​“这次活动有5万元的营销预算，应该集中花在哪里？”

“参加活动的都是哪些用户？他们喜欢什么？”

“想要增加用户注册，该推送哪种类型的优惠券？”

……

在品牌与用户互动的过程中，经常会遇到以上场景，这时候就需要对不同用户群体分层，以实现精准营销沟通。

那么，如何精准筛选出合适的用户呢？标签体系可以说是帮助品牌实现精准营销的第一步，只有精准地定位用户、了解用户，才能制定个性化的运营策略，在合适的沟通时间通过用户感兴趣的沟通内容和沟通渠道触达正确的用户，提高精准营销效率。

所谓用户标签体系，就是根据用户的基本属性、社会属性、消费偏好、行为偏好等信息，为用户打上标准化的标签，并对标签进行梳理聚合，方便业务人员筛选。今天，我们就来聊一聊如何搭建完善的用户标签体系、赋能精准营销。

一、建立标签体系

在搭建标签体系之前，企业首先需要明确自身是否具备搭建标签体系的条件，比如是否有足够丰富的商品和服务，客户属性层次是否多样复杂，客群量级是否达到一定规模、是否具有相对完备的用户行为数据采集能力、人才储备、工具应用等；同时需要评估搭建标签画像体系的开发成本、执行成本、人员成本，衡量建设标签画像体系的投入产出比等。

在确认具备搭建标签体系的条件后，就可以开始正式的搭建流程了。好的标签框架是基于业务场景的，同时要完备地覆盖用户的业务流程和生命周期，所以我们首先需要拆解业务流程，探索可以提升商业目标的标签策略。通常可以从以下几方面着手：

01

还原用户的使用流程，梳理行为维度，在不同的节点构建“用户偏好标签”。

• 启动App：根据用户进入渠道的方式，可以拆解为自然浏览、线上广告、线下活动、好友分享等。
• 注册登录：包括手机登录、微信登录、微博登录、邮箱登录等方式。
• 浏览活跃：根据用户浏览行为分析用户偏好，比如搜索类型、点击类型、浏览时长、价格偏好、收藏加购等。
• 购买/重复购买：这一环节可以了解用户的产品偏好、支付方式、会员等级等信息。
• 沉默流失：可以根据前几个阶段对用户偏好的分析，设置挽回节点。

02

定义用户生命周期，梳理“生命周期标签”，覆盖用户关键节点。

标签体系不可能一开始就建立得面面俱到，一定是随着业务发展持续完善的。在缺乏用户偏好标签时，品牌可以通过定义用户所处的生命周期阶段，梳理用户的“生命周期标签”。比如根据用户的注册、购买行为，划分为导入期、成长期、成熟期、休眠期、流失期。

在定位用户生命周期后，再通过对不同生命周期阶段用户推送不同的营销策略，持续完善用户偏好标签。以Techsun服务过的某医疗器械公司为例，该品牌根据自身业务逻辑设计了一套自动化沟通方案，并根据用户的互动反馈分析，持续提炼用户标签。

• 认知阶段。通过新品广告、H5小游戏等方式，持续传递品牌信息，吸引用户关注，持续加深对品牌产品的了解。
• 考虑阶段。为这一阶段的用户推送欢迎信息、品牌教育信息、注册优惠券等，引导用户成为会员。
• 购买阶段。将新注册人群随机分成A/B两组，并在之后的第3天、第7天、第14天等不同时间，给发生购买行为和未发生购买行为客户，自动发送不同的消息，引导用户消费。
• 留存阶段。在不同阶段自动化推送不同消息，比如，新客在购买后，当天会收到该品牌推送的感谢和欢迎消息，第二天会收到产品使用方法的介绍，第三天会收到健康Tips，等等。以及，根据产品预计使用完的时间，给不同阶段的会员推送不同的唤醒信息等。
• 拥护阶段。给与特殊的身份识别和奖励，激励用户与品牌保持积极的互动。

03

明确商业目标，拆解目标人群和业务策略，梳理“商业价值标签”，以及能优化策略的“营销时机标签”。

比如业务目标是降低拉新成本、提高注册率/点击率、促进浏览转化、挽回有付费倾向的潜客流失、提高成交频次等，业务人员可倒推出需要影响的人群策略，将营销资源用在合适的地方，有的放矢地提高营销效率。

