隨著流量紅利的消失，獲取新用戶的成本越來越高，為追求更高的 ROI，產品以及運營的重心已經從對新客的獲取轉向對存量用戶的精細化運營上。
精細化運營的基礎在於對用戶信息進行標籤化管理。提到用戶的標籤化管理，第一步就是為產品的所有用戶打標籤， 這是用戶運營最重要的起點，也是運營策略制定的基石。
一、啥是“標籤”？
“標籤”是對某一類特定群體或對象的某項特徵進行抽象分類和概括。比如“大學生”這個標籤，其實就是對所有大學生群體的總括，細分這一標籤還可以分為年級、專業等，通過不同層級的標籤找到某一群用戶。
二、什麼又是標籤體系呢？
簡單來講，就是根據用戶的“基本屬性”、“行為特徵”、“社交網絡”、“心理特徵”和“興趣愛好”等，把個性化的用戶，打上標準化的標籤，並對標籤進行梳理聚合，形成一個個典型的用戶標籤，再根據不同的用戶標籤做精準營銷或個性化推薦。
其本質是去差異化的過程。舉個簡單例子：假設某理財產品正籌劃營銷活動，首先列舉理財場景中所涉及的產品與服務，通過用戶標籤篩選出目標客群，再進一步結合用戶的偏好類標籤，如投資偏好、風險偏好、產品偏好等，進行差異化營銷。
說了這麼多，很多同學應該會問，標籤體系具體的作用是什麼？能幫助我們達到哪些目標呢？
三、建立標籤體系有什麼作用？
小編認為建立標籤體系的作用大體上可以總結為以下幾個方面：
1、增加拉新
某閱讀APP以邀請好友得紅包的形式拉新，為已有拉新行為的用戶打上了標籤，然後為無分享行為的用戶打上“無拉新行為用戶”標籤。
然後該產品運營部門對標籤為“無拉新行為用戶”進行彈窗、PUSH，提高獎勵額度等，不斷刺激這一批無拉新行為的用戶進行傳播，以達到“每位用戶都是推廣者”的目的。
2、增加留存
為了更好的提升用戶下載量，降低下載成本，某小說APP針對不同投放渠道採用了不同的小說素材進行投放（小說素材會和投放平臺用戶的興趣點相匹配）。
例如在A平臺採用懸疑小說素材進行投放，在B平臺採用魔幻小說進行投放，該小說APP推薦算法會在用戶下載後，第一時間向用戶推送相應的內容，這樣一打開APP，從A平臺來的用戶，映入眼簾就是懸疑小說； 給B平臺來的用戶，展示的就是魔幻小說。
3、降低流失率
比如某電商APP，如果一個用戶14日沒有登錄，會將該用戶的狀態標記為“潛在流失用戶”，向用戶自動發送優惠券，喚醒用戶；如果該用戶沒有被喚醒，則把該用戶的狀態標記為“流失用戶”，再通過PUSH加短信推送大額優惠券的形式召回。
用戶標籤體系對運營工作大有幫助，我們要如何搭建一個完善的用戶標籤體系？下面講下我對這一體系搭建過程的理解。
四、如何從0-1構建用戶標籤體系
標籤體系的搭建過程分成下面幾部分：
1、標籤體系的基礎：數據收集
數據收集主要包括：用戶屬性、用戶行為數據、用戶內容偏好數據、用戶交易數據這四類。
但是我們從互聯網中獲取的數據，並不完全真實。比如A用戶，性別為男，但從他在某電商APP的歷史消費記錄來看，購買的都是女性用品。這樣的數據會對運營產生錯誤的引導。所以，對用戶數據的收集，光靠運營團隊是遠遠不夠的，還需要技術團隊通過大數據的分析算法能力。
通過大數據算法和模型，以用戶行為數據作為基礎，結合業務數據等多種數據源，幫助企業構建用戶智能標籤，賦能業務實現用戶標籤的自助式創建、維護和管理，使得用戶畫像更為精準，更趨近於真實的用戶畫像。
2、行為建模：獲取模型標籤
獲得原始數據後，我們可以基於用戶分析模型，以及其他的輔助的數據，通過計算引擎，對用戶數據進行二次加工、行為建模，從而獲取模型標籤。
標籤本身會有很多分類，因此在這個階段，需要用到很多模型來給用戶貼標籤：
（1）用戶狀態模型
用戶狀態是評價品牌與用戶之間聯繫緊密度的重要屬性，通常會以消費頻次作為主要判斷依據。在瞭解每一位用戶現階段與品牌之間的“親密程度”後，我們可以針對不同狀態的用戶進行不同的營銷操作。
（2）用戶價值模型
判斷用戶對於產品的價值，對於提高用戶留存率非常有用。RFM模型是一個被廣泛使用的客戶關係分析模型，能夠方便快速有效的量化用戶價值和利潤創收能力。
RFM模型分別是：
- R = Recency 最近一次消費
- F = Frequency 消費頻率
- M = Monetary 消費金額
通過這三個核心指標，以此來構建用戶價值模型。
隨著流量紅利的消失，獲取新用戶的成本越來越高，為追求更高的 ROI，產品以及運營的重心已經從對新客的獲取轉向對存量用戶的精細化運營上。
精細化運營的基礎在於對用戶信息進行標籤化管理。提到用戶的標籤化管理，第一步就是為產品的所有用戶打標籤， 這是用戶運營最重要的起點，也是運營策略制定的基石。
一、啥是“標籤”？
“標籤”是對某一類特定群體或對象的某項特徵進行抽象分類和概括。比如“大學生”這個標籤，其實就是對所有大學生群體的總括，細分這一標籤還可以分為年級、專業等，通過不同層級的標籤找到某一群用戶。
二、什麼又是標籤體系呢？
簡單來講，就是根據用戶的“基本屬性”、“行為特徵”、“社交網絡”、“心理特徵”和“興趣愛好”等，把個性化的用戶，打上標準化的標籤，並對標籤進行梳理聚合，形成一個個典型的用戶標籤，再根據不同的用戶標籤做精準營銷或個性化推薦。
其本質是去差異化的過程。舉個簡單例子：假設某理財產品正籌劃營銷活動，首先列舉理財場景中所涉及的產品與服務，通過用戶標籤篩選出目標客群，再進一步結合用戶的偏好類標籤，如投資偏好、風險偏好、產品偏好等，進行差異化營銷。
