所有过来人都知道，那种粗旷运营已经不能满足留量时代的需求了，我们要的是降低成本提高效率用户分层精细化运营。但要想实现，一个好的用户标签体系是必不可少的，今天这篇文章就先给大家讲一讲「如何搭建用户标签，助力精准营销」。
01 用户标签是什么？
因为我朋友圈一直都是秀恩爱，朋友们称我为“炫妻狂魔”；因为我每个月回去探望岳母，朋友称我为“最佳女婿”；因为我朋友圈经常晒家常菜，朋友们说我是“家庭煮夫”；这些都是别人给我贴的标签，他们用这些标签去记忆，描述我这个人；
在我们互联网产品中，我们也要给用户打标签，我们的标签打得越清晰，才能够把用户具像化，渣男渣女全知道，实现差异化个性化运营。但要实现此差异化的目标则需要将用户在平台内所产生的业务数据，行为数据，日志数据等分析提炼后生成具有差异性特征的形容词，进行标签化分类和整合。
可以简单地总结为：什么用户通过平台什么时间什么场景做了什么行为，咱们把这些通过埋点记录，提取出来形成支撑业务实现的可视化信息。
用户标签可以有很多种存在形式，可以是用户的自然属性，可以是对用户交易、资产数据的统计指标，也可以是基于某些规则咱们预测的标签，也可以是生命周期标签，用户价值标签，用户偏好等等。咱们都可以基于业务目标和策略，逐步完善我们的标签库。
我挺认同一个作者的观点，好的标签需要具备如下四点特征：
- 原子性。即用户标签是用户画像特征刻画的最细粒度。
- 可复用性。标签可以被多次使用，而非一次性标签，否则要来何用。
- 可度量性。标签值和价值可被度量和计算，规则一定要清晰明确。
- 可组合性。标签可被自由组合生成组合标签，比如近3天基金亏损破万且割肉的用户。
02 为什么要做用户标签？
你们有没有遇到这样的问题，几百万的注册用户，平台只是划分了几个简单的会员等级。活动都是全平台活动，基本简单按照拉新、促活、留存、召回、高价值用户等几个方面分别去做活动。而且初期还只能凭借用户的部分数据，拿EXCEL表来进行筛选用户，进行用户分群，从注册时间、资产在投情况、提现情况进行一些简单的活动推送及社群服务。
这样大大降低了工作效率以及无法做到精准运营推广，特别是用户的标签往往是动态的，如果盲目的推送以及无目的地曝光展示，可能钱花了效果一般还滋扰了用户。
亚马逊的CEO Jeff Bezos曾说过他的梦想，「如果我有一百万的用户，我就会做一百万个不同的网站！」，做这个基础是先对用户打标签。你可以理解为用户标签最佳场景就是推荐系统。
用户标签是精细化运营的基础，能有效提高流量的分发效率和转化效率，节约我们运营成本。上一篇文章《5个步骤教你做好流失用户召回》也运用了标签体系来帮助我们有效召回流失用户。
通过标签体系，可以个性化精确、有效地连接用户和内容、用户和场景、用户和产品，从而实现吸引潜在客户、提高用户活跃度、提升营销触达、减少用户打扰，提升客户体验、降低营销成本，最终实现用户价值最大化。
而做活动运营的时候，我们运营推送的核心问题是：在什么时候，向什么用户，推送什么产品和内容，就是千人千面的推送。而我们之前因为没有标签体系，往往都是采用的是全量推送。
我们的项目属于存量会员运营为主，产品的生命周期属于成熟期，所以会比其他公司更加追求对用户的精细化运营。用各种手段延长用户的生命周期，促进用户的活跃与转化，并尽一切可能产生商业价值。而要做好精准化运营的第一步，便是更好的认识我们的用户，识别我们用户的各类特征，构建一个完善、精准、动态的标签体系，可以做到精准推送，个性化营销等，实现全用户的价值增长。
03 认识主流的标签框架
（1）基于营销触点的用户标签体系
它先把用户分为不同的营销阶段，再去吸粉每个阶段需要做的事情和标签。比如阿里系会把用户对品牌的认知阶段分为感知、有兴趣、购买和忠诚这四个阶段，然后再基于这四个阶段要做的营销动作去做细分标签。
（2）基于增长漏斗AARRR模型
最基础的漏斗模型，无论是什么用户，都肯定属于其中的一个阶段，结合我们产品生命周期理论，根据不同阶段的用户制定不同的运营策略。（用户阶段类标签）
（3）用户价值分层模型
RFM的科普大家可以自行在网络上搜索，这里不做赘述，对于产品而言，用户价值最高的是高消费金额与频次的用户，用户价值最低的是那些消费金额与频次都最低的用户，这里我们可以把它分为8个类别标签。
（4）基于用户偏好的模型
通过用户的行为推测用户的兴趣偏好，从而给用户推荐满足他们兴趣的产品及活动。我们会将产品活动进行分类标签，再将用户的行为包括点击，购买，阅读，评论，分享等做一个用户偏好模型。