二、确认标签分类

在梳理完业务流程后，接下来，我们需要根据标签体系确定标签分类，尽可能按照“相互独立，完全穷尽”的原则，梳理标签分类。不同企业的标签分类会有所不同，目前业内常用的有以下几种标签分类方式：

01

按照标签的用途分类，可分为：

• 基础信息。用于描述用户的基本属性，包括自然属性、社会属性、业务属性等。
• 用户行为。主要洞察用户一段时间内的各种行为，比如浏览、搜索、加购、收藏、消费、好评等。
• 业务偏好。用于描述用户偏好的内容，比如产品偏好、支付偏好、品牌偏好等。根据公司业务不同，分类也有所差别，以美妆行业为例，用户对产品的偏好如修复舒缓、减龄抗老、美白淡斑、祛痘控油等。
• 场景标签。用于特定场景的标签，例如双11、618活动期间的预付定金人群、下单人群等。

02

按数据的时效性分，标签可分为：

• 静态标签。一般是用户主动提供的基础信息，通常用于描述固有属性，比如姓名、性别、出生日期、身高、体重等，几乎不会随着时间变化而改变。
• 动态标签。存在有效期，需要动态更新来保持标签的有效性，比如近7天购买次数、活跃情况等。

03

从数据提取维度来分，可分为以下几种类型：

• 事实标签。这是用户画像最基础、最常见的标签，用于描述客观事实，通常从原始数据中提取。比如用户的姓名、性别、会员等级、购买次数、购买金额等。
• 规则标签。这类标签基于确定的规则而产生，有着更强的业务属性，一般需要业务人员参与制定。比如支付偏好度、用户活跃度，需要根据实际业务场景综合评定。
• 预测标签。基于现有事实及规则无法得出，需要通过算法模型对数据进行挖掘和训练，预测用户行为或偏好。比如，A用户的历史购物行为与群体A相似，预测用户A也会喜欢群体A购买过的其它商品。

业务人员也可以根据运营需求，从不同维度来给会员打标签，如产品标签、活动标签、购买标签、客群属性标签等。

三、赋能精准营销

标签体系的搭建，最基础的作用就是形成更加明确的用户画像，业务人员可以通过标签的多重组合，根据不同业务目标人群特征，精准筛选用户，进而通过精细化运营、个性化推荐、精准触达、A/B test等方式，提升用户体验以及付费转化，同时持续优化营销策略。

以Techsun服务过的某跨国连锁快餐品牌为例，借助Techsun的数据分析系统，该品牌通过对会员管理、互动营销、内容运营三个环节的用户行为进行分析，持续完善标签体系。

比如：

• 在会员管理环节，该品牌进行了会员基本分析（如：年龄、性别、生日、地域等），会员注册分析（如：注册时间、开卡、储值等），累计积分、积分消费、积分等级、积分兑换偏好等分析。
• 在互动营销环节，进行优惠券领取和核销、优惠券偏好、各平台领券数据、领券和销券用户、用券习惯等分析，活动参与人数、访问人数、访问次数等分析。
• 在内容运营环节，进行了推送人群、成功送达、消息点击、参与活动等分析；订单数据、用户消费时间、消费金额、消费频率、消费偏好、商品数据、门店数据等分析；访问人数、访问次数、来源渠道等分析。

在这个过程中，用户的行为一直在变，该品牌运营和营销策略也一直在变。通过Techsun CEP系统，该品牌可以实现自动化的标签流程，在设置标签规则后，满足条件的会员会自动纳入这一标签，系统将实时追踪并更新会员的行为轨迹变化，在不断与用户互动的过程中，该品牌为用户打上越来越精准的标签。基于动态更新的标签体系，运营人员可以根据目标人群特征，设计相应的策略和玩法，实现精细化运营。

综上可知，标签体系化工作是一个动态的长期过程，需要阶段性的进行，它是随着产品、业务、营销、运营的发展变化而动态演化的。因此，我们依然需要回归到业务本身，了解产品所处的阶段、运营目标、目标人群等，循序渐进地推进标签体系的建设，最终实现精细化运营。