說了這麼多，很多同學應該會問，標籤體系具體的作用是什麼？能幫助我們達到哪些目標呢？
三、建立標籤體系有什麼作用？
小編認為建立標籤體系的作用大體上可以總結為以下幾個方面：
1、增加拉新
某閱讀APP以邀請好友得紅包的形式拉新，為已有拉新行為的用戶打上了標籤，然後為無分享行為的用戶打上“無拉新行為用戶”標籤。
然後該產品運營部門對標籤為“無拉新行為用戶”進行彈窗、PUSH，提高獎勵額度等，不斷刺激這一批無拉新行為的用戶進行傳播，以達到“每位用戶都是推廣者”的目的。
2、增加留存
為了更好的提升用戶下載量，降低下載成本，某小說APP針對不同投放渠道採用了不同的小說素材進行投放（小說素材會和投放平臺用戶的興趣點相匹配）。
例如在A平臺採用懸疑小說素材進行投放，在B平臺採用魔幻小說進行投放，該小說APP推薦算法會在用戶下載後，第一時間向用戶推送相應的內容，這樣一打開APP，從A平臺來的用戶，映入眼簾就是懸疑小說； 給B平臺來的用戶，展示的就是魔幻小說。
3、降低流失率
比如某電商APP，如果一個用戶14日沒有登錄，會將該用戶的狀態標記為“潛在流失用戶”，向用戶自動發送優惠券，喚醒用戶；如果該用戶沒有被喚醒，則把該用戶的狀態標記為“流失用戶”，再通過PUSH加短信推送大額優惠券的形式召回。
用戶標籤體系對運營工作大有幫助，我們要如何搭建一個完善的用戶標籤體系？下面講下我對這一體系搭建過程的理解。
四、如何從0-1構建用戶標籤體系
標籤體系的搭建過程分成下面幾部分：
1、標籤體系的基礎：數據收集
數據收集主要包括：用戶屬性、用戶行為數據、用戶內容偏好數據、用戶交易數據這四類。
但是我們從互聯網中獲取的數據，並不完全真實。比如A用戶，性別為男，但從他在某電商APP的歷史消費記錄來看，購買的都是女性用品。這樣的數據會對運營產生錯誤的引導。所以，對用戶數據的收集，光靠運營團隊是遠遠不夠的，還需要技術團隊通過大數據的分析算法能力。
通過大數據算法和模型，以用戶行為數據作為基礎，結合業務數據等多種數據源，幫助企業構建用戶智能標籤，賦能業務實現用戶標籤的自助式創建、維護和管理，使得用戶畫像更為精準，更趨近於真實的用戶畫像。
2、行為建模：獲取模型標籤
獲得原始數據後，我們可以基於用戶分析模型，以及其他的輔助的數據，通過計算引擎，對用戶數據進行二次加工、行為建模，從而獲取模型標籤。
標籤本身會有很多分類，因此在這個階段，需要用到很多模型來給用戶貼標籤：
（1）用戶狀態模型
用戶狀態是評價品牌與用戶之間聯繫緊密度的重要屬性，通常會以消費頻次作為主要判斷依據。在瞭解每一位用戶現階段與品牌之間的“親密程度”後，我們可以針對不同狀態的用戶進行不同的營銷操作。
（2）用戶價值模型
判斷用戶對於產品的價值，對於提高用戶留存率非常有用。RFM模型是一個被廣泛使用的客戶關係分析模型，能夠方便快速有效的量化用戶價值和利潤創收能力。
RFM模型分別是：
- R = Recency 最近一次消費
- F = Frequency 消費頻率
- M = Monetary 消費金額
通過這三個核心指標，以此來構建用戶價值模型。
圖片來源於網絡
圖中不同的象限區域，都對應不同的客戶群，大致分為8類：重要價值客戶、重要保持客戶、重要發展客戶、重要挽留客戶、一般價值客戶、一般保持客戶、一般發展客戶、一般挽留客戶。
我們可以根據不同的客戶價值屬性來進行鍼對性的營銷。比如針對R象限右側的客戶進行向上和交叉銷售。而對於重要挽留客戶，因為他曾經很有價值，我們不希望ta流失，可以專門針對這一類人群進行召回。
（3）用戶分群模型
用戶狀態、用戶價值是基於用戶消費行為的分析，而用戶分群模型則是完全基於產品業務場景來做客群區分。
比如家電行業會根據用戶購買的時間，猜測用戶現階段的購買需求，在系統內將用戶劃分為“設施升級需求”、“新裝套購需求”、“換新需求”三大類，針對不同需求的用戶推送 “高端推薦”、“套購滿減”、“以舊換新” 等不同刺激點的營銷服務。
而商超行業則會根據用戶購買的類目，將用戶劃分為數碼用戶、母嬰用戶、生鮮用戶、家電用戶等，以便於圈定目標群組發送定向優惠券。
3、數據輸出：標籤可視化
運營團隊想要根據用戶分群進行個性化推薦，一定要滿足標籤可視化的要求。比如，在檢索某個標籤後直接顯示與其相關聯標籤；並且可以展示兩級或者三級，多層級、清晰直觀的看到關聯情況；並且再更進一步的是點擊後，每個標籤裡面的詳細情況也會展示出來。
隨著流量紅利的消失，獲取新用戶的成本越來越高，為追求更高的 ROI，產品以及運營的重心已經從對新客的獲取轉向對存量用戶的精細化運營上。
精細化運營的基礎在於對用戶信息進行標籤化管理。提到用戶的標籤化管理，第一步就是為產品的所有用戶打標籤， 這是用戶運營最重要的起點，也是運營策略制定的基石。
一、啥是“標籤”？
“標籤”是對某一類特定群體或對象的某項特徵進行抽象分類和概括。比如“大學生”這個標籤，其實就是對所有大學生群體的總括，細分這一標籤還可以分為年級、專業等，通過不同層級的標籤找到某一群用戶。
二、什麼又是標籤體系呢？
簡單來講，就是根據用戶的“基本屬性”、“行為特徵”、“社交網絡”、“心理特徵”和“興趣愛好”等，把個性化的用戶，打上標準化的標籤，並對標籤進行梳理聚合，形成一個個典型的用戶標籤，再根據不同的用戶標籤做精準營銷或個性化推薦。
