标签体系，是绝大多数公司都会看重的精细化运营抓手。

但是，绝大多数公司的标签体系，不是很「体系」，大多数处于「建了，但又好像没完全建」，标签「建」的体系很好，但是「用」得一塌糊涂。

本文大纲：

1、搭建用户标签体系指导原则
– 奥卡姆提到原则
– 三级用户标签体系
2、拆解用户标签体系
– 原始标签
– 事实标签
– 模型标签
– 预测标签
3、基于用户标签体系的策略制定
– 用户画像
– 用户洞察
– 用户细分
– 用户触达

一、搭建用户标签体系指导原则

标签，作为实现精细化的基本单元和载体，究竟该如何实现真正的体系化，在用户分层、分组、分群的应用中，实现中枢和策略支撑作用呢？

我认为，应该遵循一个基本原则—— 奥卡姆剃刀

如无必要，勿增实体。

当不增加一个标签就无法跑通业务流程时，才增加这个标签，否则一律不添加。

奥卡姆剃刀原则，能够帮助我们搭建一个逻辑清晰明了的标签体系。标签体系的搭建，不是为了保罗万县，也不是为了炫技，而是为了更好的洞察、触达、转化用户，除此之外的目的，都是偏离主线的，也是需要制止的。

那么，在这原则指导之下，我们建议标签体系只包含三个层级：逻辑标签、标签组、标签。

• 逻辑标签：只存在于逻辑之中的标签分组，是为了便于统合存在内在相关性的各类标签；
• 标签组：标签间自然形成结组关系的分组，即不可被认为划分的标签形成的分组；
• 标签：是真正存在实操意义的标签，任何运营动作都是对标签而非标签组、逻辑标签的操作；

在这个指导之下，任何公司都可以参考下面这套逻辑，自下而上的完成用户标签体系的搭建。

二、拆解你的用户标签体系

1、原始标签

又可以称为基石标签。在标签体系当中，最重要的就是触点交互和关键行为两类标签。

触点交互，是指用户在与你的触达途径上配置的触点进行交互时，产生的相关行为、数据，作为你打标签的依据。比如用户在几点几分点击了你的小程序首页的Banner上的活动报名，时间、活动主题、是否报名都可以成为标签。但是需要注意的是，明确你的触点、明确触点应该带来的交互，比打什么标签统计什么数字更为关键。

关键行为，是指在某个具体的业务链路中用户必须要完成的一个或几个关键动作，比如可以是下单-支付、可以是报名-入群-到播-下单-支付、还可以是报名-到播-购买A商品-次日到播-购买B商品-入群-购买C商品等等，总之你认为的关键行为相关数据都可以作为这个用户的标签。

2、事实标签

又可以称为属性标签，是目前从公域、私域、它域，都能拿到的基础数据。一般包括，用户的自然属性、社会属性和设备属性，是很多工具提供的伪「用户画像」的主要来源。

自然属性，即一个人与生俱来的属性，比如性别、年龄、地理位置；
社会属性，即一个人主要的社会关系，比如学历、职业、民族、信仰、国籍；
设备属性，即一个人电子化的自然属性和社会属性，设备类型、分辨率、设备品牌、系统版本、浏览器版本等。

3、模型标签

原创的标签命名，即在某个理论模型的指导下建立的标签。比如，活跃度、兴趣偏好、用户旅程、用户生命周期，这些标签有一个显著的特征，即无法通过某个单一的原始标签或事实标签获得，是综合考虑各个因素、按照一定的运算法则确定的一组标签。

模型标签，对于用户长期孵化、整体运营策略的精细化更具有参考价值，可依据此进行进一步的分群、分组。

4、预测标签

原创的标签命名，即主要揭示用户在交易行为上的趋势，它与模型标签内核是一致的，但是预测目的不是为了「管理」用户，而是对用户交易行为进行预测、预警和快速定位。

模型标签，更适合交付给一线销售团队，快速圈选和快速响应高意向用户。

![[用户标签体系 – Frame 1 (1).jpg]]

三、基于标签体系的策略制定

1、用户画像

用户画像是指通过对用户进行数据分析和细致观察，将用户的基本信息、行为习惯、需求偏好、心理特征、社会关系等特征，以及用户在使用产品或服务过程中产生的点击量、购买量、搜索关键词等行为数据，进行概括和总结的过程。

