적인 데이터를 필터링한 다음 활성 및 소비 태그를 결합하여 추가 계층화를 수행할 수 있습니다. Digital Planet은 무료 체험판 선별 테스트를 지원합니다.

이를 통해 데이터가 시스템에 들어가기 전에 기본 정리를 완료할 수 있습니다.

필터링 프로세스가 수정되면 팀 효율성이 크게 변경됩니다.

숫자 필터링이 고정 단계가 되면 일반적으로 가장 눈에 띄는 변경 사항은 다음과 같습니다.

엘 고객 서비스 커뮤니케이션이 더욱 집중됩니다.

엘 응답률이 더 안정적입니다.

엘 데이터 분석이 더욱 명확해집니다.

품질이 낮은 데이터를 사전에 처리했기 때문입니다.

전자상거래 팀이 계층적 운영에 더 적합한 이유

전자상거래 사용자 자체는 매우 다양합니다.

일부 사용자는 즉시 거래에 적합하고 일부는 장기 재배에 적합하며 일부는 전환 가능성이 거의 없습니다.

모두 균일하게 처리되는 경우:

엘 가치가 높은 사용자는 쉽게 무시됩니다.

엘 고객 서비스 시간은 품질이 낮은 사용자가 차지합니다.

엘 전반적인 효율성은 점점 더 낮아질 것입니다.

따라서 스케일링보다 레이어링이 더 중요합니다.

흔히 저지르는 오해는 데이터의 양만 추구한다는 것입니다.

많은 팀이 매출 증대를 위해 계속해서 목록을 확장할 것입니다.

그러나 데이터 품질이 악화되는 경우:

엘 배송비가 늘어나게 됩니다

엘 전환율이 떨어지게 됩니다

엘 백엔드 관리가 점점 더 어려워질 것입니다.

정말 효과적인 방향은 기존 데이터를 먼저 정리하는 것입니다.

숫자 필터링의 핵심은 데이터를 줄이는 것이 아니라 조작성을 높이는 것입니다.

필터링 후에는 데이터의 양이 줄어들 수 있지만 실제로 운영할 수 있는 사용자의 비율은 크게 늘어납니다.

이는 다음을 의미합니다.

엘 각각의 대량 메시지가 더 가치가 있습니다

엘 모든 비공개 채팅을 진행하기가 더 쉽습니다.

엘 모든 고객 서비스 후속 조치는 실제 고객에 더 가깝습니다.

전자상거래 운영에서는 프런트엔드 데이터 처리에 점점 더 의존하고 있습니다.

과거에는 많은 팀이 백엔드 전환에 더 중점을 두었지만 이제는 프런트엔드 데이터 품질에 점점 더 많은 관심을 기울이고 있습니다.

프런트 엔드 데이터가 모든 후속 작업의 효율성을 결정하기 때문입니다.

숫자 필터링을 전면에 두는 것은 본질적으로 잘못된 연산의 비율을 줄이는 것입니다.

동일한 양의 데이터라도 처리 논리가 다르면 최종 결과는 크게 달라집니다.

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