其本質是去差異化的過程。舉個簡單例子：假設某理財產品正籌劃營銷活動，首先列舉理財場景中所涉及的產品與服務，通過用戶標籤篩選出目標客群，再進一步結合用戶的偏好類標籤，如投資偏好、風險偏好、產品偏好等，進行差異化營銷。
說了這麼多，很多同學應該會問，標籤體系具體的作用是什麼？能幫助我們達到哪些目標呢？
三、建立標籤體系有什麼作用？
小編認為建立標籤體系的作用大體上可以總結為以下幾個方面：
1、增加拉新
某閱讀APP以邀請好友得紅包的形式拉新，為已有拉新行為的用戶打上了標籤，然後為無分享行為的用戶打上“無拉新行為用戶”標籤。
然後該產品運營部門對標籤為“無拉新行為用戶”進行彈窗、PUSH，提高獎勵額度等，不斷刺激這一批無拉新行為的用戶進行傳播，以達到“每位用戶都是推廣者”的目的。
2、增加留存
為了更好的提升用戶下載量，降低下載成本，某小說APP針對不同投放渠道採用了不同的小說素材進行投放（小說素材會和投放平臺用戶的興趣點相匹配）。
例如在A平臺採用懸疑小說素材進行投放，在B平臺採用魔幻小說進行投放，該小說APP推薦算法會在用戶下載後，第一時間向用戶推送相應的內容，這樣一打開APP，從A平臺來的用戶，映入眼簾就是懸疑小說； 給B平臺來的用戶，展示的就是魔幻小說。
3、降低流失率
比如某電商APP，如果一個用戶14日沒有登錄，會將該用戶的狀態標記為“潛在流失用戶”，向用戶自動發送優惠券，喚醒用戶；如果該用戶沒有被喚醒，則把該用戶的狀態標記為“流失用戶”，再通過PUSH加短信推送大額優惠券的形式召回。
用戶標籤體系對運營工作大有幫助，我們要如何搭建一個完善的用戶標籤體系？下面講下我對這一體系搭建過程的理解。
四、如何從0-1構建用戶標籤體系
標籤體系的搭建過程分成下面幾部分：
1、標籤體系的基礎：數據收集
數據收集主要包括：用戶屬性、用戶行為數據、用戶內容偏好數據、用戶交易數據這四類。
但是我們從互聯網中獲取的數據，並不完全真實。比如A用戶，性別為男，但從他在某電商APP的歷史消費記錄來看，購買的都是女性用品。這樣的數據會對運營產生錯誤的引導。所以，對用戶數據的收集，光靠運營團隊是遠遠不夠的，還需要技術團隊通過大數據的分析算法能力。
通過大數據算法和模型，以用戶行為數據作為基礎，結合業務數據等多種數據源，幫助企業構建用戶智能標籤，賦能業務實現用戶標籤的自助式創建、維護和管理，使得用戶畫像更為精準，更趨近於真實的用戶畫像。
2、行為建模：獲取模型標籤
獲得原始數據後，我們可以基於用戶分析模型，以及其他的輔助的數據，通過計算引擎，對用戶數據進行二次加工、行為建模，從而獲取模型標籤。
標籤本身會有很多分類，因此在這個階段，需要用到很多模型來給用戶貼標籤：
（1）用戶狀態模型
用戶狀態是評價品牌與用戶之間聯繫緊密度的重要屬性，通常會以消費頻次作為主要判斷依據。在瞭解每一位用戶現階段與品牌之間的“親密程度”後，我們可以針對不同狀態的用戶進行不同的營銷操作。
（2）用戶價值模型
判斷用戶對於產品的價值，對於提高用戶留存率非常有用。RFM模型是一個被廣泛使用的客戶關係分析模型，能夠方便快速有效的量化用戶價值和利潤創收能力。
RFM模型分別是：
- R = Recency 最近一次消費
- F = Frequency 消費頻率
- M = Monetary 消費金額
通過這三個核心指標，以此來構建用戶價值模型。
圖片來源於網絡
圖中不同的象限區域，都對應不同的客戶群，大致分為8類：重要價值客戶、重要保持客戶、重要發展客戶、重要挽留客戶、一般價值客戶、一般保持客戶、一般發展客戶、一般挽留客戶。
我們可以根據不同的客戶價值屬性來進行鍼對性的營銷。比如針對R象限右側的客戶進行向上和交叉銷售。而對於重要挽留客戶，因為他曾經很有價值，我們不希望ta流失，可以專門針對這一類人群進行召回。
（3）用戶分群模型
用戶狀態、用戶價值是基於用戶消費行為的分析，而用戶分群模型則是完全基於產品業務場景來做客群區分。
比如家電行業會根據用戶購買的時間，猜測用戶現階段的購買需求，在系統內將用戶劃分為“設施升級需求”、“新裝套購需求”、“換新需求”三大類，針對不同需求的用戶推送 “高端推薦”、“套購滿減”、“以舊換新” 等不同刺激點的營銷服務。
而商超行業則會根據用戶購買的類目，將用戶劃分為數碼用戶、母嬰用戶、生鮮用戶、家電用戶等，以便於圈定目標群組發送定向優惠券。
3、數據輸出：標籤可視化
運營團隊想要根據用戶分群進行個性化推薦，一定要滿足標籤可視化的要求。比如，在檢索某個標籤後直接顯示與其相關聯標籤；並且可以展示兩級或者三級，多層級、清晰直觀的看到關聯情況；並且再更進一步的是點擊後，每個標籤裡面的詳細情況也會展示出來。
圖片來源：數商雲MA
比如說標籤的歷史瀏覽記錄、打開渠道、分享情況、受眾用戶群體等，所以這也是需要依託於用戶體系的相關標籤結合之後的產出物。
4、有效管理機制：標籤維護
對於很多企業來說，生成用戶標籤並不難，但是這些標籤被生成之後，往往很容易被忽視，不注意維護。事實上，標籤也具有生命週期，從需求提出、到生成、到審批、到執行。
因此，標籤體系也要有一個明確的更新規則，包括：
（1）標籤更新週期：實時更新、每月或三個月更新等；
