私域的本質(zhì)是對(duì)人的運(yùn)營，我們經(jīng)常會(huì)說“挖掘用戶的長期生命周期價(jià)值”?？蛻魞r(jià)值也遵循“二八定律”，即20%的用戶貢獻(xiàn)了80%的收入，所以集中資源完成這部分用戶群體的運(yùn)營才是最優(yōu)解。

那怎么做到這一點(diǎn)呢？核心就是通過搭建用戶標(biāo)簽體系，進(jìn)行用戶分層，實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶有針對(duì)性的精細(xì)化運(yùn)營。

通過標(biāo)簽化之后的用戶分層既能提升運(yùn)營的效率，比如實(shí)現(xiàn)一對(duì)多運(yùn)營、分群運(yùn)營，更能減少對(duì)非目標(biāo)用戶群體的打擾，實(shí)現(xiàn)更高效率、更低成本的運(yùn)營。

本文的主要內(nèi)容包括標(biāo)簽體系的作用、分類、常用標(biāo)簽，以及如何實(shí)現(xiàn)用戶標(biāo)簽體系的搭建反哺運(yùn)營業(yè)務(wù)。

在文章開頭，我們先來了解下通過搭建標(biāo)簽要實(shí)現(xiàn)的用戶分層的底層邏輯。

01 用戶分層的底層邏輯

用戶分層實(shí)際上是根據(jù)不同用戶的行為或者屬性特征（即用戶標(biāo)簽）將用戶分為不同的群體，進(jìn)而制定不同的運(yùn)營、產(chǎn)品等策略，滿足差異化需求，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)更大程度上挖掘他們的價(jià)值。

不同的用戶的需求、特征、偏好是不同的，假如我們用“一刀切”的運(yùn)營思路，那勢(shì)必不能發(fā)揮運(yùn)營的最大功效，反而對(duì)用戶來說不友好。

所以綜合來說，用戶分層具有以下意義：

• 對(duì)不同渠道、不同需求、不同偏好的用戶精細(xì)化運(yùn)營，有針對(duì)的實(shí)現(xiàn)高效率的運(yùn)營

• 區(qū)別不同價(jià)值的用戶，20%的用戶貢獻(xiàn)了80%的收入，利用分層運(yùn)營可實(shí)現(xiàn)資源投產(chǎn)比最大

• 快速找出運(yùn)營工作中的問題，制定對(duì)應(yīng)的策略

建立用戶分層是結(jié)果類產(chǎn)出，前提是我們得搭建起用戶標(biāo)簽體系，通過標(biāo)簽才能對(duì)用戶有更深的理解，劃分不同維度進(jìn)行分層運(yùn)營，可以說分層運(yùn)營是用戶標(biāo)簽體系的下游產(chǎn)出，用戶標(biāo)簽串起來了分層運(yùn)營這條線。

02 用戶標(biāo)簽的定義、分類

在我們?nèi)粘Ｉ钪?，?biāo)簽其實(shí)無處不在，例如職位、收入、年齡等。在企業(yè)信息中，標(biāo)簽是某一種用戶特征的符號(hào)表示。

用戶在與企業(yè)的交互中，主動(dòng)或者被動(dòng)留下了很多數(shù)據(jù)，企業(yè)可以定義這些數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)形成了一個(gè)個(gè)標(biāo)簽，標(biāo)簽越多，我們對(duì)用戶的理解就越深入，此時(shí)我們就可以通過用戶標(biāo)簽構(gòu)建用戶畫像。用戶畫像是指根據(jù)用戶的屬性、用戶偏好、生活習(xí)慣、用戶行為等信息而抽象出來的標(biāo)簽化用戶模型。用戶畫像是標(biāo)簽的集合化體現(xiàn)，為企業(yè)提供了足夠的信息基礎(chǔ)，能夠幫助企業(yè)快速找到精準(zhǔn)用戶群體以及用戶需求等更為廣泛的反饋信息。

用戶畫像是對(duì)外展示的有血有肉的“面子”，那用戶標(biāo)簽則是以數(shù)據(jù)、邏輯支持整個(gè)體系的“里子”。

從數(shù)據(jù)技術(shù)分析上來看，用戶標(biāo)簽的分類有很多，

• 按照標(biāo)簽的變化頻率，可分為靜態(tài)標(biāo)簽和動(dòng)態(tài)標(biāo)簽

• 按照標(biāo)簽的指代和評(píng)估指標(biāo)的不同，可分為定性標(biāo)簽和定量標(biāo)簽

• 按照標(biāo)簽的來源渠道和生成方式不同，可以分為基礎(chǔ)標(biāo)簽、業(yè)務(wù)標(biāo)簽、智能標(biāo)簽

• 按照標(biāo)簽體系分級(jí)分層的方式，可以分為一級(jí)標(biāo)簽、二級(jí)標(biāo)簽、三級(jí)標(biāo)簽等，每一個(gè)層級(jí)的標(biāo)簽相當(dāng)于一個(gè)業(yè)務(wù)維度的切面。在標(biāo)簽應(yīng)用中按照不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行標(biāo)簽組合，形成相應(yīng)用戶畫像

