精细化用户运营—用户标签体系建设思维导图

随着流量焦虑的逐渐升级，越来越多的企业开始追求对存量用户的精细化运营。如何尽一切可能延长用户的生命周期，并且在生命周期中尽一切可能产生商业价值，是用户运营的核心命题。

而要实现这一目标，第一步就是更好地认识我们的用户，实现深度的用户洞察。构建用户画像的过程就是对用户信息进行标签化管理的过程。文章会分5个章节，介绍用户标签体系从0到1的建设，以及如何应用标签体系赋能用户运营，实现全用户生命周期价值的增长。

明确营销目标——聚焦北极星指标及增长杠杆

营销的终极目标是通过增强用户体验来驱动消费欲望，而个性化作为一种有效的手段或技术促进了这个目标的实现。

总结市面上一些失败的个性化营销案例，其原因往往是将个性化视为营销的最终目标，而不是旨在实现目标的策略，造成了“为个性化而个性化的”的营销灾难。

因此，在操盘个性化营销策略之前，需先制定运营每阶段的北极星指标，以及衡量该指标达成情况的数据化标尺，在目标聚焦的前提下找到每项指标的增长杠杆。

表2.1 AARRR运营指标

标签体系框架建设

在明确运营目标及对应的增长杠杆之后，我们可以找到对经营增长最有价值的用户观测维度，有针对性地建设标签管理体系。

从属性来看，标签可分为人口标签，会员标签，行为标签，交易标签，消费标签以及营销标签等。

每个一级类目下可根据观察维度进一步拆分子类目标签，以会员标签为例，我们可以从会员等级、忠诚度、会员活动参与度、入会路径、当前生命周期、自传播能力等维度进行观察，综合各项标签数据，我们可以得到宏观的会员体系健康指数或微观的个体会员满意度。

从来源类型上来看，标签可分为事实标签、模型标签以及策略标签。

事实标签是基于用户实际信息的记录，模型标签则是通过用户分析模型处理后，二次加工生成的用户洞察性标签，策略标签是根据具体的业务分析及营销规划制定的群组性标签，供运营人员直接进行活动分组及行为洞察。

下图是常见的用户运营标签体系框架，通过这幅图，我们可以看到常见的用户运营分析维度，标签定义，以及事实标签及模型标签的区别。

 全渠道获取标签数据

明确指标及营销所需标签数据之后，我们需要从后端打通所有原始数据收集的通道，并对原始数据进行身份识别，做去重，去刷单，去无效，去异常等数据清洗工作，从中提取对业务有帮助的特征数据。

（一）数据来源

（二）模型标签的获取

获得原始数据后，我们可以基于用户分析模型对用户数据进行二次加工，从而获取模型标签，以下是四种主流的分析模型：

在清楚认知每一位用户现阶段与品牌之间的“亲密程度”之后，我们可以对不同状态的用户进行“新增用户*天内自动维系”“低活跃用户促活” “防流失护城河”等营销操作，增加有固定消费习惯的忠诚用户占比，以下是用户状态的一般定义及分析模型：

标签贡献：

标签贡献：

标签贡献：

而商超行业则会根据用户购买的类目，将用户划分为“母婴用户”“生鲜用户”“酒水用户”“健康美容用户”“家电用户”等，以便于圈定目标群组发送定向优惠券，类似的分群逻辑如下：

标签贡献：

（1）渠道渠道个性化：

（2）推送内容个性化：

（3）推送时间个性化：

在烧钱式一次性营销和0成本概念型营销的风潮褪去后，越来越多地企业开始回归理性。找到每个用户的痛点/痒点/爽点，因人而异地进行营销刺激，才是提升ROI的最佳路径，以下是4种常见的用户驱动类型及对应驱动杠杆：

以下是基本的标签策略迭代验证流程：