（2）標籤更新維度：在什麼情況下觸發對具體用戶的更新，如什麼情況下更新某類用戶的風險評級；
（3）標籤更新權限：哪些人可以更新這個標籤庫；
（4）無用標籤的淘汰：比如說標籤庫內會使用到的標籤只有70個，但是標籤庫中卻有100 個標籤，那其他30個就是無效標籤，純屬佔用資源，我們可以將這些標籤刪除。
標籤的維護是非常重要和系統的工程，這點應該重視起來。
以上就是構建用戶標籤體系的基本流程，接下來就要探討如何應用用戶標籤實現精細化運營了。
五、用戶標籤體系如何應用
我們分別從用戶生命週期管理、個性化推送、數據分析與監控的角度暢想下標籤化建設對於營銷場景的重塑。
1、用戶生命週期的自動化管理
根據用戶行為和狀態特徵，制定用戶生命週期管理模型，監控用戶在不同階段的變化，並針對不同週期的用戶進行對應的營銷活動，這是標籤體系的初級應用。
但實際上，營銷策略的變化永遠趕不上用戶興趣遷移的速度，用戶的來源，退出的節點都是動態的。因此，給用戶打標籤的過程也應該是動態的，當我們設置一個標籤條件後，所有滿足條件的用戶會自動納入這一標籤，並進入此類標籤人群的營銷活動。
隨著流量紅利的消失，獲取新用戶的成本越來越高，為追求更高的 ROI，產品以及運營的重心已經從對新客的獲取轉向對存量用戶的精細化運營上。
精細化運營的基礎在於對用戶信息進行標籤化管理。提到用戶的標籤化管理，第一步就是為產品的所有用戶打標籤， 這是用戶運營最重要的起點，也是運營策略制定的基石。
一、啥是“標籤”？
“標籤”是對某一類特定群體或對象的某項特徵進行抽象分類和概括。比如“大學生”這個標籤，其實就是對所有大學生群體的總括，細分這一標籤還可以分為年級、專業等，通過不同層級的標籤找到某一群用戶。
二、什麼又是標籤體系呢？
簡單來講，就是根據用戶的“基本屬性”、“行為特徵”、“社交網絡”、“心理特徵”和“興趣愛好”等，把個性化的用戶，打上標準化的標籤，並對標籤進行梳理聚合，形成一個個典型的用戶標籤，再根據不同的用戶標籤做精準營銷或個性化推薦。
其本質是去差異化的過程。舉個簡單例子：假設某理財產品正籌劃營銷活動，首先列舉理財場景中所涉及的產品與服務，通過用戶標籤篩選出目標客群，再進一步結合用戶的偏好類標籤，如投資偏好、風險偏好、產品偏好等，進行差異化營銷。
說了這麼多，很多同學應該會問，標籤體系具體的作用是什麼？能幫助我們達到哪些目標呢？
三、建立標籤體系有什麼作用？
小編認為建立標籤體系的作用大體上可以總結為以下幾個方面：
1、增加拉新
某閱讀APP以邀請好友得紅包的形式拉新，為已有拉新行為的用戶打上了標籤，然後為無分享行為的用戶打上“無拉新行為用戶”標籤。
然後該產品運營部門對標籤為“無拉新行為用戶”進行彈窗、PUSH，提高獎勵額度等，不斷刺激這一批無拉新行為的用戶進行傳播，以達到“每位用戶都是推廣者”的目的。
2、增加留存
為了更好的提升用戶下載量，降低下載成本，某小說APP針對不同投放渠道採用了不同的小說素材進行投放（小說素材會和投放平臺用戶的興趣點相匹配）。
例如在A平臺採用懸疑小說素材進行投放，在B平臺採用魔幻小說進行投放，該小說APP推薦算法會在用戶下載後，第一時間向用戶推送相應的內容，這樣一打開APP，從A平臺來的用戶，映入眼簾就是懸疑小說； 給B平臺來的用戶，展示的就是魔幻小說。
3、降低流失率
比如某電商APP，如果一個用戶14日沒有登錄，會將該用戶的狀態標記為“潛在流失用戶”，向用戶自動發送優惠券，喚醒用戶；如果該用戶沒有被喚醒，則把該用戶的狀態標記為“流失用戶”，再通過PUSH加短信推送大額優惠券的形式召回。
用戶標籤體系對運營工作大有幫助，我們要如何搭建一個完善的用戶標籤體系？下面講下我對這一體系搭建過程的理解。
四、如何從0-1構建用戶標籤體系
標籤體系的搭建過程分成下面幾部分：
1、標籤體系的基礎：數據收集
數據收集主要包括：用戶屬性、用戶行為數據、用戶內容偏好數據、用戶交易數據這四類。
但是我們從互聯網中獲取的數據，並不完全真實。比如A用戶，性別為男，但從他在某電商APP的歷史消費記錄來看，購買的都是女性用品。這樣的數據會對運營產生錯誤的引導。所以，對用戶數據的收集，光靠運營團隊是遠遠不夠的，還需要技術團隊通過大數據的分析算法能力。
通過大數據算法和模型，以用戶行為數據作為基礎，結合業務數據等多種數據源，幫助企業構建用戶智能標籤，賦能業務實現用戶標籤的自助式創建、維護和管理，使得用戶畫像更為精準，更趨近於真實的用戶畫像。
2、行為建模：獲取模型標籤
獲得原始數據後，我們可以基於用戶分析模型，以及其他的輔助的數據，通過計算引擎，對用戶數據進行二次加工、行為建模，從而獲取模型標籤。
標籤本身會有很多分類，因此在這個階段，需要用到很多模型來給用戶貼標籤：
（1）用戶狀態模型
用戶狀態是評價品牌與用戶之間聯繫緊密度的重要屬性，通常會以消費頻次作為主要判斷依據。在瞭解每一位用戶現階段與品牌之間的“親密程度”後，我們可以針對不同狀態的用戶進行不同的營銷操作。
（2）用戶價值模型
判斷用戶對於產品的價值，對於提高用戶留存率非常有用。RFM模型是一個被廣泛使用的客戶關係分析模型，能夠方便快速有效的量化用戶價值和利潤創收能力。
RFM模型分別是：
- R = Recency 最近一次消費
- F = Frequency 消費頻率
