精细化运营做不好？因为你还差一个好用的用户标签体系！

标签需求通常源自于我们每天都会提出的业务问题。举个例子，企业 A 需要通过 10 万元的活动预算实现 GMV 的提升。那么，此时面临的问题可能包括：10 万元的活动预算应该花在谁身上？活动推送应该中午发还是晚上发？用户可能会对什么类型的广告感兴趣？如何召回流失用户……这个时候，就需要“标签”来帮助我们做决策。

本文将围绕标签体系，从为什么要做标签体系、如何搭建可落地的标签体系以及标签体系的应用三方面展开。

目前业界对标签体系的分类比较多样，从标签层级可以分为原子标签和复合标签；从更新方式可以分为静态标签和动态标签，从生成方式可以分为属性类标签、统计类标签、规则类标签和算法类标签。如下图所示：

标签可以对用户某个维度做描述与刻画，让使用者能够快速获取信息。具体来讲，标签是对用户信息的总结，是对一个问题的解答，它可以是具体的文本，比如，某个用户是哪个省份的；也可以是统计指标，比如某个用户昨天点击商品详情页多少次，所点击商品的均价是多少；也可以是关键日期，比如某用户第一次进入平台的日期、第一次加入购物车的日期、第一次购买商品的日期等。

只要它能够快速提供业务信息、支持业务运营，就是好标签。因此，我们将标签在应用场景上主要分为特征和客群两类。

当用户标签作为特征，是指将用户在某个维度进行抽象，表达用户一些可被快速认知的特点，主要作为运营动作的参考——在运营过程中为运营人员提供信息输入，或者作为触达物料中的参数变量。举个例子，当你通过某电商平台搜索点击“口罩”这一商品之后，过几天你便会收到类似的消息：亲爱的 XX，您所在的 XX 地区在针对口罩商品做大促，我们给您发送了 X 元的优惠券。该信息是通过将你的昵称、地域等标签进行半自动化实现的，这就是标签作为特征时的具体应用。

当用户标签作为客群，是指基于相同标签提炼出来的一群人的集合，这些用户都具有相同特点，主要作为运营动作的目标受众。比如，当我们希望通过对某一群人做活动推送时，仅需要拿到客群标签即可，不需要了解更详细的用户特征。很多时候，当我们对用户做精细化运营时，通常需要基于客群做标签应用，除了能够帮助人工进行判断以外，还可以提供给其他自动化系统，比如投放、定向广告、个性化推荐等，数据和机器共同决策，驱动标签体系发挥更大价值。

但同时，我们需要清楚地知道，标签体系要想对业务产生价值，需要具备一定的前提条件。比如，有没有足够丰富的内容和商品？如果你的 SKU 只有 10 个，那么通常不需要对客群做细分，也就不太需要标签体系；再比如，你的企业当前处于什么阶段？对于一些初创企业，要想做好标签体系通常需要聘请业务专家，需要采集数据、加工标签的工具，整体下来会花费一大笔资金，但此时如果将这笔资金用来做广告投放或许能够带来更高的收益，所以也就不需要在此时构建标签体系。

我们在做市场调研时，通常能够看到一些“大而全”列举型的标签体系，包括人口属性、会员属性、行为属性、交易属性和消费属性，这么多标签我们该如何使用呢？这些标签和我们的业务都有什么关系呢？

在进行标签体系搭建之前，我们需要进行标签需求调研，包括：

1、业务调研，了解业务流程与运营现状，以及核心部门标签应用场景及需求。

2、数据基础调研，发现数据的可融合型、数据的准确性、数据的更新机制。

3、组织架构与标签管理需求调研，明确企业内部组织架构、核心业务部门，明确不同层级、不同角色的标签管理和应用诉求。

接下来，在基于业务场景进行标签体系搭建时，我们通常需要考虑三个重要问题：目标人群是谁？目标喜欢什么？怎样执行策略？此时便需要我们从业务部门的标签应用流程反推标签主题：价值分层标签和生命周期标签通常能够帮助我们明确运营目标；行为偏好标签可以帮助我们构建运营策略；营销偏好标签可以帮助我们优化触达手段。如下图为基于业务场景的标签体系搭建流程：

