随着流量红利的消失，获取新用户的成本越来越高，为追求更高的 ROI，产品以及运营的重心已经从对新客的获取转向对存量用户的精细化运营上。

精细化运营的基础在于对用户信息进行标签化管理。提到用户的标签化管理，第一步就是为产品的所有用户打标签， 这是用户运营最重要的起点，也是运营策略制定的基石。

“标签”是对某一类特定群体或对象的某项特征进行抽象分类和概括。比如“大学生”这个标签，其实就是对所有大学生群体的总括，细分这一标签还可以分为年级、专业等，通过不同层级的标签找到某一群用户。

简单来讲，就是根据用户的“基本属性”、“行为特征”、“社交网络”、“心理特征”和“兴趣爱好”等，把个性化的用户，打上标准化的标签，并对标签进行梳理聚合，形成一个个典型的用户标签，再根据不同的用户标签做精准营销或个性化推荐。

其本质是去差异化的过程。举个简单例子：假设某理财产品正筹划营销活动，首先列举理财场景中所涉及的产品与服务，通过用户标签筛选出目标客群，再进一步结合用户的偏好类标签，如投资偏好、风险偏好、产品偏好等，进行差异化营销。

说了这么多，很多同学应该会问，标签体系具体的作用是什么？能帮助我们达到哪些目标呢？

小编认为建立标签体系的作用大体上可以总结为以下几个方面：

某阅读APP以邀请好友得红包的形式拉新，为已有拉新行为的用户打上了标签，然后为无分享行为的用户打上“无拉新行为用户”标签。

然后该产品运营部门对标签为“无拉新行为用户”进行弹窗、PUSH，提高奖励额度等，不断刺激这一批无拉新行为的用户进行传播，以达到“每位用户都是推广者”的目的。

为了更好的提升用户下载量，降低下载成本，某小说APP针对不同投放渠道采用了不同的小说素材进行投放（小说素材会和投放平台用户的兴趣点相匹配）。

例如在A平台采用悬疑小说素材进行投放，在B平台采用魔幻小说进行投放，该小说APP推荐算法会在用户下载后，第一时间向用户推送相应的内容，这样一打开APP，从A平台来的用户，映入眼帘就是悬疑小说； 给B平台来的用户，展示的就是魔幻小说。

比如某电商APP，如果一个用户14日没有登录，会将该用户的状态标记为“潜在流失用户”，向用户自动发送优惠券，唤醒用户；如果该用户没有被唤醒，则把该用户的状态标记为“流失用户”，再通过PUSH加短信推送大额优惠券的形式召回。

用户标签体系对运营工作大有帮助，我们要如何搭建一个完善的用户标签体系？下面讲下我对这一体系搭建过程的理解。

标签体系的搭建过程分成下面几部分：

数据收集主要包括：用户属性、用户行为数据、用户内容偏好数据、用户交易数据这四类。

但是我们从互联网中获取的数据，并不完全真实。比如A用户，性别为男，但从他在某电商APP的历史消费记录来看，购买的都是女性用品。这样的数据会对运营产生错误的引导。所以，对用户数据的收集，光靠运营团队是远远不够的，还需要技术团队通过大数据的分析算法能力。

通过大数据算法和模型，以用户行为数据作为基础，结合业务数据等多种数据源，帮助企业构建用户智能标签，赋能业务实现用户标签的自助式创建、维护和管理，使得用户画像更为精准，更趋近于真实的用户画像。

获得原始数据后，我们可以基于用户分析模型，以及其他的辅助的数据，通过计算引擎，对用户数据进行二次加工、行为建模，从而获取模型标签。

标签本身会有很多分类，因此在这个阶段，需要用到很多模型来给用户贴标签：

（1）用户状态模型

用户状态是评价品牌与用户之间联系紧密度的重要属性，通常会以消费频次作为主要判断依据。在了解每一位用户现阶段与品牌之间的“亲密程度”后，我们可以针对不同状态的用户进行不同的营销操作。

（2）用户价值模型

判断用户对于产品的价值，对于提高用户留存率非常有用。RFM模型是一个被广泛使用的客户关系分析模型，能够方便快速有效的量化用户价值和利润创收能力。

RFM模型分别是：

• R = Recency 最近一次消费
• F = Frequency 消费频率
• M = Monetary 消费金额

通过这三个核心指标，以此来构建用户价值模型。

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