- M = Monetary 消費金額
通過這三個核心指標，以此來構建用戶價值模型。
圖片來源於網絡
圖中不同的象限區域，都對應不同的客戶群，大致分為8類：重要價值客戶、重要保持客戶、重要發展客戶、重要挽留客戶、一般價值客戶、一般保持客戶、一般發展客戶、一般挽留客戶。
我們可以根據不同的客戶價值屬性來進行鍼對性的營銷。比如針對R象限右側的客戶進行向上和交叉銷售。而對於重要挽留客戶，因為他曾經很有價值，我們不希望ta流失，可以專門針對這一類人群進行召回。
（3）用戶分群模型
用戶狀態、用戶價值是基於用戶消費行為的分析，而用戶分群模型則是完全基於產品業務場景來做客群區分。
比如家電行業會根據用戶購買的時間，猜測用戶現階段的購買需求，在系統內將用戶劃分為“設施升級需求”、“新裝套購需求”、“換新需求”三大類，針對不同需求的用戶推送 “高端推薦”、“套購滿減”、“以舊換新” 等不同刺激點的營銷服務。
而商超行業則會根據用戶購買的類目，將用戶劃分為數碼用戶、母嬰用戶、生鮮用戶、家電用戶等，以便於圈定目標群組發送定向優惠券。
3、數據輸出：標籤可視化
運營團隊想要根據用戶分群進行個性化推薦，一定要滿足標籤可視化的要求。比如，在檢索某個標籤後直接顯示與其相關聯標籤；並且可以展示兩級或者三級，多層級、清晰直觀的看到關聯情況；並且再更進一步的是點擊後，每個標籤裡面的詳細情況也會展示出來。
圖片來源：數商雲MA
比如說標籤的歷史瀏覽記錄、打開渠道、分享情況、受眾用戶群體等，所以這也是需要依託於用戶體系的相關標籤結合之後的產出物。
4、有效管理機制：標籤維護
對於很多企業來說，生成用戶標籤並不難，但是這些標籤被生成之後，往往很容易被忽視，不注意維護。事實上，標籤也具有生命週期，從需求提出、到生成、到審批、到執行。
因此，標籤體系也要有一個明確的更新規則，包括：
（1）標籤更新週期：實時更新、每月或三個月更新等；
（2）標籤更新維度：在什麼情況下觸發對具體用戶的更新，如什麼情況下更新某類用戶的風險評級；
（3）標籤更新權限：哪些人可以更新這個標籤庫；
（4）無用標籤的淘汰：比如說標籤庫內會使用到的標籤只有70個，但是標籤庫中卻有100 個標籤，那其他30個就是無效標籤，純屬佔用資源，我們可以將這些標籤刪除。
標籤的維護是非常重要和系統的工程，這點應該重視起來。
以上就是構建用戶標籤體系的基本流程，接下來就要探討如何應用用戶標籤實現精細化運營了。
五、用戶標籤體系如何應用
我們分別從用戶生命週期管理、個性化推送、數據分析與監控的角度暢想下標籤化建設對於營銷場景的重塑。
1、用戶生命週期的自動化管理
根據用戶行為和狀態特徵，制定用戶生命週期管理模型，監控用戶在不同階段的變化，並針對不同週期的用戶進行對應的營銷活動，這是標籤體系的初級應用。
但實際上，營銷策略的變化永遠趕不上用戶興趣遷移的速度，用戶的來源，退出的節點都是動態的。因此，給用戶打標籤的過程也應該是動態的，當我們設置一個標籤條件後，所有滿足條件的用戶會自動納入這一標籤，並進入此類標籤人群的營銷活動。
圖片來源：數商雲MA
這樣的自動化管理可以讓運營人員實時掌握用戶的變化，將運營人員從繁複的數據處理工作中解脫出來，真正釋放營銷創意。
2、個性化的營銷活動配置
標籤體系的搭建，為個性化的營銷活動打下了基礎。通過多維度的用戶標籤，精準把脈不同群體的需求，對不同目標群體採用不同類型的個性化推送、個性化推薦、個性化實時營銷等運營策略和服務方式，從而實現用戶個性化訴求的挖掘與滿足，提升用戶體驗。
（1）推送渠道個性化
基於短信、郵件、APP push、公眾號模板消息等主流觸達渠道用戶的互動反饋情況，在用戶偏好的渠道上推送信息，提升體驗的同時節約推送成本。
隨著流量紅利的消失，獲取新用戶的成本越來越高，為追求更高的 ROI，產品以及運營的重心已經從對新客的獲取轉向對存量用戶的精細化運營上。
精細化運營的基礎在於對用戶信息進行標籤化管理。提到用戶的標籤化管理，第一步就是為產品的所有用戶打標籤， 這是用戶運營最重要的起點，也是運營策略制定的基石。
一、啥是“標籤”？
“標籤”是對某一類特定群體或對象的某項特徵進行抽象分類和概括。比如“大學生”這個標籤，其實就是對所有大學生群體的總括，細分這一標籤還可以分為年級、專業等，通過不同層級的標籤找到某一群用戶。
二、什麼又是標籤體系呢？
簡單來講，就是根據用戶的“基本屬性”、“行為特徵”、“社交網絡”、“心理特徵”和“興趣愛好”等，把個性化的用戶，打上標準化的標籤，並對標籤進行梳理聚合，形成一個個典型的用戶標籤，再根據不同的用戶標籤做精準營銷或個性化推薦。
其本質是去差異化的過程。舉個簡單例子：假設某理財產品正籌劃營銷活動，首先列舉理財場景中所涉及的產品與服務，通過用戶標籤篩選出目標客群，再進一步結合用戶的偏好類標籤，如投資偏好、風險偏好、產品偏好等，進行差異化營銷。
說了這麼多，很多同學應該會問，標籤體系具體的作用是什麼？能幫助我們達到哪些目標呢？
三、建立標籤體系有什麼作用？
小編認為建立標籤體系的作用大體上可以總結為以下幾個方面：
1、增加拉新
某閱讀APP以邀請好友得紅包的形式拉新，為已有拉新行為的用戶打上了標籤，然後為無分享行為的用戶打上“無拉新行為用戶”標籤。