以在线教育为例。

第一步，还原业务流程。从用户启动 App，到注册登录、浏览试听、付费转化、续班转化、拓科转化及沉默流失的完整过程。

第二步，整合关键节点，定义用户生命周期。包括培育期、成长期、成熟期、流失期。与此同时，对用户做价值分层，辅助目标人群选择。

第三步，明确运营目标，将有限的资源投入到最需要的地方。具体包括降低投放成本、提升注册比例、购买渠道试听率、提升完课频次、提升课程覆盖率、提升续班率、提升拓科率等。

第四步，从业务策略需求出发，反推标签。

标签体系搭建完成后，需要思考标签的上层架构和权限设计：

第一，基于组织架构设计标签体系架构。识别核心业务线，明确各业务部门标签应用场景。标签设计应覆盖核心业务部门的使用场景，同时要明确哪些标签是企业层级可复用，哪些是有特定业务场景，避免在标签设计时出现标签遗漏或冗余。

第二，基于组织架构设计标签管理应用权限。明确不同层级、不同角色的标签管理及应用诉求。标签设计应在实现管理规范、数据安全的基础上，对标签的灵活调用实现较高的拓展性，避免产生因过多无用标签而干扰使用者，也便于标签的管理及迭代。

下图为标签体系架构与权限设计示例：

在标签体系的落地应用环节，可以从群用户画像、单用户画像、用户行为预测以及对其他应用的赋能四方面展开。

1、群用户画像应用

某头部垂类品牌零售企业，希望能通过对用户的线上、线下行为进行完整认知和洞察，实现精细化运营，提升内部效率和业绩增长。在该案例中，群用户画像的主要应用部门为会员运营部，基于其业务需求，可以将策略细化为通过消费活跃的用户价值分层、生命周期分层。

在进行用户洞察时，该企业面向高、中、低价值的会员进行画像分析，发现他们的场景分布是不一样的：纯线上会员客单价和过去 180 天的总消费不高，但消费频率较高；线上线下交叉消费会员的消费金额和消费频率均较高，属于高价值会员。进一步分析发现，在活动引流场景中，5 元券性价比远高于 10 元券，线下消费会员在往线上转化过程中流失严重；在商品转化过程中，线下首单成交用户更喜欢买新鲜品类（蔬菜肉类），线上首单用户更喜欢买保质期长的品类（蛋奶水果）；留存复购阶段，线上成交的 50% 来自社群转化，也就是说社群中的用户 RFM 质量更高。

因此，我们可以基于提升交叉会员数量这一关键目标，在标签的具体应用阶段，强化店员引导线下消费会员完成线上注册；针对纯线下会员，定向推送线上水果券引导线上转化；发力社群运营。总结一下，群画像应用 SOP 如下图所示：

2、单用户画像应用

单用户的画像能够帮助企业洞察高净值用户或者 To B 获客，可对接 CRM、门店 IPAD、客情卡、客服系统。

举个例子，某在线教育企业，主要依靠投放获取销售线索，然后由销售在 CRM 系统跟进，在这个过程中，将用户画像推送至 CRM 系统，基于用户属性标签、线索标签和行为标签等，可以帮助销售筛选高意向线索，同时在跟进客户时也能够更有针对性。

3、用户行为预测

算法类标签是用户行为预测过程中的重要标签类型。举个例子，某在线金融公司的运营人员会拉取 App 内活跃用户的信息，提供给电销人员，由电销拨打电话向客户推销会员。为提升电销人员拨打电话的转化率，需要对现存 App 内的活跃非会员用户进行预测，筛选出一批购买会员可能性较高的用户名单。

在这个过程中，算法类标签应用的目的是为了获取更精准的客群。基于营销偏好、行为偏好特征，将销售线索分为低意向、中意向和高意向。作为运营同学，通常会面向中意向线索进行营销，因为高意向线索本来就有很大的可能会转化，再做定向营销只会造成运营资源的浪费；而中意向线索目前处于信息模糊的阶段，此时做及时触达一定会带来更好的转化效果。对于低意向线索，则需要做定向的线索培育动作。

4、赋能其他系统应用

标签体系在赋能其他系统应用时，多表现为特征嵌入。举个例子，某电商平台对表现出“具体类目需求”的客户，利用城市、类目偏好、价格偏好、优惠券类型偏好作为变量参数，进行半个性化的专场链接推送营销，促进需求转化。正如我们刚才所讲的你在电商平台搜索“口罩”后会收到平台发送的相关消息，这就是特征嵌入的典型应用。

总结一下，标签体系一定要围绕着企业的业务场景进行构建，因为它是企业精细化业务的底层根基。