• 按照數(shù)據(jù)提取和處理的維度，可以將標(biāo)簽分為事實(shí)標(biāo)簽，模型標(biāo)簽，預(yù)測(cè)標(biāo)簽。這種用戶標(biāo)簽的分類方式更多是面向技術(shù)人員使用，幫助他們?cè)O(shè)計(jì)合理的數(shù)據(jù)處理單元

這樣的分類未免有些復(fù)雜和冗余，有些也應(yīng)用不到。

在實(shí)際私域運(yùn)營中，通?？梢詮?strong>渠道來源、用戶等級(jí)、人口屬性和消費(fèi)信息這四個(gè)標(biāo)簽維度進(jìn)行打標(biāo)簽，然后再根據(jù)各自企業(yè)的不同進(jìn)行標(biāo)簽的細(xì)分。下面我對(duì)這四個(gè)標(biāo)簽維度進(jìn)行詳細(xì)介紹。

渠道來源

顧名思義，渠道來源就是用戶從哪個(gè)渠道過來的，一級(jí)分類可以分為線上以及線下。線上又包括投放渠道、裂變渠道以及電商渠道等，這些渠道又可以向下拆解。

我拿裂變渠道舉例，可以根據(jù)用戶參與了什么活動(dòng)、有沒有完成任務(wù)等完成打標(biāo)簽行為。這個(gè)根據(jù)公司的業(yè)務(wù)而定。

清晰的渠道標(biāo)簽一方面便于我們跟用戶溝通，另一方面可以作為用戶精準(zhǔn)度和價(jià)值的篩選條件，在后續(xù)的轉(zhuǎn)化過程中，可以根據(jù)ROI數(shù)據(jù)調(diào)整運(yùn)營動(dòng)作。

用戶等級(jí)

用戶等級(jí)標(biāo)簽是在實(shí)際業(yè)務(wù)中用到的較多的一類標(biāo)簽。從運(yùn)營者角度出發(fā)，它可以幫助我們定義用戶現(xiàn)在的價(jià)值，對(duì)不同層級(jí)的用戶采取針對(duì)性的運(yùn)營方案；從用戶角度出發(fā)，滿足用戶的尊重感和身份優(yōu)越感，并可以激發(fā)“較低等級(jí)”的用戶通過更多、更持久的消費(fèi)獲得更多的用戶特權(quán)。

RFM模型是用戶等級(jí)最常用的模型之一。

• R是最近一次消費(fèi)時(shí)間。消費(fèi)時(shí)間越近，意味著他對(duì)品牌的記憶、認(rèn)可程度越深，這時(shí)品牌緊接著做活動(dòng)、或提供其它服務(wù)，他們也最有可能會(huì)做出反應(yīng)。

• F是一段時(shí)間內(nèi)用戶的消費(fèi)頻率，消費(fèi)頻率越高的用戶，對(duì)品牌的忠誠度也就越高，黏性越強(qiáng)。

• M是一段時(shí)間內(nèi)用戶的消費(fèi)金額，并不是每個(gè)用戶給企業(yè)所帶來的利潤都是均等的，參考二八法則。

將R、F、M三個(gè)維度進(jìn)行組合后，可以分為八種用戶等級(jí)。

關(guān)于如何應(yīng)用RFM模型進(jìn)行用戶分類，并采取何種運(yùn)營策略，我們稍后再講。

人口屬性

人口屬性指的是地區(qū)、年齡、身高、體重、職業(yè)、生日、婚否、家庭情況等標(biāo)簽，不同的企業(yè)會(huì)用到不同的子標(biāo)簽。

消費(fèi)信息

消費(fèi)信息標(biāo)簽非常重要，它包含了用戶在平臺(tái)的消費(fèi)信息，知道了用戶的消費(fèi)偏好，我們才能更好的滿足用戶的需求。

比如，消費(fèi)能力、消費(fèi)頻次、消費(fèi)偏好（比如，服裝行業(yè)，用戶更喜歡什么風(fēng)格）、價(jià)格敏感程度、買過的產(chǎn)品（顏色、大小、價(jià)格）、參與的折扣、參與的促銷活動(dòng)……