然後該產品運營部門對標籤為“無拉新行為用戶”進行彈窗、PUSH，提高獎勵額度等，不斷刺激這一批無拉新行為的用戶進行傳播，以達到“每位用戶都是推廣者”的目的。
2、增加留存
為了更好的提升用戶下載量，降低下載成本，某小說APP針對不同投放渠道採用了不同的小說素材進行投放（小說素材會和投放平臺用戶的興趣點相匹配）。
例如在A平臺採用懸疑小說素材進行投放，在B平臺採用魔幻小說進行投放，該小說APP推薦算法會在用戶下載後，第一時間向用戶推送相應的內容，這樣一打開APP，從A平臺來的用戶，映入眼簾就是懸疑小說； 給B平臺來的用戶，展示的就是魔幻小說。
3、降低流失率
比如某電商APP，如果一個用戶14日沒有登錄，會將該用戶的狀態標記為“潛在流失用戶”，向用戶自動發送優惠券，喚醒用戶；如果該用戶沒有被喚醒，則把該用戶的狀態標記為“流失用戶”，再通過PUSH加短信推送大額優惠券的形式召回。
用戶標籤體系對運營工作大有幫助，我們要如何搭建一個完善的用戶標籤體系？下面講下我對這一體系搭建過程的理解。
四、如何從0-1構建用戶標籤體系
標籤體系的搭建過程分成下面幾部分：
1、標籤體系的基礎：數據收集
數據收集主要包括：用戶屬性、用戶行為數據、用戶內容偏好數據、用戶交易數據這四類。
但是我們從互聯網中獲取的數據，並不完全真實。比如A用戶，性別為男，但從他在某電商APP的歷史消費記錄來看，購買的都是女性用品。這樣的數據會對運營產生錯誤的引導。所以，對用戶數據的收集，光靠運營團隊是遠遠不夠的，還需要技術團隊通過大數據的分析算法能力。
通過大數據算法和模型，以用戶行為數據作為基礎，結合業務數據等多種數據源，幫助企業構建用戶智能標籤，賦能業務實現用戶標籤的自助式創建、維護和管理，使得用戶畫像更為精準，更趨近於真實的用戶畫像。
2、行為建模：獲取模型標籤
獲得原始數據後，我們可以基於用戶分析模型，以及其他的輔助的數據，通過計算引擎，對用戶數據進行二次加工、行為建模，從而獲取模型標籤。
標籤本身會有很多分類，因此在這個階段，需要用到很多模型來給用戶貼標籤：
（1）用戶狀態模型
用戶狀態是評價品牌與用戶之間聯繫緊密度的重要屬性，通常會以消費頻次作為主要判斷依據。在瞭解每一位用戶現階段與品牌之間的“親密程度”後，我們可以針對不同狀態的用戶進行不同的營銷操作。
（2）用戶價值模型
判斷用戶對於產品的價值，對於提高用戶留存率非常有用。RFM模型是一個被廣泛使用的客戶關係分析模型，能夠方便快速有效的量化用戶價值和利潤創收能力。
RFM模型分別是：
- R = Recency 最近一次消費
- F = Frequency 消費頻率
- M = Monetary 消費金額
通過這三個核心指標，以此來構建用戶價值模型。
圖片來源於網絡
圖中不同的象限區域，都對應不同的客戶群，大致分為8類：重要價值客戶、重要保持客戶、重要發展客戶、重要挽留客戶、一般價值客戶、一般保持客戶、一般發展客戶、一般挽留客戶。
我們可以根據不同的客戶價值屬性來進行鍼對性的營銷。比如針對R象限右側的客戶進行向上和交叉銷售。而對於重要挽留客戶，因為他曾經很有價值，我們不希望ta流失，可以專門針對這一類人群進行召回。
（3）用戶分群模型
用戶狀態、用戶價值是基於用戶消費行為的分析，而用戶分群模型則是完全基於產品業務場景來做客群區分。
比如家電行業會根據用戶購買的時間，猜測用戶現階段的購買需求，在系統內將用戶劃分為“設施升級需求”、“新裝套購需求”、“換新需求”三大類，針對不同需求的用戶推送 “高端推薦”、“套購滿減”、“以舊換新” 等不同刺激點的營銷服務。
而商超行業則會根據用戶購買的類目，將用戶劃分為數碼用戶、母嬰用戶、生鮮用戶、家電用戶等，以便於圈定目標群組發送定向優惠券。
3、數據輸出：標籤可視化
運營團隊想要根據用戶分群進行個性化推薦，一定要滿足標籤可視化的要求。比如，在檢索某個標籤後直接顯示與其相關聯標籤；並且可以展示兩級或者三級，多層級、清晰直觀的看到關聯情況；並且再更進一步的是點擊後，每個標籤裡面的詳細情況也會展示出來。
圖片來源：數商雲MA
比如說標籤的歷史瀏覽記錄、打開渠道、分享情況、受眾用戶群體等，所以這也是需要依託於用戶體系的相關標籤結合之後的產出物。
4、有效管理機制：標籤維護
對於很多企業來說，生成用戶標籤並不難，但是這些標籤被生成之後，往往很容易被忽視，不注意維護。事實上，標籤也具有生命週期，從需求提出、到生成、到審批、到執行。
因此，標籤體系也要有一個明確的更新規則，包括：
（1）標籤更新週期：實時更新、每月或三個月更新等；
（2）標籤更新維度：在什麼情況下觸發對具體用戶的更新，如什麼情況下更新某類用戶的風險評級；
（3）標籤更新權限：哪些人可以更新這個標籤庫；
（4）無用標籤的淘汰：比如說標籤庫內會使用到的標籤只有70個，但是標籤庫中卻有100 個標籤，那其他30個就是無效標籤，純屬佔用資源，我們可以將這些標籤刪除。
標籤的維護是非常重要和系統的工程，這點應該重視起來。
以上就是構建用戶標籤體系的基本流程，接下來就要探討如何應用用戶標籤實現精細化運營了。
五、用戶標籤體系如何應用
我們分別從用戶生命週期管理、個性化推送、數據分析與監控的角度暢想下標籤化建設對於營銷場景的重塑。
1、用戶生命週期的自動化管理
