一、用户运营标签体系的重要性
在当今竞争激烈的市场环境中，用户运营标签体系的重要性愈发凸显。随着流量红利的逐渐消失，企业获取新用户的成本不断攀升，精细化运营已成为必然趋势。而用户运营标签体系正是实现精细化运营的关键工具。
首先，它能够帮助企业深入了解用户。通过对用户的行为、偏好、消费习惯等多维度数据进行分析，为用户打上精准的标签，企业可以快速获取用户的关键信息，如用户的兴趣爱好、消费能力、活跃时间等。这使得企业能够像了解老朋友一样了解用户，为个性化推荐和精准营销提供有力依据。
其次，用户运营标签体系是实现精准营销的基石。企业可以根据不同的标签组合，筛选出特定的目标用户群体，针对他们的需求和痛点制定个性化的营销策略。例如，对于高消费、高价值的用户，可以提供专属的优惠活动和优质的客户服务；对于新用户，可以通过欢迎优惠和引导教程提高他们的初次体验满意度。这样不仅可以提高营销效果，还能降低营销成本，提高投入产出比。
最后，用户运营标签体系有助于提升用户体验。通过个性化推荐和定制化服务，用户可以更快地找到自己感兴趣的产品和内容，减少信息搜索的时间和成本。同时，企业也可以根据用户的反馈和行为数据不断优化标签体系，进一步提升用户体验，增强用户粘性和忠诚度。
二、标签体系构建基础
（一）业务梳理
在电商类 app 中，用户从注册开始便会产生一系列数据，这些数据构成了用户运营标签体系的基础。用户注册时，会提供一些基本信息，如性别、年龄、地区等，这些信息构成了用户的静态标签。用户登录设备信息也能反映出用户的使用习惯和偏好。例如，使用高端设备的用户可能对品质要求较高。
当用户进入 app 后，其行为数据开始产生。用户浏览的商品种类、加入购物车的商品以及停留时间等，都能反映出用户的兴趣爱好。如果用户频繁浏览电子产品，那么可以为其打上电子产品爱好者的标签。用户的消费行为更是关键数据，消费频次和消费金额可以反映用户的消费能力和忠诚度。消费频次高、金额大的用户可能是高价值用户，需要重点关注和维护。
此外，用户打开 app 的频次和最近一次打开的时间也很重要。频繁打开的用户可能是活跃用户，可以通过推送个性化内容来提高其参与度。而长时间未打开的用户可能是潜在流失用户，需要采取相应的召回措施。通过对用户整个生命周期可能产生的数据进行梳理，可以将业务流程串联起来，为构建精准的用户运营标签体系提供依据。
（二）数据收集
构建用户运营标签体系需要收集多方面的数据，主要包括用户属性、行为数据、内容偏好数据和交易数据四类。用户属性数据如性别、年龄、职业等相对容易获取，但这些数据可能存在不准确的情况。例如，用户在注册时可能随意填写性别信息。
行为数据包括用户在 app 中的浏览记录、点击次数、停留时间等。这些数据可以反映用户的兴趣爱好和购买意向。但收集行为数据需要注意用户隐私问题，必须在合法合规的前提下进行。内容偏好数据可以通过用户对不同类型商品的浏览和收藏情况来获取。例如，用户经常收藏时尚服装，说明其对时尚服装有较高的兴趣。
交易数据是构建标签体系的重要依据，包括消费金额、消费频次、支付方式等。然而，从互联网中获取的数据并不完全真实，这就需要技术团队通过大数据的分析算法能力来辅助。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，可以帮助企业构建用户智能标签。例如，对于一个用户，虽然其注册性别为男，但从历史消费记录来看，购买的都是女性用品。通过大数据分析，可以更准确地为该用户打上女性用品消费者的标签，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。
三、标签分类与定义
（一）按时效性分类
静态标签通常包括用户的基本属性信息，如性别、生日、注册信息等。这些标签在长期内不会发生改变，为企业提供了稳定的用户特征描述。例如，用户的性别一旦确定，在大多数情况下不会发生变化。静态标签的存在有助于企业对用户进行初步的分类和了解，为后续的动态标签补充提供基础框架。
动态标签则需要定时更新以保证其有效性。例如用户活跃情况、会员等级、资产情况等标签会随着用户的行为不断变化。以用户活跃情况为例，如果将 “最近一周内登录过 app” 定义为活跃用户标签，那么这个标签需要根据用户的登录行为每周进行更新。当用户在一周内有登录行为时，其活跃标签被更新为 “活跃”，否则可能被标记为 “不活跃”。动态标签能够及时反映用户的最新状态，为企业的精准营销和个性化服务提供实时依据。
（二）按生成方式分类
- 事实标签即从原始数据中提取，例如用户注册信息中提取用户性别、生日、注册手机号、注册城市等。这些标签直接反映了用户的基本情况，具有较高的准确性和可靠性。以注册城市为例，从用户注册时填写的地址信息中可以直接获取该标签，为企业进行地域针对性的营销活动提供基础数据。