这个话题本身，有一篇专门的文章提及《如何创建真正实用的用户画像》，这里不展开叙述。从字面上，我们就能看出用户画像的内涵本身就可以通过标签来实现。

比如，当我们按照上面的规范建立起完成的标签体系之后，用户的基本信息、行为习惯、需求偏好、部分社会关系、以及可以通过模型标签模拟出的心理特征标签，均可以做到有效体现。用户在使用或体验过程中产生的点击、购买等关键行为数据，更是能够通过标签来直接体现。

2、用户洞察

精细化运营的逻辑起点，在于对用户洞察（用户分析）的精细化上。

用户标签体系，在用户洞察方面的应用，关键节点不在于标签的数量和精细度，而在于我们是否明确洞察的本质是什么。

如图所示，但凡可以建立标签的，最终都可以数量、占比、趋势、清单的形式展示出来。但是，究竟应该洞察什么呢？

真正的用户分析是什么

用户分析，最本质的任务就是要无限接近用户在具体购买决策过程中的影响因子的真实状态，并将整个决策过程进行解构，从而能够找到针对性的推动用户更快完成购买。

整体而言，用户分析可以分为用户需求洞察和用户偏好洞察。

1、用户需求洞察

实际上，首先应该被分析的，是用户主动暴露的需求，即你通过对用户的反馈、评论和投诉等信息进行分析，可以直接提炼出的实际需求和痛点。

你需要首先广泛搜集用户的反馈

接着过滤、整合用户反馈的信息并从中分析提炼用户需求

初步达成对需求优先级、满足方式、成本方面规划

接着通过试验、调研等方式验证判断和解决方案合理性

最终得出用户需求分析的阶段性结论和对策

2、用户偏好捕捉

当用户需求分析的基础打好之后，才应该开始关注每一个可能会影响需求被满足的因子。

这些因子总结起来，可以概括为两大方向——用户行为和用户习惯——也可以统称为用户偏好。

用户行为：通过对用户的点击、浏览、搜索、购买等行为进行分析，可以了解用户的喜好、偏好和购买意向，从而为企业提供精准的产品推荐和服务。

用户习惯：通过对用户的使用习惯和使用场景进行分析，可以了解用户的行为规律和消费习惯，从而更好地设计和推出相关产品和服务。

此部分，我们有另一篇文章提及《如何做好用户分析》。

3、用户细分

用户细分（Segement），许多人不清楚这是什么，但是提到用户分层、用户分组、用户分群，大多数人都会“哦~我听说过”。用户分层，有两个孪生兄弟，一个叫用户分组，一个叫用户分群。用户分层哥仨还有一个爸爸，叫用户细分（Segemnt）。

关于这哥仨怎么用，这里就不展开去说可以看我们的文章《如何做好用户分层运营》。

做过用户运营的人，都听说过这几个用户分层模型：用户价值型、AARRR型、用户身份模型。

实际上，大多数用户分层和用户标签体系可以“共享筛选条件”，甚至可以通过用户标签可以直接创建分组。

4、用户触达

首先，需要明确一个点，用户触达只是一个基础能力，和你的数学运算能力、多语言学习能力一样，是一种能力，用户触达没有高地好坏之分，全渠道、全触点的触达效果好坏，与触达渠道本身没有关系，我们只需要在特定的客户旅程、特定的时机、将特定的价值以用户体验更好的方式交付出去。

每个企业都拥有一定的触达的能力。你需要根据你现有的触达能力去分一个层次：

• 用户触达：可以通过多种渠道进行，如搜索引擎、社交媒体、广告等。
• 用户互动：用户互动是指企业与用户进行双向交流和互动的过程，可以通过多种方式进行，如在线客服、社交媒体、电子邮件、短信等。
• 用户转化：用户转化是指将用户的兴趣和需求转化为实际行为的过程，可以通过多种手段实现，如电子商务、注册、订阅等。

这个时候，我们反过来可以在用户浏览网页、小程序或App时，根据他的停留、关闭、交易、支付行为，个性化提供弹窗、落地页、邮件、短信。

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