根據用戶行為和狀態特徵，制定用戶生命週期管理模型，監控用戶在不同階段的變化，並針對不同週期的用戶進行對應的營銷活動，這是標籤體系的初級應用。
但實際上，營銷策略的變化永遠趕不上用戶興趣遷移的速度，用戶的來源，退出的節點都是動態的。因此，給用戶打標籤的過程也應該是動態的，當我們設置一個標籤條件後，所有滿足條件的用戶會自動納入這一標籤，並進入此類標籤人群的營銷活動。
圖片來源：數商雲MA
這樣的自動化管理可以讓運營人員實時掌握用戶的變化，將運營人員從繁複的數據處理工作中解脫出來，真正釋放營銷創意。
2、個性化的營銷活動配置
標籤體系的搭建，為個性化的營銷活動打下了基礎。通過多維度的用戶標籤，精準把脈不同群體的需求，對不同目標群體採用不同類型的個性化推送、個性化推薦、個性化實時營銷等運營策略和服務方式，從而實現用戶個性化訴求的挖掘與滿足，提升用戶體驗。
（1）推送渠道個性化
基於短信、郵件、APP push、公眾號模板消息等主流觸達渠道用戶的互動反饋情況，在用戶偏好的渠道上推送信息，提升體驗的同時節約推送成本。
圖片來源：數商雲MA
（2）推送內容個性化
根據用戶歷史訂單/瀏覽數據，實現基於用戶消費/興趣偏好的個性化推薦，並在文案中適當加入一些強烈的用戶個人屬性，在千人千面的基礎上增加互動親密度。
（3）推送時間個性化
基於用戶歷史點擊/購買時間，判斷用戶最易被營銷觸動的時間點，在黃金時間點給用戶發送營銷信息。
3、數據分析與監控
企業在完成精準營銷和精細化運營相關工作後，實時監控各類標籤的運營情況，全方位、實時查看營銷效果。針對標籤用戶運營策略的轉化、效果、影響，不斷優化其中的策略，使用戶運營真正做到千人千面、精準化、個性化。
隨著流量紅利的消失，獲取新用戶的成本越來越高，為追求更高的 ROI，產品以及運營的重心已經從對新客的獲取轉向對存量用戶的精細化運營上。
精細化運營的基礎在於對用戶信息進行標籤化管理。提到用戶的標籤化管理，第一步就是為產品的所有用戶打標籤， 這是用戶運營最重要的起點，也是運營策略制定的基石。
一、啥是“標籤”？
“標籤”是對某一類特定群體或對象的某項特徵進行抽象分類和概括。比如“大學生”這個標籤，其實就是對所有大學生群體的總括，細分這一標籤還可以分為年級、專業等，通過不同層級的標籤找到某一群用戶。
二、什麼又是標籤體系呢？
簡單來講，就是根據用戶的“基本屬性”、“行為特徵”、“社交網絡”、“心理特徵”和“興趣愛好”等，把個性化的用戶，打上標準化的標籤，並對標籤進行梳理聚合，形成一個個典型的用戶標籤，再根據不同的用戶標籤做精準營銷或個性化推薦。
其本質是去差異化的過程。舉個簡單例子：假設某理財產品正籌劃營銷活動，首先列舉理財場景中所涉及的產品與服務，通過用戶標籤篩選出目標客群，再進一步結合用戶的偏好類標籤，如投資偏好、風險偏好、產品偏好等，進行差異化營銷。
說了這麼多，很多同學應該會問，標籤體系具體的作用是什麼？能幫助我們達到哪些目標呢？
三、建立標籤體系有什麼作用？
小編認為建立標籤體系的作用大體上可以總結為以下幾個方面：
1、增加拉新
某閱讀APP以邀請好友得紅包的形式拉新，為已有拉新行為的用戶打上了標籤，然後為無分享行為的用戶打上“無拉新行為用戶”標籤。
然後該產品運營部門對標籤為“無拉新行為用戶”進行彈窗、PUSH，提高獎勵額度等，不斷刺激這一批無拉新行為的用戶進行傳播，以達到“每位用戶都是推廣者”的目的。
2、增加留存
為了更好的提升用戶下載量，降低下載成本，某小說APP針對不同投放渠道採用了不同的小說素材進行投放（小說素材會和投放平臺用戶的興趣點相匹配）。
例如在A平臺採用懸疑小說素材進行投放，在B平臺採用魔幻小說進行投放，該小說APP推薦算法會在用戶下載後，第一時間向用戶推送相應的內容，這樣一打開APP，從A平臺來的用戶，映入眼簾就是懸疑小說； 給B平臺來的用戶，展示的就是魔幻小說。
3、降低流失率
比如某電商APP，如果一個用戶14日沒有登錄，會將該用戶的狀態標記為“潛在流失用戶”，向用戶自動發送優惠券，喚醒用戶；如果該用戶沒有被喚醒，則把該用戶的狀態標記為“流失用戶”，再通過PUSH加短信推送大額優惠券的形式召回。
用戶標籤體系對運營工作大有幫助，我們要如何搭建一個完善的用戶標籤體系？下面講下我對這一體系搭建過程的理解。
四、如何從0-1構建用戶標籤體系
標籤體系的搭建過程分成下面幾部分：
1、標籤體系的基礎：數據收集
數據收集主要包括：用戶屬性、用戶行為數據、用戶內容偏好數據、用戶交易數據這四類。
但是我們從互聯網中獲取的數據，並不完全真實。比如A用戶，性別為男，但從他在某電商APP的歷史消費記錄來看，購買的都是女性用品。這樣的數據會對運營產生錯誤的引導。所以，對用戶數據的收集，光靠運營團隊是遠遠不夠的，還需要技術團隊通過大數據的分析算法能力。
通過大數據算法和模型，以用戶行為數據作為基礎，結合業務數據等多種數據源，幫助企業構建用戶智能標籤，賦能業務實現用戶標籤的自助式創建、維護和管理，使得用戶畫像更為精準，更趨近於真實的用戶畫像。
2、行為建模：獲取模型標籤
獲得原始數據後，我們可以基於用戶分析模型，以及其他的輔助的數據，通過計算引擎，對用戶數據進行二次加工、行為建模，從而獲取模型標籤。
標籤本身會有很多分類，因此在這個階段，需要用到很多模型來給用戶貼標籤：
（1）用戶狀態模型