同樣，需要根據(jù)不同的行業(yè)選擇不同的標(biāo)簽體系。

03 如何給用戶打標(biāo)簽？

好了，我們弄明白私域運(yùn)營過程中經(jīng)常用的標(biāo)簽，那我們?nèi)绾未罱ㄓ脩魳?biāo)簽體系，給用戶打標(biāo)簽?zāi)兀?/p>

雖然標(biāo)簽體系是私域運(yùn)營過程中不可缺少的一部分，但還是有的企業(yè)無法完成標(biāo)簽體系的搭建。究其原因，包含沒有數(shù)據(jù)采集能力（即干不了）、各平臺(tái)數(shù)據(jù)無法打通，形成數(shù)據(jù)孤島（即沒法干）。需需要有經(jīng)驗(yàn)的團(tuán)隊(duì)，結(jié)合公司業(yè)務(wù)情況以及團(tuán)隊(duì)情況，才有可能建立起可落地、有價(jià)值的用戶標(biāo)簽體系。

通常獲取用戶標(biāo)簽的方法有兩種：

設(shè)計(jì)好關(guān)鍵詞，自動(dòng)提取

這種是自動(dòng)化打標(biāo)簽，即基于預(yù)先設(shè)計(jì)好的標(biāo)簽分類以及標(biāo)簽詞庫，對(duì)用戶的數(shù)據(jù)進(jìn)行提取、篩選，自動(dòng)打上標(biāo)簽。

比如消費(fèi)頻率，只要抓取用戶在平臺(tái)的消費(fèi)數(shù)據(jù)，就能識(shí)別出這個(gè)用戶消費(fèi)過幾次。

再比如消費(fèi)價(jià)格、最近購買的產(chǎn)品、購買時(shí)所在的地域、顏色偏好等，都可以依賴系統(tǒng)自動(dòng)化，通過對(duì)消費(fèi)行為數(shù)據(jù)的篩選來識(shí)別。

舉例：某平臺(tái)用戶標(biāo)簽

這種標(biāo)簽需要結(jié)合運(yùn)營部門、產(chǎn)品經(jīng)理以及技術(shù)部門協(xié)同溝通，建立自動(dòng)化、標(biāo)準(zhǔn)化的用戶數(shù)據(jù)模型。關(guān)于技術(shù)層面如何搭建標(biāo)簽系統(tǒng)，在這里就不多贅述了。

手動(dòng)打標(biāo)簽

這種打標(biāo)簽的方式也很常見，通過運(yùn)營人員與用戶溝通交流，有意識(shí)地引導(dǎo)、記錄，進(jìn)而獲得所需要的標(biāo)簽信息。

比如，在社群運(yùn)營過程中，我們常常會(huì)基于用戶在群內(nèi)的活躍程度打上標(biāo)簽，優(yōu)先轉(zhuǎn)化群內(nèi)高活躍用戶。

這種標(biāo)簽因?yàn)槭鞘謩?dòng)定義，容易出現(xiàn)員工給用戶打標(biāo)簽的邏輯混亂，只有他自己能看懂的情況。我們簡單地舉個(gè)例子：員工A，喜歡給多次復(fù)購的高價(jià)值用戶，打上“S”標(biāo)簽；而員工B則喜歡打上“A”。所以會(huì)出現(xiàn)標(biāo)簽混亂的情況，這就要求在創(chuàng)建標(biāo)簽庫的時(shí)候統(tǒng)一定義，并且定期培訓(xùn)和檢查。

04 標(biāo)簽的應(yīng)用

打了標(biāo)簽之后，我們的運(yùn)營才剛剛開始。標(biāo)簽是我們?cè)谶M(jìn)行精細(xì)化運(yùn)營時(shí)的一種利器，通常標(biāo)簽的應(yīng)用場(chǎng)景有4個(gè)：

了解用戶

利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，基于標(biāo)簽體系構(gòu)建用戶的360°畫像，從用戶的各個(gè)維度進(jìn)行分析，了解用戶是誰，他們有什么特征，他們的興趣偏好，而這些信息的研究是企業(yè)制定營銷策略、服務(wù)策略，提升用戶滿意度的重要依據(jù)。

精準(zhǔn)營銷

以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，建立用戶畫像，利用標(biāo)簽，讓系統(tǒng)進(jìn)行智能分組，獲得不同類型的目標(biāo)用戶群，針對(duì)每一個(gè)群體策劃并推送針對(duì)性的營銷。精準(zhǔn)化營銷具有極強(qiáng)的針對(duì)性，是企業(yè)和用戶之間點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的交互。它不但可以讓營銷變得更加高效，也能為企業(yè)節(jié)約成本。

