你的标签体系假大空？这 3 招解决业务痛点

作者：加鱼加

微信公众号：鱼肉的笔记

流量红利正在消失，细化运营才是道。想要降本增效，开展用户分层运。个好标签体系必不少。

提起标签体系概念，我们容易把它和画像、分群混淆；提起标签体系立，又会陷入需求混乱困境；提起标签体系作用，更是烦恼其「假大空」，做了堆看起来正确基工作后，发现法切实解决业务痛。

今天，我们将探索：何搭建用的用户标签系，助力业务增长。无论你是创业者、产品经理还是市场营销人，获得有价值的干货。

话不多说，接进入正文部分，Enjoy：

一、标签体系的常见问题

1. 标签体系、用户画像、用户分群的区别？

标签体系、用户画像和用户分群是在数据分析和销领域常用概念，它们有些区和联系如下：

（1）标签体系（Tagging System）：

标签体系是用于数据或象进分类和描述组织结构。它过为数据或象添加标签（Tags）来标识其属性、特征或分类。标签可以是关键词、属性、指标等，用于描述和组织数据。

（2）用户画像（User Persona）：

用户画像是特定用户群体进细致描述和刻画模型。它基于用户个信息、为数据、兴趣爱好等数据，过分析和合这些数据来创个具体用户形象。用户画像可以括用户年龄、性、地理位、消费偏好、买习惯等信息。

（3） 用户分群（User Segmentation）：

用户分群是将用户根据某共特征或为进分类和分组过程。过用户分群，可以将用户细分为不群体，个群体具有相似特征或为模。用户分群可以基于多素，如地理位、年龄、性、买为、兴趣爱好等。

总结来说，标签系是对数据进行分类和组织的结构，用户画像是特定用户群体进描述和刻画模型，户分群是将户根据共同特征进行分类和分组的过程。

它们在数据分析和销互相关联，共帮助企业更好地理解用户、管理数据和制定销策略。

2. 为什么标签体系会走向「假大空」？

户标签可有很多种存在形式，可是户的自然属性，可是对户交易、资产数据的统计指标，可是生命周期标签，户值标签，户偏好等等。

好的标签体系，可以个性化确、有效地用户和内容、景、产品，从而实现吸引潜在客户、提高用户活跃度、减少用户打扰、降低销成本，终实用户价化。

但在际建设中，企业现投大量时间和精力完成基建，标签系还是走向「假大空」，原因有以下几点：

（1）缺乏明确的标签定义和管理规范：标签体系缺乏确定义每个标签的含义和用途，以及相关的规范和约束。这导致标签的模糊性和混乱性，使得标签的应用变得模糊和无效。

（2）缺乏对业需求和实际应用景的深入理解：设者缺乏业务需求和实应用场景深入理解。没有考虑到业务具体需求和特，导致标签冗余和叠，法提供有价值业务见解。

（3）管理和维护不：标签体系缺乏效的理维护机制，无法确保标签的准确性一致性。废弃标签、重复标签或不明确的标签义会使标签体系失去实际价，变得庞空洞。

在样的背下，业务方无法精准识别用户的各类特征，从而结构化地挖掘数据增长空间，并定精细化运营策略。标签系也有「肋」，味、弃可惜。

二、三招解决业务痛点，重建有效的标签体系

1. 明确业务目标和关键指标

为了解决业务痛并构有效标签体系，我们需要梳理用户体验地图，原业务流程。

首先，确定业务痛点和需求：业方紧密作，深入了解当前面临的问题和痛点。通过业人员的沟通和析，确定哪些方面需要改进和优化，并确业需求。

其次，定义键指标和目标：根据业务痛点和需求，确定关键指标和目标，指标应该与业务目标直接相关。指标以是业务增长率、用户满意度、转化率等，确指标以量化和测量，以便续评估标签系的有效和业务改进的成效。

以个卖平台为例，将业务流程梳理出来（覆盖用户生命期）。分是渠来，下载 App，注册登陆，浏览活跃，绑卡，下单（商品喜好，活动喜好），用户复，用户流失等等，去构我们标签体系，然后将标签组合应用到运策略。

