开始本节前还是一样来个灵魂发问：为什么产品需要用户标签，或者用户标签有什么意义/价值？

• 某些业务场景下使用会员等级无法满足业务需要。比如新用户激活、老用户福利以及沉默客户唤醒等等。

• 用户等级划分的逻辑和维度有些局限性，无法满足精准营销和精细化运营的需要。比如产品需要针对女性客户、已婚客户、有车客户、医生或教师类客户、安卓手机用户、江浙沪客户定向发起活动。

• 按等级划分客户最多10级左右，颗粒度还是不够细，无法精细化运营，提升转化率和ROI（投资回报率），会有不必要的营销费用浪费。

• 个性化服务：在客户服务领域，用户标签可以帮助企业为不同用户提供个性化的服务体验，如定制化的推荐、优惠和关怀。个性化服务可以提高用户满意度和忠诚度，促进用户复购和口碑传播。

• 市场细分：用户标签有助于企业将市场细分为更小的、更具体的目标市场，从而更精确地定位潜在客户。

• 数据分析：用户标签是数据分析的重要基础。通过对用户标签数据的挖掘和分析，企业可以发现市场趋势、预测用户行为、评估营销效果等。有助于企业做出更明智的决策，提高业务运营效率和市场竞争力。

• 风险管理和合规性：在某些行业，如金融医疗等，用户标签可以帮助企业识别潜在的高风险用户或违规行为，从而采取相应的风险管理措施。比如白名单黑名单之外的红名单和灰名单。

总之，用户标签是现代企业实现精准营销、产品优化、个性化服务、市场细分、数据分析、提升用户参与度和风险管理的重要手段之一。

用户标签有很多种形式，可以是用户的自然属性，可以是对用户交易、资产数据的统计指标，也可以是基于某些规则总结出的一些指标。无论是哪种形式，都是对用户的某个维度特征做描述与刻画。

上述标签的分类方式过于笼统，不便于整体的规划和管理，各产品可以根据自己的实际情况进行多层级的分类，将其分为一二三四级分类。每个分类下可以进一步细分。例如一级分类人口属性可以细分为基础信息和位置信息，基础信息又可以细分为年龄和性别。

好的标签框架或分类分级方法，一定是基于业务场景的。它应该要完备地覆盖用户的行为周期和业务的工作流程。比如电商交易类产品，我们可以先还原业务流程，还原的过程尽量覆盖用户或产品的全生命周期，接着再根据商业目标梳理出会应用到标签的业务场景，进而设置出匹配业务的标签体系。

我们都知道，电商产品获取新客的成本是维护老客的N倍以上，这个N大概率是不低于5的。如果我们要维系老客，做老用户的激活或召回，那么就应该有对应的老客标签、沉睡标签和流失标签。通过业务应用的场景来反推我们需要什么样的用户标签。

接下来就是标签的生产过程了。从运算层级角度标签也可以有不同的分类方法，比较常见的主要有：事实标签、规则统计标签、算法预测标签。

• 事实标签：这个比较好懂，就是用户注册或下单时填写登记的基本信息项，例如性别、年龄、姓名、学历、手机号码、居住地址和工作地址等。。

• 规则统计标签：通过统计函数简单加工运算得到的标签，比如：最常上网时间段、购买周期或频次、平均消费客单价、品牌偏好、消费力等级、付款金额、下单终端偏好(小程序还是APP)、支付方式偏好等。

• 算法预测标签：基于用户的属性和行为、运用决策树算法、回归算法等挖掘用户的相关特征给用户打标签，进而配合不同的营销策略。常见的比如新品偏好、价格敏感型、高净值人群、职场精英、违约概率、产品忠诚度等等。

下面我会通过一个具体的场景示例，来帮助你加深对标签生产和创建的理解。这里我选取上面规则统计标签内的消费力等级标签，然后简要讲一下标签生产和创建的过程。

首先消费力等级是一个标签，这个标签我们在规划设计的时候就要想清楚是做成定性的枚举值标签还是定量的数值类标签？如果是前者的话标签枚举值可能就是极高、高、中、一般和低这种，接着就需要对这5个枚举值的区间段做划分，极高的门槛是1万元还是3万元？极低的门槛是100元还是500元？统计口径是取累计消费还是近XXX天消费金额？

如果是定量的数值类标签，那这个消费力等级标签就会和付款金额的范畴有些重复了。标签体系在设计和定义的时候需要明确每个标签的含义和用途，以及相关的规范和约束，否则会导致标签的模糊性和混乱性，运营人员在使用标签的时候会分不清该用哪一个合适。

所以消费力等级这个标签可能用定性类的枚举值标签更合适。消费力等级适合快速筛选客群，提高业务人员的认知和操作效率，比如邀约【消费力等级=极高】的客户参加产品线下发布会。付款金额数值类标签则适用于更精确的通过标签选择用户，比如筛选消费金额500-1000的客户邀请其参与新品的调查问卷。

