作者：遲柯 來源：鳥哥筆記
隨著流量焦慮的逐漸升級，越來越多的企業開始追求對存量用戶的精細化運營。如何盡一切可能延長用戶的生命週期，並且在生命週期中盡一切可能產生商業價值，是用戶運營的核心命題。
而要實現這一目標，第一步就是更好地認識我們的用戶，實現深度的用戶洞察。構建用戶畫像的過程就是對用戶信息進行標籤化管理的過程。文章會分5個章節，介紹用戶標籤體系從0到1的建設，以及如何應用標籤體系賦能用戶運營，實現全用戶生命週期價值的增長。
明確營銷目標——聚焦北極星指標及增長槓桿
營銷的終極目標是通過增強用戶體驗來驅動消費慾望，而個性化作為一種有效的手段或技術促進了這個目標的實現。
總結市面上一些失敗的個性化營銷案例，其原因往往是將個性化視為營銷的最終目標，而不是旨在實現目標的策略，造成了“為個性化而個性化的”的營銷災難。
因此，在操盤個性化營銷策略之前，需先制定運營每階段的北極星指標，以及衡量該指標達成情況的數據化標尺，在目標聚焦的前提下找到每項指標的增長槓桿。
表2.1 AARRR運營指標
標籤體系框架建設
在明確運營目標及對應的增長槓桿之後，我們可以找到對經營增長最有價值的用戶觀測維度，有針對性地建設標籤管理體系。
從屬性來看，標籤可分為人口標籤，會員標籤，行為標籤，交易標籤，消費標籤以及營銷標籤等。
每個一級類目下可根據觀察維度進一步拆分子類目標籤，以會員標籤為例，我們可以從會員等級、忠誠度、會員活動參與度、入會路徑、當前生命週期、自傳播能力等維度進行觀察，綜合各項標籤數據，我們可以得到宏觀的會員體系健康指數或微觀的個體會員滿意度。
從來源類型上來看，標籤可分為事實標籤、模型標籤以及策略標籤。
事實標籤是基於用戶實際信息的記錄，模型標籤則是通過用戶分析模型處理後，二次加工生成的用戶洞察性標籤，策略標籤是根據具體的業務分析及營銷規劃制定的群組性標籤，供運營人員直接進行活動分組及行為洞察。
下圖是常見的用戶運營標籤體系框架，通過這幅圖，我們可以看到常見的用戶運營分析維度，標籤定義，以及事實標籤及模型標籤的區別。
全渠道獲取標籤數據
明確指標及營銷所需標籤數據之後，我們需要從後端打通所有原始數據收集的通道，並對原始數據進行身份識別，做去重，去刷單，去無效，去異常等數據清洗工作，從中提取對業務有幫助的特徵數據。
（一）數據來源
（二）模型標籤的獲取
獲得原始數據後，我們可以基於用戶分析模型對用戶數據進行二次加工，從而獲取模型標籤，以下是四種主流的分析模型：
1、用戶狀態模型
用戶狀態是我們評價品牌與用戶之間聯繫緊密度的重要屬性，通常會以顧客的消費頻次作為主要判斷依據。
在清楚認知每一位用戶現階段與品牌之間的“親密程度”之後，我們可以對不同狀態的用戶進行“新增用戶*天內自動維繫”“低活躍用戶促活” “防流失護城河”等營銷操作，增加有固定消費習慣的忠誠用戶佔比，以下是用戶狀態的一般定義及分析模型：
表2.2 用戶狀態定義
標籤貢獻：
2、用戶忠誠度模型
標籤貢獻：
備註：以上標籤數據字段僅為舉例，實際以歷史數據正態分佈作參考，各行業差異較大。
3、用戶價值模型
RFM模型是眾多客戶關係管理（CRM）分析方法中的一種，能夠方便快速有效的量化用戶價值和創利能力。
RFM模型有三個要素，分別是：Recency（最近一次交易距今時間）、Frequency（交易頻率）、Monetary（交易金額）。
通過RFM分析將客戶群體劃分成一般保持客戶、一般發展客戶、一般價值客戶、一般挽留客戶、重要保持客戶、重要發展客戶、重要價值客戶、要挽留客戶等八個級別。
“↑”表示大於均值，“↓”表示小於均值
標籤貢獻：
4、用戶分群模型
用戶狀態，用戶忠誠度，用戶價值模型是基於用戶消費行為的分析，其本質是「分層邏輯」，中心思想是根據但一/複合數據指標劃分層級，一般不超過5層。