用戶狀態是評價品牌與用戶之間聯繫緊密度的重要屬性，通常會以消費頻次作為主要判斷依據。在瞭解每一位用戶現階段與品牌之間的“親密程度”後，我們可以針對不同狀態的用戶進行不同的營銷操作。
（2）用戶價值模型
判斷用戶對於產品的價值，對於提高用戶留存率非常有用。RFM模型是一個被廣泛使用的客戶關係分析模型，能夠方便快速有效的量化用戶價值和利潤創收能力。
RFM模型分別是：
- R = Recency 最近一次消費
- F = Frequency 消費頻率
- M = Monetary 消費金額
通過這三個核心指標，以此來構建用戶價值模型。
圖片來源於網絡
圖中不同的象限區域，都對應不同的客戶群，大致分為8類：重要價值客戶、重要保持客戶、重要發展客戶、重要挽留客戶、一般價值客戶、一般保持客戶、一般發展客戶、一般挽留客戶。
我們可以根據不同的客戶價值屬性來進行鍼對性的營銷。比如針對R象限右側的客戶進行向上和交叉銷售。而對於重要挽留客戶，因為他曾經很有價值，我們不希望ta流失，可以專門針對這一類人群進行召回。
（3）用戶分群模型
用戶狀態、用戶價值是基於用戶消費行為的分析，而用戶分群模型則是完全基於產品業務場景來做客群區分。
比如家電行業會根據用戶購買的時間，猜測用戶現階段的購買需求，在系統內將用戶劃分為“設施升級需求”、“新裝套購需求”、“換新需求”三大類，針對不同需求的用戶推送 “高端推薦”、“套購滿減”、“以舊換新” 等不同刺激點的營銷服務。
而商超行業則會根據用戶購買的類目，將用戶劃分為數碼用戶、母嬰用戶、生鮮用戶、家電用戶等，以便於圈定目標群組發送定向優惠券。
3、數據輸出：標籤可視化
運營團隊想要根據用戶分群進行個性化推薦，一定要滿足標籤可視化的要求。比如，在檢索某個標籤後直接顯示與其相關聯標籤；並且可以展示兩級或者三級，多層級、清晰直觀的看到關聯情況；並且再更進一步的是點擊後，每個標籤裡面的詳細情況也會展示出來。
圖片來源：數商雲MA
比如說標籤的歷史瀏覽記錄、打開渠道、分享情況、受眾用戶群體等，所以這也是需要依託於用戶體系的相關標籤結合之後的產出物。
4、有效管理機制：標籤維護
對於很多企業來說，生成用戶標籤並不難，但是這些標籤被生成之後，往往很容易被忽視，不注意維護。事實上，標籤也具有生命週期，從需求提出、到生成、到審批、到執行。
因此，標籤體系也要有一個明確的更新規則，包括：
（1）標籤更新週期：實時更新、每月或三個月更新等；
（2）標籤更新維度：在什麼情況下觸發對具體用戶的更新，如什麼情況下更新某類用戶的風險評級；
（3）標籤更新權限：哪些人可以更新這個標籤庫；
（4）無用標籤的淘汰：比如說標籤庫內會使用到的標籤只有70個，但是標籤庫中卻有100 個標籤，那其他30個就是無效標籤，純屬佔用資源，我們可以將這些標籤刪除。
標籤的維護是非常重要和系統的工程，這點應該重視起來。
以上就是構建用戶標籤體系的基本流程，接下來就要探討如何應用用戶標籤實現精細化運營了。
五、用戶標籤體系如何應用
我們分別從用戶生命週期管理、個性化推送、數據分析與監控的角度暢想下標籤化建設對於營銷場景的重塑。
1、用戶生命週期的自動化管理
根據用戶行為和狀態特徵，制定用戶生命週期管理模型，監控用戶在不同階段的變化，並針對不同週期的用戶進行對應的營銷活動，這是標籤體系的初級應用。
但實際上，營銷策略的變化永遠趕不上用戶興趣遷移的速度，用戶的來源，退出的節點都是動態的。因此，給用戶打標籤的過程也應該是動態的，當我們設置一個標籤條件後，所有滿足條件的用戶會自動納入這一標籤，並進入此類標籤人群的營銷活動。
圖片來源：數商雲MA
這樣的自動化管理可以讓運營人員實時掌握用戶的變化，將運營人員從繁複的數據處理工作中解脫出來，真正釋放營銷創意。
2、個性化的營銷活動配置
標籤體系的搭建，為個性化的營銷活動打下了基礎。通過多維度的用戶標籤，精準把脈不同群體的需求，對不同目標群體採用不同類型的個性化推送、個性化推薦、個性化實時營銷等運營策略和服務方式，從而實現用戶個性化訴求的挖掘與滿足，提升用戶體驗。
（1）推送渠道個性化
基於短信、郵件、APP push、公眾號模板消息等主流觸達渠道用戶的互動反饋情況，在用戶偏好的渠道上推送信息，提升體驗的同時節約推送成本。
圖片來源：數商雲MA
（2）推送內容個性化
根據用戶歷史訂單/瀏覽數據，實現基於用戶消費/興趣偏好的個性化推薦，並在文案中適當加入一些強烈的用戶個人屬性，在千人千面的基礎上增加互動親密度。
（3）推送時間個性化
基於用戶歷史點擊/購買時間，判斷用戶最易被營銷觸動的時間點，在黃金時間點給用戶發送營銷信息。
3、數據分析與監控
企業在完成精準營銷和精細化運營相關工作後，實時監控各類標籤的運營情況，全方位、實時查看營銷效果。針對標籤用戶運營策略的轉化、效果、影響，不斷優化其中的策略，使用戶運營真正做到千人千面、精準化、個性化。
圖片來源：數商雲MA
綜上所述，科學高效、應用靈活、自助可視化管理的標籤體系極大降低了標籤創建的門檻，幫助客戶實現精細化客戶生命週期管理、個性化推送、營銷監測等應用。
六、總結
在大數據時代，解讀用戶最為直接的方法，就是構建一個完善的用戶標籤體系。雖然用戶標籤的建設是很繁瑣，需要對業務抽絲剝繭，還要應對各種變化，不過對企業的發展有著深遠的影響，企業的精細化運營離不開標籤體系的搭建。