- 规则标签即没有直接对应数据，需要通过规则进行定义，通过计算来得出标签，例如流失用户、支付偏好等。在定义流失用户标签时，不同的企业可能有不同的标准，如 30 天内未登录或者 60 天内未购买等。这就需要企业与各方进行口径对齐，保证大家对标签定义的理解一致，以及标签后续的可用性。对于支付偏好标签，可以通过分析用户的历史交易数据，根据用户使用的支付方式、支付金额分布等因素来定义。例如，如果一个用户在过去的交易中多次使用信用卡支付，且支付金额较大，那么可以为该用户打上 “信用卡偏好” 的规则标签。
- 预测标签即参考已有事实数据，来预测用户的偏好，例如根据用户历史的购买行为来预测其群体特性。比如，根据用户过去购买的商品类型、品牌、价格区间等信息，可以预测用户未来可能感兴趣的商品类别。如果一个用户经常购买运动品牌的服装和运动鞋，那么可以预测该用户对运动装备有较高的兴趣，为其打上 “运动爱好者” 的预测标签。预测标签的准确性取决于数据的质量和算法的有效性，企业需要不断优化算法和模型，提高预测标签的准确性和可靠性。
四、标签处理方法
（一）满足不同人员需求
将标签划分为静态和动态，有助于运营人员更好地理解标签体系的设计以及表达需求。运营人员可以根据静态标签对用户进行初步的分类和了解，再结合动态标签及时掌握用户的最新状态，从而制定更有针对性的运营策略。例如，对于长期未活跃的用户，可以根据其静态标签中的兴趣爱好等信息，推送可能吸引他们的个性化内容，尝试激活用户。
而将标签分为事实标签、规则标签、预测标签则是从数据处理计算维度出发，有助于技术人员理解标签的模块分类及功能，帮助他们合理地设计处理数据，规划数据储存方式、抽取方式、计算方式，以及保证标签的更新及时性及数据变更效率。技术人员可以根据不同类型标签的特点，采用不同的处理方法。对于事实标签，可以直接从原始数据中提取，确保数据的准确性和可靠性；对于规则标签，需要深入理解业务规则，通过计算得出准确的标签值；对于预测标签，则需要运用先进的算法和模型，不断优化预测结果。
（二）解决实际问题
在实际处理中会遇到一些问题，例如基础属性信息缺失、行为属性规则不能灵活设置、数据不够导致无法创建想生成的标签等。我们可以通过建立模型，计算用户相应属性的匹配，也可以通过模型，计算缺失的事实标签。例如可以根据用户浏览记录、购买记录行为来预测用户的性别偏好度，以此来填充缺失数据。假设一个用户在注册时未填写性别信息，但通过分析其浏览记录发现，该用户频繁浏览女性服装和化妆品，那么可以通过模型预测该用户为女性，为其打上相应的性别标签。
标签也可设计成灵活配置，运营人员可以根据自己的需求，灵活更改标签的定义规则来圈定本次活动目标用户。例如可以支持时间和单数的更改选择，最近 30 天内下了 3 单 -> 最近 60 天内下了 6 单。这样的灵活配置可以满足不同营销活动的需求，提高运营效率。
支持创建组合标签，可以解决标签的扩展问题，除了原有规则定义，还可以将多个标签进行组合创建新的复合标签。比如将 “高消费用户” 和 “电子产品爱好者” 两个标签组合成 “高消费电子产品爱好者” 标签，用于针对特定用户群体进行精准营销。标签数据计算储存后，我们需要推动标签应用层的建设，推动建设后台标签管理系统，以及将标签体系与运营营销后台打通，支持运营人员个性化配置及精准推送。
五、标签体系应用
（一）精准推送
精准推送是用户运营标签体系的重要应用之一。通过用户标签，企业可以在合适的时间，选择最佳的渠道，为用户传递最感兴趣的内容，从而提升触达率和用户体验。
在渠道选择方面，企业可以基于短信、push、公众号等多种方式进行推送。例如，对于一些重要的通知或优惠活动，可以选择短信推送，确保用户能够及时收到；对于日常的个性化推荐，可以通过 push 消息或公众号文章的形式推送给用户。同时，企业还可以根据用户的偏好渠道进行推送。如果用户经常通过公众号与企业互动，那么可以优先选择公众号进行推送。
在内容定制方面，企业可以根据用户的历史数据和标签，实现基于用户兴趣的个性化推荐。例如，如果用户被打上了 “运动爱好者” 的标签，那么可以向其推送运动装备的促销信息、运动健身的小贴士等内容。此外，还可以在文案中植入用户个性化标签，增加用户的好感度和亲密度。比如，在推送消息中称呼用户为 “亲爱的运动达人”，让用户感受到企业对他们的关注和了解。
企业还可以通过用户历史购买时间，判断用户最容易消费的时间点，在合适时间给用户发送营销信息。例如，如果用户通常在周末晚上进行购物，那么企业可以在这个时间段向用户推送相关的商品推荐和优惠活动，提高营销效果。
（二）其他场景
除了精准推送，用户标签体系还有很多其他的应用场景，如推荐栏位、消费周期评估和广告投放等。