而用戶分群分層模型則是完全基於企業業務場景做的客群區分。
舉例，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“換新需求”“新裝套購需求”“設施升級需求”三大類，針對不同需求的用戶推送“以舊換新” “套購滿減” “高端推薦”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“母嬰用戶”“生鮮用戶”“酒水用戶”“健康美容用戶”“家電用戶”等，以便於圈定目標群組發送定向優惠券，類似的分群邏輯如下：
標籤貢獻：
用戶標籤體系的應用
標籤體系建設的短期目標是通過打造“渠道”“內容”“時間”的黃金組合優化用戶前端旅程體驗，提升單次營銷活動效果。
長期目標是通過定製化的服務，優化前端用戶旅程，延長用戶生命週期，提升CLV。我們分別從信息推送，營銷槓桿，用戶生命週期管理的角度分別暢想下標籤化建設對於營銷場景的重塑。
1、智能化信息推送體系
既在合適的時間，通過最佳的運營渠道，給用戶傳遞最感興趣的內容
（1）渠道渠道個性化：
基於短信，EDM，push，公眾號模板消息等主流觸達渠道用戶的互動反饋情況，在用戶偏好的渠道推送信息，提升體驗的同時節約推送成本。
（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，並在文案中適當植入“姓名“”暱稱“”星座“等個人屬性顯示，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。
以星巴克為例，通過分析用戶歷史購買SKU數據，星巴克推算了用戶的口味偏好，並以此為基礎在APP專星送產品端上線了“每日標配”和“懂你喜歡”功能。
“每日標配”使得用戶在使用星巴克外賣服務的時候可以高效地做出慣性選擇，有效地提升了轉化。而“懂你喜歡”則可以根據用戶的口味習慣引導消費升級（美式→冷萃）或糕點搭售，“優雅”地提升客單。
2、個性化的營銷活動配置
在燒錢式一次性營銷和0成本概念型營銷的風潮褪去後，越來越多地企業開始迴歸理性。找到每個用戶的痛點/癢點/爽點，因人而異地進行營銷刺激，才是提升ROI的最佳路徑，以下是4種常見的用戶驅動類型及對應驅動槓桿：
3、生命週期的自動化管理
有CLV管理意識的企業通常會定期整理用戶消費行為數據，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，當我們設置一個打標籤條件後，所有滿足條件的用戶會自動打上這一標籤，並進入此類標籤人群的營銷活動。
這樣的自動化管理可以確保我們對用戶的認知永遠是實時的，更能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。
標籤策略驗證及動態設定
企業利用標籤體系進行個性化營銷時會不自覺地進行“常識推測”或借鑑他人的增長策略，比如給購買摩卡口味咖啡的用戶推薦同樣巧克力風味的甜點，給長期不來消費的用戶推送優惠券。這樣主觀的操作往往只能支撐單次的營銷活動，甚至會因為人為觀測偏差影響數據的完整表達。
要獲得能給業務帶來實際增長的標籤體系，生成可持續的用戶運營策略，我們需要對在標籤體系中引入“假設-測試-驗證-定義”的迭代過程，只有不斷的迭代挖掘與試驗，我們才會找到可以準確刻畫用戶的標籤體系，找到更多業務增長點。
以下是基本的標籤策略迭代驗證流程：
以上是用戶標籤體系構建的基本流程，在構建了有營銷導向的，動態可迭代的標籤體系之後，我們可以對用戶開展深度洞察並進行全生命週期MOT運營或基於標籤特徵的個性化營銷，具體的應用策略我們可以在單獨的章節再做討論。