作者：加鱼加肉
流量红利正在消失，精细化运营才是王道。想要降本增效，开展用户分层运营。一个好的标签体系必不可少。
提起标签体系的概念，我们容易把它和画像、分群混淆；提起标签体系的建立，又会陷入需求混乱的困境；提起标签体系的作用，更是烦恼其「假大空」，做了一堆看起来正确的基建工作后，发现无法切实解决业务痛点。
今天，我们将探索：如何搭建实用的用户标签体系，助力业务增长。无论你是创业者、产品经理还是市场营销人员，都可获得有价值的干货。
话不多说，直接进入正文部分，Enjoy：
标签体系、用户画像和用户分群是在数据分析和营销领域中常用的概念，它们有一些区别和联系如下：
1. 标签体系（Tagging System）：
标签体系是一种用于对数据或对象进行分类和描述的组织结构。它通过为数据或对象添加标签（Tags）来标识其属性、特征或分类。标签可以是关键词、属性、指标等，用于描述和组织数据。
2. 用户画像（User Persona）：
用户画像是对特定用户群体进行细致描述和刻画的模型。它基于用户的个人信息、行为数据、兴趣爱好等方面的数据，通过分析和整合这些数据来创建一个具体的用户形象。用户画像可以包括用户的年龄、性别、地理位置、消费偏好、购买习惯等信息。
3. 用户分群（User Segmentation）：
用户分群是将用户根据某种共同特征或行为进行分类和分组的过程。通过用户分群，可以将用户细分为不同的群体，每个群体具有相似的特征或行为模式。用户分群可以基于多种因素，如地理位置、年龄、性别、购买行为、兴趣爱好等。
总结来说，标签体系是对数据进行分类和组织的结构，用户画像是对特定用户群体进行描述和刻画的模型，用户分群是将用户根据共同特征进行分类和分组的过程。
它们在数据分析和营销中互相关联，共同帮助企业更好地理解用户、管理数据和制定营销策略。
为什么标签体系会走向「假大空」？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，也可以是生命周期标签，用户价值标签，用户偏好等等。好的标签体系，可以个性化精确、有效地连接用户和内容、场景、产品，从而实现吸引潜在客户、提高用户活跃度、减少用户打扰、降低营销成本，最终实现用户价值最大化。但在实际建设中，企业发现投入大量时间和精力完成基建后，标签体系还是走向「假大空」，原因有以下几点：1. 缺乏明确的标签定义和管理规范：标签体系缺乏明确定义每个标签的含义和用途，以及相关的规范和约束。这导致标签的模糊性和混乱性，使得标签的应用变得模糊和无效。2. 缺乏对业务需求和实际应用场景的深入理解：建设者缺乏对业务需求和实际应用场景的深入理解。没有考虑到业务的具体需求和特点，导致标签的冗余和重叠，无法提供有价值的业务见解。3. 管理和维护不当：标签体系缺乏有效的管理和维护机制，无法确保标签的准确性和一致性。废弃标签、重复标签或不明确的标签定义会使标签体系失去实际价值，变得庞大而空洞。在这样的背景下，业务方无法精准识别用户的各类特征，从而结构化地挖掘数据增长空间，并制定精细化运营策略。标签体系也有如「鸡肋」，食之无味、弃之可惜。02.三招解决业务痛点，重建有效的标签体系第一步：明确业务目标和关键指标为了解决业务痛点并构建有效的标签体系，我们需要梳理用户体验地图，还原业务流程。首先，确定业务痛点和需求：与业务方紧密合作，深入了解他们当前面临的问题和痛点。通过与业务人员的沟通和分析，确定哪些方面需要改进和优化，并明确业务需求。其次，定义关键指标和目标：根据业务痛点和需求，确定关键指标和目标，这些指标应该与业务目标直接相关。这些指标可以是业务增长率、用户满意度、转化率等，确保这些指标可以量化和测量，以便后续评估标签体系的有效性和业务改进的成效。以一个外卖平台为例，将业务流程梳理出来（覆盖用户生命周期）。分别是渠道来源，下载 App，注册登陆，浏览活跃，绑卡，下单（商品喜好，活动喜好），用户复购，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运营策略中。第二步：优化数据收集和整理这一步需要和专业的数据人员充分沟通、确定标准，并评估可行性。