在這里我們舉一個(gè)簡單地例子：假如公司對(duì)1月份購買過兩罐A奶粉的用戶通過企業(yè)微信推薦類似價(jià)格奶粉以及專屬優(yōu)惠券。

簡單粗糙的方式是將這部分用戶全選出來，然后推送到企業(yè)微信的員工，然后提醒員工觸達(dá)給這部分用戶。

而精準(zhǔn)營銷是通過訂單系統(tǒng)對(duì)購買過兩罐A奶粉的用戶進(jìn)行監(jiān)控，根據(jù)寶寶的用量進(jìn)行消耗預(yù)估，在消耗結(jié)束的前一周給員工企業(yè)微信推送要推薦給用戶的奶粉類型以及相應(yīng)的優(yōu)惠券，奶粉價(jià)格區(qū)間根據(jù)歷史訂單記錄來判斷，然后通過這種方式促成交易。

整個(gè)流程是基于營銷自動(dòng)化的流程，除了在具體溝通外幾乎無需人工介入。效率提升明顯

產(chǎn)品創(chuàng)新

在用戶需求為導(dǎo)向的產(chǎn)品研發(fā)中，企業(yè)通過獲取到的大量目標(biāo)用戶數(shù)據(jù)，進(jìn)行分析、處理、組合，初步搭建用戶畫像，做出用戶喜好、功能需求統(tǒng)計(jì)，從而設(shè)計(jì)制造更加符合用戶核心需求的新產(chǎn)品，為用戶提供更加良好的體驗(yàn)和服務(wù)。

個(gè)性推薦

眾所周知，今日頭條是個(gè)個(gè)性化的新聞推薦引擎，在今日頭條CEO張一鳴看來，算法是《今日頭條》這款興趣推薦搜索引擎應(yīng)用的核心，這也是與傳統(tǒng)媒體最本質(zhì)的區(qū)別，今日頭條之所以能夠非常懂用戶，精準(zhǔn)推薦出用戶所喜好的新聞，完全得益于算法，而正是精準(zhǔn)推薦，使得今日頭條在短短兩年多的時(shí)間內(nèi)擁有了2.2億用戶，每天有超過2000萬用戶在今日頭條上閱讀自己感興趣的文章。

個(gè)性化推薦也被越來越多的公司所采用，我們通常所說的千人千面就是來自個(gè)性推薦。

05 用戶分層

其實(shí)用戶分層也屬于標(biāo)簽的應(yīng)用，但我覺得可以把它拿出來單獨(dú)講一講，因?yàn)檫@部分是我們?cè)谶\(yùn)營過程中常用到的。

當(dāng)給用戶貼上了足夠多的標(biāo)簽之后，意味著我們對(duì)用戶的了解越來越形象立體?？梢曰谟脩舴謱訌牟煌臉?biāo)簽出發(fā)，將用戶進(jìn)行分層。常用的分層有兩種：基于業(yè)務(wù)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)分層以及RFM用戶價(jià)值模型，我們分別來說下。

關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)分層

基于關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的分層就是拆分用戶在業(yè)務(wù)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)路徑，對(duì)于每個(gè)獨(dú)立的路徑去做運(yùn)營動(dòng)作。那我自己在互聯(lián)網(wǎng)金融以及在線教育行業(yè)舉例。

在線教育的思路分為獲客——轉(zhuǎn)化——維護(hù)，而轉(zhuǎn)化階段一般是用戶領(lǐng)取體驗(yàn)課，通過社群、1V1以及電話完成正價(jià)課用戶轉(zhuǎn)化，屬于低頻高價(jià)模型。我們可以將用戶拆解為未領(lǐng)取體驗(yàn)課用戶、體驗(yàn)課用戶、正價(jià)課用戶以及N門正價(jià)課用戶。我們會(huì)針對(duì)與不同階段的用戶采取不同的運(yùn)營方法，完成用戶最終的轉(zhuǎn)化購買。

互聯(lián)網(wǎng)金融會(huì)分為：注冊(cè)用戶、首投用戶、復(fù)投用戶、N投用戶以及超級(jí)用戶。邏輯和電商平臺(tái)差不多，并且我們通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，投資4-5次的用戶留存率大大提升，所以運(yùn)營動(dòng)作會(huì)集中于如何提升用戶的投資頻率。

基于RFM用戶價(jià)值模型

模型比較好理解，但是如何根據(jù)業(yè)務(wù)情況以及數(shù)據(jù)篩選得出這個(gè)模型需要費(fèi)一些時(shí)間。之后我會(huì)單獨(dú)寫一篇RFM模型的文章，在這里我們先簡單地了解下。

