凡说运营，必讲用户分层，必谈精细化个性化，存在即合理，用户分层精细化运营是降本提效的有效方式，但是如何实现精细化运营呢？这就离不开用户标签体系了。

用户标签体系是用户分层精细化运营的工具，就连海底捞都被新闻曝出给顾客打标签，年龄性别消费记录都是必备，就连“爱在APP上投诉”都已经被打进标签。

标签体系是什么？有什么价值？怎么去搭建和应用？今天与你详谈。

一、认识标签体系

描述一个人时，你可能会说ta是“南方人”、“高富帅”、“职业法师”、“爱吃川菜”……这些都是你给ta贴的标签，然后再用标签去记忆、分类和描述这个人。

而在互联网产品中，用户标签是对用户信息和特征的抽象概括，能够描述用户特征，区分用户群体。

而用户标签体系，狭义上指的是基于业务目标和用户数据形成的用户标签库，广义上还包括标签管理、标签分析、标签应用等多模块。

标签体系在互联网产品中非常普遍，但凡达到百万级用户规模，具有精细化运营的空间和价值时，标签体系已经成为必备的基础设施。

标签体系大受认可，是因为其具有不可替代的作用：

• 用户洞察：深入了解产品用户，指导业务规划发展
• 数据分析：丰富用户分析维度，提高分析应用效率
• 精细化运营：基于用户分层进行差异化运营策略和动作，提升运营效果
• 产品化应用：应用于产品个性化功能/CRM/数据产品中，增强产品能力

了解并认识标签体系之后，来看如何去搭建标签体系。

二、搭建标签体系

1.拆解业务，梳理数据

用户标签源自于用户数据，服务于业务目标，从业务目标和用户流程出发，梳理用户数据（我们有什么），明确关键指标（我们要什么），是搭建用户标签体系的第一步。

1）业务拆解—OSM模型

OSM模型是业务分析的常用模型，有助于更好理解公司业务和目标：

• 业务目标-objective：公司/业务的发展目标是什么
• 业务策略-strategy：为了达成目标采取什么策略方法
• 业务度量—measurement：反映目标达成情况和策略有效程度的指标

通过OSM模型可以自上而下有效地拆解业务，明确业务重点及具体指标，能够指导用户标签体系的搭建维度和方向。

2）用户拆解—UJM模型

说完了业务，再来看用户，用户标签体系取之于用户，用之于用户。用户在产品中做什么，具有哪些维度数据以及我们希望用户在产品中做什么，需要格外关注。

UJM即用户体验地图，又叫用户旅程地图（User Journey Map），利用UJM能够有效拆解用户使用产品的流程，分析了解用户的关键场景及行为。UJM的介绍不多说，主要形式如下：

通过用户和业务两个角度的梳理，能够明确用户在产品内的关键行为以及业务关注的数据内容，再围绕用户形成用户数据积累和梳理分类：

• 用户基础数据：年龄/性别/地区/职业/收入/设备/等级/会员……
• 用户行为数据：访问渠道/时长/频次、浏览内容、收藏/关注/评价/分享……
• 用户消费数据：购物金额/频次/日期/地区/品类/品牌、支付成功/退货……

用户数据是标签体系的基础，有了对业务和用户数据的理解和梳理，就可以进一步搭建标签体系。

2. 定义标签，形成体系

用户标签体系服务于业务目标和策略，需要匹配具体或潜在的应用场景。

用户标签可分为四类：

• 属性标签：用户的基础信息属性，可从用户数据中直接提取
• 统计标签：结合与用户数据进行统计分组，体现用户数据特征
• 模型标签：结合用户数据属性进行抽象，体现用户画像特征
• 预测标签：基于已有用户数据，来预测用户行为偏好和倾向

1）属性标签

如女性、90后、一二线城市、大学生……主要由基础数据定义，定义了用户最基础的特征，由于是较为宽泛的信息标签，在实际使用中多结合其他类型的标签进行应用。

2）统计标签

如消费次数为1、最近7日活跃、消费金额超1万元……主要由用户行为数据和消费数据定义，定义了用户直观的数据特征，多在应用时直接创建，并且经过分析验证后更多演变为模型标签。

3）模型标签

如高消费用户、数码爱好者、新手妈妈……主要由消费数据和行为数据定义，定义标准需结合产品特征、业务目标及数据分析，较难直接指定。模型标签更直观体现用户多方面特征，是用户标签的主要类型。

4）预测标签

高流失风险、母婴潜在用户……对用户潜在的关键行为倾向进行预测，多借助算法模型支持，需要较大的用户数据及标签积累。

完善的标签体系从标签类型上覆盖以上四大类标签，属性标签和模型标签为主，同时从业务视角出发，还需覆盖生命周期、用户价值、活跃特征、用户偏好四大维度。

1）生命周期标签

如新用户、首购用户、忠诚用户、沉默用户……指的是用户在产品内所处的生命周期阶段，能够明确用户所处的生命周期阶段，掌握用户特征和运营重点。

2）用户价值标签

如高价值用户、RFM用户分层……指的是用户在产品内的消费特征和商业价值，能够指导用户差异化的运营投入和策略方法。

3）活跃特征标签

如大促敏感用户、晚间活跃用户……指的是用户在使用产品时的行为、时间、渠道等特征，能够辅助运营时机场景的选择和运营策略方法的设计。

4）用户偏好标签

如母婴用户、过活用户、小米粉丝……指的是用户对品类/品牌/商品/活动/功能等的偏好，能够支持判断用户的需求和倾向，针对性运营提升转化效果。

基于标签定义类型和业务视角维度，逐步丰富标签，并结合实际业务不断完善，逐步搭建完善的用户标签体系，持续赋能业务。

以上，就聊完了用户标签体系的价值和搭建，用户标签体系在日常精细化运营中发挥着重要的作用，既能用于用户分析，挖掘优化方向；也可用户策略落地，提升转化效果。

用户标签体系算是产品和运营的工具设施，但是同样重要的是用户分层精细化运营的思维。

无论是尚无足够数据积累和标签化能力的小公司，还是具有海量多维数据、实现用户算法模型的大公司，工具设施和思维方法是相辅相成的。

重视用户的差异化特征和需求，已经在用户运营上迈出了重要一步！