海底捞都在给顾客打标签-详解用户标签体系

说到操作，我们必须谈论用户分层和精细化和个性化。存在是合理的。用户分层精细操作是降低成本、提高效率的有效途径，但如何实现精细操作呢？这与用户标签系统是分不开的。

用户标签系统是用户分层精细操作的工具。就连海底捞也被新闻曝光给客户贴上标签。年龄和性别消费记录是必要的。甚至爱在应用程序上抱怨也被贴上了标签。

什么是标签系统？有什么价值？如何构建和应用？今天我将和你详细讨论。

1.识别标签系统。

描述一个人的时候，你可能会说ta是南方人、高富帅、职业法师、爱吃川菜...这些都是你给ta贴的标签，然后用标签记住。分类和描述这个人。

在互联网产品中，用户标签是对用户信息和特征的抽象总结，可以描述用户特征，区分用户群。

狭义上，用户标签系统是指基于业务目标和用户数据的用户标签库，广义上还包括标签管理、标签分析、标签应用等多模块。

标签系统在互联网产品中非常普遍，标签系统已成为数百万用户的必要基础设施，具有精细操作的空间和价值。

由于其不可替代的作用，标签体系得到了广泛的认可：

用户洞察：深入了解产品用户，引导业务规划发展。

数据分析：丰富用户分析维度，提高分析应用效率。

精细化操作:基于用户分层的差异化操作策略和动作，提高操作效果。

产品应用：应用于产品个性化功能/CRM/数据产品，提高产品能力。

了解并了解标签系统后，看看如何构建标签系统。

2.建立标签系统。

1.拆解业务，整理数据。

用户标签来自用户数据，服务于业务目标。从业务目标和用户流程出发，梳理用户数据(我们有什么)，明确关键指标(我们想要什么)是构建用户标签系统的第一步。

1)业务拆解-OSM模型。

OSM模型是业务分析的常用模型，有助于更好地了解公司的业务和目标：

业务目标-objective:公司/业务的发展目标是什么？

业务策略-strategy:采取什么策略方法来实现目标。

业务量-measurement:反映目标实现和战略有效性的指标。

详细说明用户标签系统：海底捞正在为客户标签。

OSM模型可自上而下有效拆解业务，明确业务重点和具体指标，指导用户标签系统的构建维度和方向。

2)用户拆解-UJM模型。

在完成业务后，让我们看看用户。用户标签系统取自用户，用于用户。用户在产品中做什么，我们希望用户在产品中做什么，需要特别注意。

UJM是用户体验地图，又称用户旅程地图(USErJourneyMap)。UJM可以有效地拆解用户使用产品的过程，分析和理解用户的关键场景和行为。UJM的介绍不多说，主要形式如下:

详细说明用户标签系统：海底捞正在为客户标签。

通过梳理用户和业务，可以明确产品中用户的关键行为和业务关注的数据内容，然后围绕用户形成用户数据积累和分类：

用户基础数据:年龄/性别/地区/职业/收入/设备/等级/会员...

用户行为数据:访问渠道/时长/频率.浏览内容.收集/关注/评价/分享...

用户消费数据:购物金额/频率/日期/区域/类别/品牌.成功支付/退货...

用户数据是标签系统的基础。通过对业务和用户数据的理解和梳理，可以进一步构建标签系统。

2.定义标签，形成系统。

用户标签系统服务于业务目标和策略，需要匹配具体或潜在的应用场景。

用户标签可分为四类：

属性标签：用户的基本信息属性，可直接从用户数据中提取。

统计标签：结合用户数据进行统计分组，体现用户数据的特点。

模型标签：抽象用户数据属性，体现用户肖像特征。

预测标签：根据现有用户数据预测用户的行为偏好和倾向。

1)属性标签。

例如，女性。90年代后。一线和二线城市。大学生。。。主要由基本数据定义，定义用户最基本的特征，因为它是一个相对广泛的信息标签，在实际使用中结合其他类型的标签。

2)统计标签。

例如，消费次数为1。最近7天很活跃。消费金额超过1万元。。。它主要由用户行为数据和消费数据定义，定义用户的直观数据特征，主要在应用程序中直接创建，并在分析验证后演变为模型标签。

3)模型标签。

例如，高消费用户。数字爱好者。新妈妈。。。主要由消费数据和行为数据定义。定义标准应与产品特性相结合。业务目标和数据分析难以直接指定。模型标签更直观地反映了用户的多种特征，是用户标签的主要类型。

4)预测标签。

高损失风险.潜在母婴用户...预测用户潜在的关键行为倾向，借助算法模型，需要大量的用户数据和标签积累。

完善的标签体系涵盖了上述四类标签，包括属性标签和模型标签。同时，从业务的角度来看，它还需要覆盖生命周期。用户价值。活动特征。用户偏好有四个维度。

1)生命周期标签。

例如，新用户.首次购买用户.忠诚用户.沉默用户...是指用户在产品中的生命周期阶段，能够明确用户的生命周期阶段，掌握用户的特点和操作重点。

2)用户价值标签。

例如，高价值用户.RFM用户分层...是指能够指导用户差异化运营投资和策略方法的用户在产品中的消费特征和商业价值。

3)活跃特征标签。

例如，大力推广敏感用户。晚上活跃用户。。。是指用户在使用产品时的行为。时间、渠道等特点，可以帮助选择操作时间场景和设计操作策略方法。

4)用户更喜欢标签。

如母婴用户.生活用户.小米粉丝..指用户对品类/品牌/商品/活动/功能的偏好，能够支持判断用户的需求和倾向，提高转化效果。

基于标签定义类型和业务视角维度，逐步丰富标签，结合实际业务不断完善，逐步构建完善的用户标签体系，不断赋能业务。

以上，在谈到用户标签系统的价值和构建后，用户标签系统在日常精细操作中发挥着重要作用，可用于用户分析，挖掘优化方向；也可实施用户策略，提高转换效果。

用户标签系统是产品和运营的工具设施，但同样重要的是用户分层精细操作的思维。

无论是没有足够数据积累和标签能力的小公司，还是有大量多维数据的大公司。实现用户算法模型的工具、设施和思维方法相辅相成。

关注用户的差异化特征和需求，在用户运营中迈出了重要一步！