2. 优化数据收集和整理

这一步需要和专的数据人员充分沟通、确定标准，并评估可行性。重点包括亮点：

数据源的择和整合：为决业务痛点，需要收集和整合个数据源的信息。包括内部数据、外部数据和三方数据。确选择的数据源与业务目标和关键指标相关，并能提供有价值的信息。

数据质量的证和清洗：数据质量是建立有效标签体系的关键。通过数据清洗和理，去除重复、错误或不完整的数据，确保数据的准确性和一致性。使用数据验证和纠错术，提高数据质量并减少误差。

3. 精准分类与层级设计

建立标签体系时，需行精准的分类层级设。根据业务需求数据特点，将标签划分不同的类别层级，以便好组织理数据。这于提高标签的可用性可扩展性。

一般来说，按标签的时效、提取度分为：静态标签，动态标签、模型标签。

• 静标签：在数据收和理阶段确定，常基于固定属性或特征进分类和标记。这些标签不随时或事件变化而改变，例如用户年龄、性、地理位等。
• 动态标签：用于捕捉反映数据的动态变化，提供精确实时的信息。例如，用户的购买频率、近一次购买时间、购车中的商品可以作动态标签，根据用户的实时行交互数据算新。
• 模型标签：结合户数据属性进行抽象，体现户画像特征，如核心户，流失户，预警流失户等，可说它是预测标签。

善的标签体系从标签类上覆盖上大类标签，同时从务视角发，还可增生命周期、用户价值、活跃特征、用户偏等维度。

三、标签体系应用实践

如何评估造的标签体系好不好用？该怎用？能解决业难题吗？业内标杆给出了参考答案。

1. 个推 —— 通过标签体系解决用户细分和群体分析需求

个推作为一家提供移动送和精准销服务的企业，通过建立效的标签体系，帮客户解决用户细分群体分析的需求。

个推的用户画像台是一个基标签系的用户分析工具，通收集和整合用户的行为数据、兴趣爱、地理位置等信息，生成详细的用户画像，并进行用户细分和群分析。

例如，个客户可以使用个用户画像后台来分析自己用户群体，比如年轻女性用户群体。过分析这个群体兴趣爱好、买偏好等标签信息，客户可以更好地了解他们需求，制定精细化销策略，提供更符合他们兴趣送内容。

2. 淘宝千人千面 —— 通过优化标签体系提升个性化推荐效果

淘宝作为中国最大的电平台之一，通过优化标签体系实施了千人千面的个性化推策略。

淘宝通过数据分析机器学习技，收集分析用户的行数据、购买历史、浏览记录信息，并建立了一庞精细的标签体系。

通标签关联和关键属定义，淘宝能够将用户的兴趣和偏好商品进行匹配，为用户提供个性化荐结。

这种个性推荐策略大大提升用户的购物验和满意度，用户可以更轻地找兴趣的商品，提高了购买的效率、转化率和订价值。

3. 车企数字营销 —— 利用精准标签体系实现精准营销和广告投放

汽车行业，数字营精准广告投变得越越重。许多车企利用精准的标签体系，实了精准营广告投，以好吸引潜客户提高售。

车企通收集和分析用户的行为数据、购车向、兴趣爱好等息，立了个精准标签体系。这个标签体系括用户地理位、年龄、性、收入平、家庭状况等标签，以及与相关标签，如品偏好、型偏好、预算等。

通过这个标签体系，车企可更准确地识别潜在客户，并向他们投放相的广告和营销。

例如，当一个用户展现出对豪车型的兴趣，并且有购车向，车企可以通过准的标签体系将相关广告投放给（朋友圈广告），提供具吸引力的购车方案优惠。

四、写在最后

流量红利正在消失，细化运营才是道。

标签体系在业中扮演着重要的角色，是细化运营不可缺失的底层基建。但有候它可能变得庞大而模糊，无法解决实际的业痛点。

然，通过优化重建标签体系，我们可以解决这些问题。参考功的应用实践，可以实业务增用户满意度的提升。同时，我们也不能忽略持续监测估标签体系的效性，标签也需随业务重点迭。

以上，是「优化标签体系，解决业务痛点」的容。