在推荐栏位中，用户标签可以帮助企业为用户提供更加个性化的商品推荐。例如，在电商平台的首页推荐栏位，根据用户的标签，展示符合用户兴趣和需求的商品。如果用户是 “时尚达人”，那么可以推荐时尚服装、饰品等商品；如果用户是 “美食爱好者”，则可以推荐美食相关的商品和餐厅。
消费周期评估也是用户标签体系的一个重要应用。通过分析用户的消费行为和标签，可以判断用户的消费周期，从而为企业的库存管理、营销策略制定提供参考。例如，对于一些快消品，企业可以根据用户的购买频率和消费习惯，预测用户的下一次购买时间，提前做好库存准备和促销活动策划。
在广告投放方面，用户标签体系可以实现精准的广告投放，提高广告效果，降低广告成本。企业可以根据用户的标签，选择与用户兴趣相关的广告进行投放。例如，对于 “电子产品爱好者”，可以投放电子产品的广告；对于 “旅游爱好者”，可以投放旅游相关的广告。同时，通过将用户标签化进行广告投放的方法和系统，如获取用户收看广告的大数据，分析大数据并通过标签化处理将用户归类，得到用户标签，然后根据广告请求，从所有待发布的广告中选择与用户标签相匹配的广告发布给用户标签所对应的用户。这样可以提高用户对广告的感兴趣程度，优化广告效果。
这些应用场景在技术层面上，对算法建模及响应性能有着更高的要求。企业需要不断优化算法和模型，提高数据处理的准确性和效率，以更好地满足用户的需求，实现全用户的价值增长。
六、标签体系构建步骤
（一）明确用户类型
在构建用户运营标签体系时，首先需要明确不同类型的用户。运营人员要理清 “人”，也就是对用户进行分类。常见的用户类型可以分为新增用户、活跃用户、会员用户和核心用户等。对于新增用户，他们刚刚接触产品，对产品的了解还比较有限，此时需要通过引导上手文案和督促完成新手任务等方式，帮助他们快速熟悉产品。对于活跃用户，他们是产品的高频使用者，运营人员需要判断他们的活跃次数和天数，以便发放不同的优惠政策，尝试通过不同的营销切入点，最大化转化非会员用户。会员用户和核心用户则具有更高的价值和忠诚度，需要提供更加个性化的服务和专属权益，以保持他们的活跃度和满意度。
通过条件标签化定义不同类型的用户，可以更加精准地了解他们的需求和行为特征。例如，可以根据用户的注册时间、登录频率、消费金额等条件，为用户打上相应的标签。这样，在进行用户运营时，就可以根据标签快速找到目标用户群体，制定针对性的运营策略。
最后，通过策略触达用户，将合适的信息和服务推送给他们。例如，可以通过后台 push、短信、公众号等渠道，向不同类型的用户推送个性化的消息和优惠活动，提高用户的参与度和忠诚度。
（二）理清推送需求
明确针对不同层级用户的推送行为是构建用户运营标签体系的重要环节。对于不同类型的用户，他们的需求和行为特征不同，因此需要制定不同的推送策略。
以活跃用户为例，可以进一步将其分为低频活跃用户和高频活跃用户。对于低频活跃用户，可以通过发送提醒消息、推送热门内容等方式，提高他们的活跃度；对于高频活跃用户，可以提供专属的优惠活动和优质的客户服务，以保持他们的忠诚度。
在制定推送策略时，需要考虑到标签体系的阶段性构建。由于标签体系是一个长期的过程，需要随着产品和业务的发展不断完善和优化。因此，在不同的阶段，可以根据实际情况选择不同的标签和推送策略，逐步实现标签体系的全面覆盖和精准化运营。
（三）定义四个维度
从人口、行为、商业、消费属性进行标签填充，可以为用户提供更加全面和精准的画像。
人口属性包括用户的性别、年龄、地域、设备型号等信息，这些信息可以帮助运营人员了解用户的基本特征和需求。例如，不同年龄段的用户对产品的需求和偏好可能不同，不同地域的用户可能有不同的消费习惯和文化背景。
行为属性包括用户使用产品的日常行为和关键行为，如注册、签到、活跃状态、功能使用等。通过分析用户的行为属性，可以了解用户的使用习惯和兴趣爱好，为个性化推荐和精准营销提供依据。
商业属性指用户在产品上的当前付费状态，如免费用户、会员用户、免费用户也可根据时间划分为 3 天 / 7 天 / 30 天的免费试用用户，按付费类型可为年卡 / 季卡 / 月卡用户。了解用户的商业属性可以帮助运营人员制定不同的营销策略，提高用户的付费转化率和忠诚度。
消费属性这里用到的是 RFM 模型，即 Rencency（最近一次消费），Frequency（消费频率）、Monetary（消费金额）。通过分析用户的消费属性，可以了解用户的消费能力和价值，为用户提供更加个性化的服务和优惠活动。
除了上述四个基本层面的标签建设外，还可根据需要添加偏好属性。偏好属性记录用户在产品上的行为偏好，如用户喜欢的商品类型、品牌、颜色等。通过了解用户的偏好属性，可以为用户提供更加精准的个性化推荐和定制化服务。
