随着流量焦虑的逐渐升级，越来越多的企业开始追求对存量用户的精细化运营。如何尽一切可能延长用户的生命周期，并且在生命周期中尽一切可能产生商业价值，是用户运营的核心命题。
而要实现这一目标，第一步就是更好地认识我们的用户，实现深度的用户洞察。构建用户画像的过程就是对用户信息进行标签化管理的过程。文章会分5个章节，介绍用户标签体系从0到1的建设，以及如何应用标签体系赋能用户运营，实现全用户生命周期价值的增长。
明确营销目标——聚焦北极星指标及增长杠杆
营销的终极目标是通过增强用户体验来驱动消费欲望，而个性化作为一种有效的手段或技术促进了这个目标的实现。
总结市面上一些失败的个性化营销案例，其原因往往是将个性化视为营销的最终目标，而不是旨在实现目标的策略，造成了“为个性化而个性化的”的营销灾难。
因此，在操盘个性化营销策略之前，需先制定运营每阶段的北极星指标，以及衡量该指标达成情况的数据化标尺，在目标聚焦的前提下找到每项指标的增长杠杆。
表2.1 AARRR运营指标
标签体系框架建设
在明确运营目标及对应的增长杠杆之后，我们可以找到对经营增长最有价值的用户观测维度，有针对性地建设标签管理体系。
从属性来看，标签可分为人口标签，会员标签，行为标签，交易标签，消费标签以及营销标签等。
每个一级类目下可根据观察维度进一步拆分子类目标签，以会员标签为例，我们可以从会员等级、忠诚度、会员活动参与度、入会路径、当前生命周期、自传播能力等维度进行观察，综合各项标签数据，我们可以得到宏观的会员体系健康指数或微观的个体会员满意度。
从来源类型上来看，标签可分为事实标签、模型标签以及策略标签。
事实标签是基于用户实际信息的记录，模型标签则是通过用户分析模型处理后，二次加工生成的用户洞察性标签，策略标签是根据具体的业务分析及营销规划制定的群组性标签，供运营人员直接进行活动分组及行为洞察。
下图是常见的用户运营标签体系框架，通过这幅图，我们可以看到常见的用户运营分析维度，标签定义，以及事实标签及模型标签的区别。
全渠道获取标签数据
明确指标及营销所需标签数据之后，我们需要从后端打通所有原始数据收集的通道，并对原始数据进行身份识别，做去重，去刷单，去无效，去异常等数据清洗工作，从中提取对业务有帮助的特征数据。
（一）数据来源
（二）模型标签的获取
获得原始数据后，我们可以基于用户分析模型对用户数据进行二次加工，从而获取模型标签，以下是四种主流的分析模型：
1、用户状态模型
用户状态是我们评价品牌与用户之间联系紧密度的重要属性，通常会以顾客的消费频次作为主要判断依据。
在清楚认知每一位用户现阶段与品牌之间的“亲密程度”之后，我们可以对不同状态的用户进行“新增用户*天内自动维系”“低活跃用户促活” “防流失护城河”等营销操作，增加有固定消费习惯的忠诚用户占比，以下是用户状态的一般定义及分析模型：
表2.2 用户状态定义
标签贡献：
2、用户忠诚度模型
标签贡献：
备注：以上标签数据字段仅为举例，实际以历史数据正态分布作参考，各行业差异较大。
3、用户价值模型
RFM模型是众多客户关系管理（CRM）分析方法中的一种，能够方便快速有效的量化用户价值和创利能力。
RFM模型有三个要素，分别是：Recency（最近一次交易距今时间）、Frequency（交易频率）、Monetary（交易金额）。
通过RFM分析将客户群体划分成一般保持客户、一般发展客户、一般价值客户、一般挽留客户、重要保持客户、重要发展客户、重要价值客户、要挽留客户等八个级别。
“↑”表示大于均值，“↓”表示小于均值
标签贡献：
4、用户分群模型
用户状态，用户忠诚度，用户价值模型是基于用户消费行为的分析，其本质是「分层逻辑」，中心思想是根据但一/复合数据指标划分层级，一般不超过5层。
