1、用户标签

首先标签是给我们的个体用户进行属性判定的附属值，通常是人为规定的、高度精炼的特征标识。它根据用户在互联网留下的种种数据，主动或被动地收集，然后尽可能全面细致地抽出一个用户的信息全貌，从而帮助解决如何把数据转化为商业价值的问题。

和分群不同，标签是个人或企业的属性，是可以重复的，标签越多，我们对别人的了解就越全面。在工作中，你可以为用户贴上各种标签，甚至可以通过标签来快速搜索到目标用户，只要你贴的标签够多够准确，你就能够快速及时了解你的用户。

2、用户分群

分群就是基于某一维度，把目标人群分为不同的群体。比如按照性别来分群，从身份证层面上可以分为男性和女性，按照年龄来分类，可以分成婴幼儿、青少年、成年人、老年人等。

各行各业也可以基于自己行业特点来分类，比如教育行业可以分为首次试听用户群、二次试听用户群、购买用户群、复购用户群等。再比如商务在面对客户时可以基于某一维度给客户进行分类，比如基于客户的购买阶段，可以分成意向客户、潜在客户、签约客户等。

分群是建立在同一属性基础之上的，比如利用标签进行用户分群，然后进行区别对待。在数据库里，有不同业务线，不同知识成熟度线，不同购买旅程线，都可以进行分群，进而进行精准营销和影响。

3、用户画像

用户画像是真实用户的虚拟代表，是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型。用户画像的核心工作就是给用户打标签，每个标签分别描述了该用户的一个维度，各个维度之间相互联系，共同构成对用户的一个整体描述，这些标签集合就能抽象出一个用户的信息全貌。

标签化是用户画像最直观的解释，但它不等于用户画像。用户画像区别于标签还有一个显著的特点—以数据为基础，我们贴标签甚至可以凭直觉、凭感受，但是用户画像的成立一定是经过大量的数据分析之后抽象出来的，它更加真实、全面、立体。