04 如何生产较为全面的标签？
（一）业务梳理
搭建用户标签体系第一步就是梳理用户体验地图，还原业务流程。定位好咱们想要的业务目标，目标拆解，个性化的运营策略。以一个金融理财平台为例，我们会将业务流程漏斗出来（覆盖整个用户生命周期），分别是渠道来源，下载app，注册登陆，浏览活跃，实名绑卡，投资/借贷（产品喜好，活动喜好），用户复购，用户提现，用户流失等等去构建我们的标签体系，然后将标签组合应用到我们的运营策略中去。
（二）标签分类
一般按标签的时效性可分为：静态标签，动态标签。顾名思义：
- 静态标签：长期不会变动和更新。比如用户UID、首次登陆时间、地区/性别等；
- 动态标签：存在有效期，需要定期地更新，保证标签的有效性。比如：用户活跃标签、会员等级、资产情况等。
我们也可以按数据提取的维度可分为：事实标签、统计标签、模型标签。
- 事实标签：用户的基础信息属性，可从用户数据中直接提取，理应第一时间打上标签来区分；
- 统计标签：结合与用户行为数据进行统计分组，体现用户数据特征，比如活跃行为，投资提现行为等；
- 模型标签：结合用户数据属性进行抽象，体现用户画像特征，比如核心用户，流失用户，预警流失用户等，你也可以说它是预测标签。
完善的标签体系从标签类型上覆盖以上三大类标签，同时从业务视角出发，还需覆盖生命周期、用户价值、活跃特征、用户偏好四大维度。
1）生命周期标签
如新用户、首投用户、忠诚用户、沉默用户、流失用户……指的是用户在产品内所处的生命周期阶段，能够明确用户所处的生命周期阶段，掌握用户特征和运营重点。
2）用户价值标签
如高价值用户、RFM用户分层……指的是用户在产品内的消费特征和商业价值，能够指导用户差异化的运营投入和策略方法。
3）活跃特征标签
如大促敏感用户、晚间活跃用户……指的是用户在使用产品时的行为、时间、渠道等特征，能够辅助运营时机场景的选择和运营策略方法的设计，前提是咱们必须得定义清晰。
4）用户偏好标签
如理财产品的偏好，投送产品的偏好，能够支持判断用户的需求和倾向，针对性运营提升转化效果。
基于标签定义类型和业务视角维度，逐步丰富标签，并结合实际业务不断完善，逐步搭建完善的用户标签体系，持续赋能业务。
根据上述标签，结合我们金融业务，我把它分为以下几种类型：
用户标签通常来自于用户自然属性、用户交易数据、用户资产数据、用户行为特征：
- 属性类标签。固定类，通过系统直接采集用户信息获得，比如用户在注册资料中填写的性别、年龄、地区等。
- 行为类标签。动态类，通过数据统计分析获得，比如产品持有情况，交易行为等；
- 偏好类标签。动态类，也是通过数据统计获得，比如用户的产品偏好，提现偏好，活动偏好等；
- 价值类标签。动态类，统计梳理出用户的会员等级变化，用户的生命周期等。
（用户标签分类）
无论哪一种标签，都是通过对用户某个维度特征做描述和刻画，对用户信息进行总结。它可以是具体的文本，可以是统计指标，也可以是一个关键日期……只要使用它的业务人员可以快速获取到信息，它就是有效的用户标签。
（三）标签的生产
根据上述四类的划分，将四个一级标签划分为二级，三级的标签（制定好规则），详细的列举覆盖所有用户的情况（特别是流失预警和流失后的召回），方法虽笨，但管用。
划分好一类到四类的标签，说明标签定义（基础标签-模型标签-预测标签）、标签生产（人工打标、规则打标）、标签更新（自动更新、手动更新）、标签查询（标签查询、标签统计）、标签管理（新增、编辑、禁用）等。
05 标签系统的简单应用
用户画像：是了解用户的重要工具。可以辅助业务有关人员快速了解用户特征，进而指导产品迭代、运营活动策略等。
精准营销：将用户通过多种维度切分更细的粒度，通过短信、推送、邮件等方式触达用户。应用在活动、用户关怀、召回、激励等策略中，节约成本，且效果较好。
数据分析：一般公司的BI平台会与这些数据打通，做数据分析时通过各类标签进行不同维度的切分和下钻分析。进行更深入的对比分析。
推荐系统：在用户标签的基础上，对用户进行个性化的推荐，实现用户所见内容的千人千面。比如广告个性化展示等，提高广告的点击率等。
06 其他
1、做好标签体系信息的存档和维护更新：标签体系每个标签的具体的规则、更新逻辑、更新周期、所属业务方等。做好清晰的存档记录，方便后续维护和更新使用。
2、标签建立后，就需要业务方不断验证是否合理、是否有效。不断进行优化和迭代，将事实标签不断加工成符合需要的模型标签以及策略标签。对于不用的或者无效的标签及时清理。