將所有用戶的最近一次消費(fèi)時(shí)間（R）、一段時(shí)間內(nèi)（以30天為例）的消費(fèi)頻率（F）、總消費(fèi)金額（M）這三大維度數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)出來之后，進(jìn)行排序，平均或按實(shí)際情況劃分成5個(gè)檔，并給1-5的評(píng)分（5為最高）。

比如，最近一次消費(fèi)時(shí)間為5天以內(nèi)的給5分、5-10天的給4分，以此類推……

比如，30天內(nèi)消費(fèi)頻率在15次以上的給5分，10-15次的給4分，以此類推……

再將這張?jiān)u分表對(duì)照用戶的消費(fèi)數(shù)據(jù)，給所有的用戶打分。

全部用戶打完分之后，再計(jì)算出R、F、M評(píng)分的平均分值。如果用戶的評(píng)分大于平均值，那么他就對(duì)應(yīng)“高”。

比如，甲用戶M（消費(fèi)金額）評(píng)分計(jì)算出來為4分，M平均評(píng)分為3.5分，那么他就屬于“高”的消費(fèi)金額。

乙用戶F（消費(fèi)頻率）評(píng)分計(jì)算出來為3分，F(xiàn)平均評(píng)分為4.1分，那么他就屬于“低”的消費(fèi)頻率。

然后將同一用戶的三類標(biāo)簽進(jìn)行評(píng)級(jí)，得出這張表（成交客戶等級(jí)需根據(jù)業(yè)務(wù)實(shí)踐而定）。

需要注意的是，用戶分層只是過程，更重要的是分層之后所采取的運(yùn)營動(dòng)作。

比如，針對(duì)重要價(jià)值用戶，他們對(duì)品牌的價(jià)值最大，那么就需要花更多的資源投入，去維護(hù)他們。

例如享受專屬折扣、專屬優(yōu)惠券、專屬會(huì)員日、專屬的超預(yù)期服務(wù)（無憂退換貨、極速退款、免費(fèi)上門取件、雙向包郵等）、定期送專屬禮，或者再極端一點(diǎn)，還可以舉辦線下見面會(huì)，產(chǎn)生進(jìn)一步的情感聯(lián)系。

針對(duì)重要發(fā)展的用戶，要做的運(yùn)營動(dòng)作，就是提頻，比如開發(fā)輕會(huì)員鎖客、促銷活動(dòng)、主題活動(dòng)、種草群、打卡群等。

針對(duì)一般挽留的用戶，主要通過折扣優(yōu)惠引導(dǎo)低頻購買，再通過公眾號(hào)、朋友圈、視頻號(hào)、社群等渠道的內(nèi)容建立信任。

06 總結(jié)

1、用戶分層實(shí)際上是根據(jù)不同用戶的行為或者屬性特征（即用戶標(biāo)簽）將用戶分為不同的群體，進(jìn)而制定不同的運(yùn)營、產(chǎn)品等策略，滿足差異化需求，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)更大程度上挖掘他們的價(jià)值。

2、標(biāo)簽是某一種用戶特征的符號(hào)表示。用戶畫像是指根據(jù)用戶的屬性、用戶偏好、生活習(xí)慣、用戶行為等信息而抽象出來的標(biāo)簽化用戶模型。

3、用戶分層具有以下意義：

• 對(duì)不同渠道、不同需求、不同偏好的用戶精細(xì)化運(yùn)營，有針對(duì)的實(shí)現(xiàn)高效率的運(yùn)營

• 區(qū)別不同價(jià)值的用戶，20%的用戶貢獻(xiàn)了80%的收入，利用分層運(yùn)營可實(shí)現(xiàn)資源投產(chǎn)比最大

• 快速找出運(yùn)營工作中的問題，制定對(duì)應(yīng)的策略

4、在實(shí)際私域運(yùn)營中，通?？梢詮?strong>渠道來源、用戶等級(jí)、人口屬性和消費(fèi)信息這四個(gè)標(biāo)簽維度進(jìn)行打標(biāo)簽

5、如何給用戶打標(biāo)簽？

• 設(shè)計(jì)好關(guān)鍵詞，自動(dòng)提取

• 手動(dòng)打標(biāo)簽

6、標(biāo)簽的應(yīng)用

• 了解用戶

• 精準(zhǔn)營銷

• 產(chǎn)品創(chuàng)新

• 個(gè)性推薦

7、用戶分層有2種模式：基于業(yè)務(wù)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)分層、基于RFM用戶價(jià)值模型

8、用戶分層只是過程，更重要的是分層之后所采取的運(yùn)營動(dòng)作