而用户分群分层模型则是完全基于企业业务场景做的客群区分。
举例，家电行业会根据用户购买的时间，猜测用户现阶段的购买需求，在系统内将用户划分为“换新需求”“新装套购需求”“设施升级需求”三大类，针对不同需求的用户推送“以旧换新” “套购满减” “高端推荐”等不同刺激点的营销服务。
而商超行业则会根据用户购买的类目，将用户划分为“母婴用户”“生鲜用户”“酒水用户”“健康美容用户”“家电用户”等，以便于圈定目标群组发送定向优惠券，类似的分群逻辑如下：
标签贡献：
用户标签体系的应用
标签体系建设的短期目标是通过打造“渠道”“内容”“时间”的黄金组合优化用户前端旅程体验，提升单次营销活动效果。
长期目标是通过定制化的服务，优化前端用户旅程，延长用户生命周期，提升CLV。我们分别从信息推送，营销杠杆，用户生命周期管理的角度分别畅想下标签化建设对于营销场景的重塑。
1、智能化信息推送体系
既在合适的时间，通过最佳的运营渠道，给用户传递最感兴趣的内容
（1）渠道渠道个性化：
基于短信，EDM，push，公众号模板消息等主流触达渠道用户的互动反馈情况，在用户偏好的渠道推送信息，提升体验的同时节约推送成本。
（2）推送内容个性化：
根据用户历史订单/浏览数据，实现基于用户消费/兴趣偏好的个性化推荐，并在文案中适当植入“姓名“”昵称“”星座“等个人属性显示，在千人千面的基础上增加互动亲密度。
（3）推送时间个性化：
基于用户历史点击/购买时间，判断用户最易被营销触动的时间点，在黄金时间点给用户发送营销信息。
以星巴克为例，通过分析用户历史购买SKU数据，星巴克推算了用户的口味偏好，并以此为基础在APP专星送产品端上线了“每日标配”和“懂你喜欢”功能。
“每日标配”使得用户在使用星巴克外卖服务的时候可以高效地做出惯性选择，有效地提升了转化。而“懂你喜欢”则可以根据用户的口味习惯引导消费升级（美式→冷萃）或糕点搭售，“优雅”地提升客单。
2、个性化的营销活动配置
在烧钱式一次性营销和0成本概念型营销的风潮褪去后，越来越多地企业开始回归理性。找到每个用户的痛点/痒点/爽点，因人而异地进行营销刺激，才是提升ROI的最佳路径，以下是4种常见的用户驱动类型及对应驱动杠杆：
3、生命周期的自动化管理
有CLV管理意识的企业通常会定期整理用户消费行为数据，并针对不同周期的用户进行对应的营销活动，这是标签体系的初级应用。
但实际上，营销策略的变化永远赶不上用户兴趣迁移的速度，用户的来源，退出的节点都是动态的。
因此，给用户打标签的过程也应该是动态的，当我们设置一个打标签条件后，所有满足条件的用户会自动打上这一标签，并进入此类标签人群的营销活动。
这样的自动化管理可以确保我们对用户的认知永远是实时的，更能将运营人员从繁复的数据处理工作中解脱出来，真正释放营销创意。
标签策略验证及动态设定
企业利用标签体系进行个性化营销时会不自觉地进行“常识推测”或借鉴他人的增长策略，比如给购买摩卡口味咖啡的用户推荐同样巧克力风味的甜点，给长期不来消费的用户推送优惠券。这样主观的操作往往只能支撑单次的营销活动，甚至会因为人为观测偏差影响数据的完整表达。
要获得能给业务带来实际增长的标签体系，生成可持续的用户运营策略，我们需要对在标签体系中引入“假设-测试-验证-定义”的迭代过程，只有不断的迭代挖掘与试验，我们才会找到可以准确刻画用户的标签体系，找到更多业务增长点。
以下是基本的标签策略迭代验证流程：
以上是用户标签体系构建的基本流程，在构建了有营销导向的，动态可迭代的标签体系之后，我们可以对用户开展深度洞察并进行全生命周期MOT运营或基于标签特征的个性化营销，具体的应用策略我们可以在单独的章节再做讨论。
