你的标签体系假大空？这 3 招解决业务痛点

好的标签体系对精细化运营必不可少。本篇文章详细介绍了标签体系常见问题、解决方法以及实践，推荐想了解用户运营的同学阅读。

流量红利正在消失，精细化运营才是王道。想要降本增效，开展用户分层运营。一个好的标签体系必不可少。

提起标签体系的概念，我们容易把它和画像、分群混淆；提起标签体系的建立，又会陷入需求混乱的困境；提起标签体系的作用，更是烦恼其「假大空」，做了一堆看起来正确的基建工作后，发现无法切实解决业务痛点。

今天，我们将探索：如何搭建实用的用户标签体系，助力业务增长。无论你是创业者、产品经理还是市场营销人员，都可获得有价值的干货。

话不多说，直接进入正文部分，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营销领域中常用的概念，它们有一些区别和联系如下：

（1）标签体系（Tagging System）：

标签体系是一种用于对数据或对象进行分类和描述的组织结构。它通过为数据或对象添加标签（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）：

用户画像是对特定用户群体进行细致描述和刻画的模型。它基于用户的个人信息、行为数据、兴趣爱好等方面的数据，通过分析和整合这些数据来创建一个具体的用户形象。用户画像可以包括用户的年龄、性别、地理位置、消费偏好、购买习惯等信息。

（3） 用户分群（User Segmentation）：

用户分群是将用户根据某种共同特征或行为进行分类和分组的过程。通过用户分群，可以将用户细分为不同的群体，每个群体具有相似的特征或行为模式。用户分群可以基于多种因素，如地理位置、年龄、性别、购买行为、兴趣爱好等。

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

它们在数据分析和营销中互相关联，共同帮助企业更好地理解用户、管理数据和制定营销策略。

2. 为什么标签体系会走向「假大空」？

用户标签可以有很多种存在形式，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，也可以是生命周期标签，用户价值标签，用户偏好等等。

好的标签体系，可以个性化精确、有效地连接用户和内容、场景、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、降低营销成本，最终实现用户价值最大化。

但在实际建设中，企业发现投入大量时间和精力完成基建后，标签体系还是走向「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：标签体系缺乏明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）缺乏对业务需求和实际应用场景的深入理解：建设者缺乏对业务需求和实际应用场景的深入理解。没有考虑到业务的具体需求和特点，导致标签的冗余和重叠，无法提供有价值的业务见解。

（3）管理和维护不当：标签体系缺乏有效的管理和维护机制，无法确保标签的准确性和一致性。废弃标签、重复标签或不明确的标签定义会使标签体系失去实际价值，变得庞大而空洞。

在这样的背景下，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，并制定精细化运营策略。标签体系也有如「鸡肋」，食之无味、弃之可惜。

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

为了解决业务痛点并构建有效的标签体系，我们需要梳理用户体验地图，还原业务流程。

首先，确定业务痛点和需求：与业务方紧密合作，深入了解他们当前面临的问题和痛点。通过与业务人员的沟通和分析，确定哪些方面需要改进和优化，并明确业务需求。

其次，定义关键指标和目标：根据业务痛点和需求，确定关键指标和目标，这些指标应该与业务目标直接相关。这些指标可以是业务增长率、用户满意度、转化率等，确保这些指标可以量化和测量，以便后续评估标签体系的有效性和业务改进的成效。

以一个外卖平台为例，将业务流程梳理出来（覆盖用户生命周期）。分别是渠道来源，下载 App，注册登陆，浏览活跃，绑卡，下单（商品喜好，活动喜好），用户复购，用户流失等等，去构建我们的标签体系，然后将标签组合应用到运营策略中。

2. 优化数据收集和整理

这一步需要和专业的数据人员充分沟通、确定标准，并评估可行性。重点包括以下亮点：

数据源的选择和整合：为了解决业务痛点，需要收集和整合多个数据源的信息。这包括内部数据、外部数据和第三方数据。确保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。

数据质量的保证和清洗：数据质量是建立有效标签体系的关键。通过数据清洗和处理，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技术，提高数据质量并减少误差。

3. 精准分类与层级设计

在建立标签体系时，需要进行精准的分类和层级设计。根据业务需求和数据特点，将标签划分为不同的类别和层级，以便更好地组织和管理数据。这有助于提高标签的可用性和可扩展性。

一般来说，按标签的时效性、提取维度可分为：静态标签，动态标签、模型标签。

• 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、地理位置等。
• 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、购物车中的商品等可以作为动态标签，根据用户的实时行为和交互数据计算和更新。
• 模型标签：结合用户数据属性进行抽象，体现用户画像特征，比如核心用户，流失用户，预警流失用户等，也可以说它是预测标签。

完善的标签体系从标签类型上覆盖以上三大类标签，同时从业务视角出发，还可以增加生命周期、用户价值、活跃特征、用户偏好等维度。

三、标签体系应用实践

如何评估打造的标签体系好不好用？该怎么用？能解决业务难题吗？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推送和精准营销服务的企业，通过建立有效的标签体系，帮助客户解决用户细分和群体分析的需求。

个推的用户画像后台是一个基于标签体系的用户分析工具，通过收集和整合用户的行为数据、兴趣爱好、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体分析。

例如，一个客户可以使用个推的用户画像后台来分析自己的用户群体，比如年轻女性用户群体。通过分析这个群体的兴趣爱好、购买偏好等标签信息，客户可以更好地了解他们的需求，制定精细化的营销策略，提供更符合他们兴趣的推送内容。

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商平台之一，通过优化标签体系实施了千人千面的个性化推荐策略。

淘宝通过大数据分析和机器学习技术，收集和分析用户的行为数据、购买历史、浏览记录等信息，并建立了一个庞大而精细的标签体系。

通过标签关联和关键属性定义，淘宝能够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，用户可以更轻松地找到自己感兴趣的商品，提高了购买的效率、转化率和订单价值。

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

在汽车行业，数字营销和精准广告投放变得越来越重要。许多车企利用精准的标签体系，实现了精准营销和广告投放，以更好地吸引潜在客户和提高销售。

车企通过收集和分析用户的行为数据、购车意向、兴趣爱好等信息，建立了一个精准的标签体系。这个标签体系包括用户的地理位置、年龄、性别、收入水平、家庭状况等标签，以及与汽车相关的标签，如品牌偏好、车型偏好、购车预算等。

通过这个标签体系，车企可以更准确地识别潜在客户，并向他们投放相关的广告和营销活动。

例如，当一个用户展现出对豪华车型的兴趣，并且有购车意向时，车企可以通过精准的标签体系将相关广告投放给他（朋友圈广告），提供更具吸引力的购车方案和优惠。

四、写在最后

流量红利正在消失，精细化运营才是王道。

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

然而，通过优化重建标签体系，我们可以解决这些问题。参考成功的应用实践，可以实现业务增长和用户满意度的提升。同时，我们也不能忽略持续监测和评估标签体系的有效性，标签也需要随业务重点迭代。

以上，就是「优化标签体系，解决业务痛点」的内容。