重点包括以下亮点：数据源的选择和整合：为了解决业务痛点，需要收集和整合多个数据源的信息。这包括内部数据、外部数据和第三方数据。确保选择的数据源与业务目标和关键指标相关，并能提供有价值的信息。数据质量的保证和清洗：数据质量是建立有效标签体系的关键。通过数据清洗和处理，去除重复、错误或不完整的数据，确保数据的准确性和一致性。使用数据验证和纠错技术，提高数据质量并减少误差。第三步：精准分类与层级设计在建立标签体系时，需要进行精准的分类和层级设计。根据业务需求和数据特点，将标签划分为不同的类别和层级，以便更好地组织和管理数据。这有助于提高标签的可用性和可扩展性。一般来说，按标签的时效性、提取维度可分为：静态标签，动态标签、模型标签。- 静态标签：在数据收集和整理阶段就确定的，通常基于固定的属性或特征进行分类和标记。这些标签不随时间或事件的变化而改变，例如用户的年龄、性别、地理位置等。
- 动态标签：用于捕捉和反映数据的动态变化，提供更精确和实时的信息。例如，用户的购买频率、最近一次购买时间、购物车中的商品等可以作为动态标签，根据用户的实时行为和交互数据计算和更新。
- 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，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，还可以增加生命周期、用户价值、活跃特征、用户偏好等维度。03.标签体系应用实践如何评估打造的标签体系好不好用？该怎么用？能解决业务难题吗？业内标杆给出了参考答案。个推 —— 通过标签体系解决用户细分和群体分析需求个推作为一家提供移动推送和精准营销服务的企业，通过建立有效的标签体系，帮助客户解决用户细分和群体分析的需求。个推的用户画像后台是一个基于标签体系的用户分析工具，通过收集和整合用户的行为数据、兴趣爱好、地理位置等信息，生成详细的用户画像，并进行用户细分和群体分析。例如，一个客户可以使用个推的用户画像后台来分析自己的用户群体，比如年轻女性用户群体。通过分析这个群体的兴趣爱好、购买偏好等标签信息，客户可以更好地了解他们的需求，制定精细化的营销策略，提供更符合他们兴趣的推送内容。淘宝千人千面 —— 通过优化标签体系提升个性化推荐效果淘宝作为中国最大的电商平台之一，通过优化标签体系实施了千人千面的个性化推荐策略。淘宝通过大数据分析和机器学习技术，收集和分析用户的行为数据、购买历史、浏览记录等信息，并建立了一个庞大而精细的标签体系。通过标签关联和关键属性定义，淘宝能够将用户的兴趣和偏好与商品进行匹配，为用户提供个性化的推荐结果。这种个性化推荐策略大大提升了用户的购物体验和满意度，用户可以更轻松地找到自己感兴趣的商品，提高了购买的效率、转化率和订单价值。车企数字营销 —— 利用精准标签体系实现精准营销和广告投放在汽车行业，数字营销和精准广告投放变得越来越重要。许多车企利用精准的标签体系，实现了精准营销和广告投放，以更好地吸引潜在客户和提高销售。车企通过收集和分析用户的行为数据、购车意向、兴趣爱好等信息，建立了一个精准的标签体系。这个标签体系包括用户的地理位置、年龄、性别、收入水平、家庭状况等标签，以及与汽车相关的标签，如品牌偏好、车型偏好、购车预算等。通过这个标签体系，车企可以更准确地识别潜在客户，并向他们投放相关的广告和营销活动。例如，当一个用户展现出对豪华车型的兴趣，并且有购车意向时，车企可以通过精准的标签体系将相关广告投放给他（朋友圈广告），提供更具吸引力的购车方案和优惠。04.写在最后流量红利正在消失，精细化运营才是王道。标签体系在业务中扮演着重要的角色，是精细化运营不可缺失的底层基建。但有时候它可能变得庞大而模糊，无法解决实际的业务痛点。然而，通过优化重建标签体系，我们可以解决这些问题。参考成功的应用实践，可以实现业务增长和用户满意度的提升。同时，我们也不能忽略持续监测和评估标签体系的有效性，标签也需要随业务重点迭代。以上，就是「优化标签体系，解决业务痛点」的内容。参考来源于用户增长工作实践 & 调研，如您有不同的见解，欢迎在下方评论区留言讨论。下次想和大家聊聊更多增长案例，敬请期待！END