其次我们需要考虑数据从哪儿来，怎么来，来了后怎么处理加工。例如上面所说的付款金额，例如海底捞在小程序和APP以及第三方平台都有销售火锅底料，那么取数的时候要不要把全口径的订单数据采集过来？采集的时候是离线还是实时采集。采集过来的数据还需要进行清洗，剔除一些退款和售后订单，然后再进行结构化处理。

在进行全渠道数据采集的时候，还有一个难点，如何识别出京东平台的张三和自营电商平台张老师是同一个人，或者是通过代下单、以及客户自主下单的订单需要归口到同一个用户身上。这就会涉及到 ID-Mapping技术。

用户标签除了按生产过程分为事实标签、规则统计标签、算法预测标签外，还可以按提取的维度分为静态标签和动态标签。

• 静态标签：在数据收集和整理阶段就确定的，通常基于固定的属性或特征进行分类和标记。这些标签不随时间或事件的变化而改变，例如用户的年龄、性别、学历等。

• 动态标签：用于捕捉和反映数据的动态变化，提供更精确和实时的信息。例如用户的购买频率、最近一次购买时间等就属于动态标签。

我们基于各个维度和标准规划了用户标签体系，然后就可以通过可视化的页面来管理/查看这些标签体系，比如我们可以查看上文所述的消费力等级，每个枚举值对应的人数和比例，比如极高人数2500人占比4%。

用户标签体系在不断发展迭代，后面又引入了一个新的概念：CDP。这个名词是营销技术专家David Raab在2013年首次提出（Customer Data Platform）。简单来讲，CDP是以消费者为中心的数据管理平台，主要面向营销、运营人员，用于精细化&自动化运营和广告营销等场景。

以下是我之前项目中做的CDP平台规划方案，仅供了解。

对于用户标签体系来说，利用标签去筛选目标客群，并且输出人群列表，是最简单直接的一种应用方法。比较常见的应用落地场景有：千人千面、商品定价、活动圈客和精准营销。

千人千面：电商类产品通过优化标签体系实施千人千面的个性化推荐策略，将用户的兴趣和偏好与商品进行匹配，为用户提供个性化的推荐结果。这种个性化推荐策略大大提升了用户的购物体验和满意度，提高了购买的效率、转化率和订单价值。

商品定价：经济学中会根据价格歧视程度的高低将定价方式分为：一级价格歧视、二级价格歧视、三级价格歧视。一级价格歧视也称按人定价，张三和李四购买同款商品不同价。二级价格歧视也称按量定价，即买10件和买2件的价格不一样。三级价格歧视即按类定价，比如打工人和学生党购买MacBook的价格不一样。用户标签可以为一级和三级价格歧视的商品定价提供用户分层的工具支撑。

活动圈客：比如电商平台最近要做活动发一批优惠券，因为券的总面额有限不可能做到雨露均沾，运营权衡后决定将券发放给部分高净值人群。那么问题来了，高净值人群是个宽泛笼统的概念，具体是谁呢？这块可以通过三个用户标签进行组合，同时满足以下3个条件的顾客将会被选中。

如果这个目标人群的人数太少，我们可以尝试修改某个标签的取值范围，比如访问天数调至30，或者优惠券敏感度调至【中、高】，或者消费能力调到【较高、高】。满减满赠等各类营销活动同理。

现实应用中经常会用到上述的方式将多个用户标签组成形成客群包，然后在活动的时候直接选择相应的客群包即可。比如华西10月新客这个客群包就是由【注册时间=10月】+【注册渠道=华西鲜活go】+【购买金额=0元】3个用户标签组成的。

精准营销：很多人都听过这么一句话“我知道有一半的广告费是浪费的，但不知道是哪一半。”这种情况在早些年是普遍存在的，随着精准营销的发展和进步，这种浪费的比例在逐步的缩小。以前是所有人看到同样的广告，现在可以针对不同的客群设置不同的 Landing Page页面，设置不同的触达方式，设置不同的注册奖励。

上述内容是针对用户(会员)层面的标签体系，实际上也可以针对门店或者其他角色建立标签体系，然后将这些标签体系用于相应的业务场景中。以下就是蒙牛的CDP体系部分截图，供参考。

更多干货内容，可移步至我的公众号：詹老师 zhanlaoshi2012。

2万字干货：如何从0到1搭建一套会员体系(1)-CSDN博客文章浏览阅读1.3k次，点赞43次，收藏16次。会员体系属于用户运营的范畴，比如怎样用户分层，比如用户标签及CDP、会员积分、会员等级、会员权益和付费会员。但到底什么才是会员体系？会员体系又该如何构建呢？很多人缺乏一套整体的框架和逻辑。https://blog.csdn.net/m1928/article/details/1385587882万字干货：如何从0到1搭建一套会员体系(2)-CSDN博客文章浏览阅读580次，点赞12次，收藏7次。做某款产品的规划和运营的时候，需要先考虑清楚该产品可以怎么来对用户分层分级？这是产品经理和运营需要首要并重点考虑的问题，也是必备技能之一。一下子理解所有用户是很难的，但是分而治之则会容易很多。https://blog.csdn.net/m1928/article/details/1387070642万字干货：如何从0到1搭建一套会员体系(3)-CSDN博客https://blog.csdn.net/m1928/article/details/138707446