「這次活動有5萬元的行銷預算，應該集中花在哪裡？」
「參加活動的都是哪些用戶？他們喜歡什麼？」
「想要增加用戶註冊，該推送哪種類型的優惠券？」

……

在品牌與用戶互動的過程中，經常會遇到以上場景，這時候就需要對不同用戶群體分層，以實現精準行銷溝通。

那麼，如何精準篩選出合適的用戶呢？標籤體系可以說是幫助品牌實現精準行銷的第一步，只有精準地定位用戶、了解用戶，才能制定個性化的營運策略，在合適的溝通時間通過用戶感興趣的溝通內容和溝通管道觸達正確的用戶，提高精準行銷效率。

所謂用戶標籤體系，就是根據用戶的基本屬性、社會屬性、消費偏好、行為偏好等資訊，為用戶打上標準化的標籤，並對標籤進行梳理聚合，方便業務人員篩選。今天，我們就來聊一聊如何搭建完善的用戶標籤體系、賦能精準行銷。

一、建立標籤體系

在搭建標籤體系之前，企業首先需要明確自身是否具備搭建標籤體系的條件，比如是否有足夠豐富的商品和服務，客戶屬性層次是否多樣複雜，客群量級是否達到一定規模、是否具有相對完備的用戶行為數據採集能力、人才儲備、工具應用等；同時需要評估搭建標籤畫像體系的開發成本、執行成本、人員成本，衡量建設標籤畫像體系的投入產出比等。

在確認具備搭建標籤體系的條件后，就可以開始正式的搭建流程了。好的標籤框架是基於業務場景的，同時要完備地覆蓋用戶的業務流程和生命周期，所以我們首先需要拆解業務流程，探索可以提升商業目標的標籤策略。通常可以從以下幾方面著手：

還原用戶的使用流程，梳理行為維度，在不同的節點建構「用戶偏好標籤」。

啟動App：根據用戶進入管道的方式，可以拆解為自然瀏覽、線上廣告、線下活動、好友分享等。
註冊登錄：包括手機登錄、微信登錄、微博登錄、郵箱登錄等方式。
瀏覽活躍：根據用戶瀏覽行為分析用戶偏好，比如搜索類型、點擊類型、瀏覽時長、價格偏好、收藏加購等。
購買/重複購買：這一環節可以了解用戶的產品偏好、支付方式、會員等級等資訊。
沉默流失：可以根據前幾個階段對用戶偏好的分析，設置挽回節點。

定義用戶生命周期，梳理「生命周期標籤」，覆蓋用戶關鍵節點。

標籤體系不可能一開始就建立得面面俱到，一定是隨著業務發展持續完善的。在缺乏用戶偏好標籤時，品牌可以通過定義用戶所處的生命周期階段，梳理用戶的「生命周期標籤」。比如根據用戶的註冊、購買行為，劃分為導入期、成長期、成熟期、休眠期、流失期。

在定位用戶生命周期后，再通過對不同生命周期階段用戶推送不同的行銷策略，持續完善用戶偏好標籤。以Techsun服務過的某醫療器械公司為例，該品牌根據自身業務邏輯設計了一套自動化溝通方案，並根據用戶的互動回饋分析，持續提煉用戶標籤。

認知階段。通過新品廣告、H5小遊戲等方式，持續傳遞品牌資訊，吸引用戶關注，持續加深對品牌產品的了解。
考慮階段。為這一階段的用戶推送歡迎資訊、品牌教育資訊、註冊優惠券等，引導用戶成為會員。
購買階段。將新註冊人群隨機分成A/B兩組，並在之後的第3天、第7天、第14天等不同時間，給發生購買行為和未發生購買行為客戶，自動發送不同的消息，引導用戶消費。
留存階段。在不同階段自動化推送不同消息，比如，新客在購買后，當天會收到該品牌推送的感謝和歡迎消息，第二天會收到產品使用方法的介紹，第三天會收到健康Tips，等等。以及，根據產品預計使用完的時間，給不同階段的會員推送不同的喚醒資訊等。
擁護階段。給與特殊的身份識別和獎勵，激勵用戶與品牌保持積極的互動。

明確商業目標，拆解目標人群和業務策略，梳理「商業價值標籤」，以及能優化策略的「行銷時機標籤」。

比如業務目標是降低拉新成本、提高註冊率/點擊率、促進瀏覽轉化、挽回有付費傾向的潛客流失、提高成交頻次等，業務人員可倒推出需要影響的人群策略，將行銷資源用在合適的地方，有的放矢地提高行銷效率。

二、確認標籤分類

在梳理完業務流程后，接下來，我們需要根據標籤體系確定標籤分類，盡可能按照「相互獨立，完全窮盡」的原則，梳理標籤分類。不同企業的標籤分類會有所不同，目前業內常用的有以下幾種標籤分類方式：

按照標籤的用途分類，可分為：

基礎資訊。用於描述用戶的基本屬性，包括自然屬性、社會屬性、業務屬性等。
用戶行為。主要洞察用戶一段時間內的各種行為，比如瀏覽、搜索、加購、收藏、消費、好評等。
業務偏好。用於描述用戶偏好的內容，比如產品偏好、支付偏好、品牌偏好等。根據公司業務不同，分類也有所差別，以美妝行業為例，用戶對產品的偏好如修復舒緩、減齡抗老、美白淡斑、祛痘控油等。
場景標籤。用於特定場景的標籤，例如雙11、618活動期間的預付定金人群、下單人群等。

按數據的時效性分，標籤可分為：

靜態標籤。一般是用戶主動提供的基礎資訊，通常用於描述固有屬性，比如姓名、性別、出生日期、身高、體重等，幾乎不會隨著時間變化而改變。
動態標籤。存在有效期，需要動態更新來保持標籤的有效性，比如近7天購買次數、活躍情況等。

從數據提取維度來分，可分為以下幾種類型：

事實標籤。這是用戶畫像最基礎、最常見的標籤，用於描述客觀事實，通常從原始數據中提取。比如用戶的姓名、性別、會員等級、購買次數、購買金額等。
規則標籤。這類標籤基於確定的規則而產生，有著更強的業務屬性，一般需要業務人員參與制定。比如支付偏好度、用戶活躍度，需要根據實際業務場景綜合評定。
預測標籤。基於現有事實及規則無法得出，需要通過演算法模型對數據進行挖掘和訓練，預測用戶行為或偏好。比如，A用戶的歷史購物行為與群體A相似，預測用戶A也會喜歡群體A購買過的其它商品。

業務人員也可以根據營運需求，從不同維度來給會員打標籤，如產品標籤、活動標籤、購買標籤、客群屬性標籤等。

三、賦能精準行銷

標籤體系的搭建，最基礎的作用就是形成更加明確的用戶畫像，業務人員可以通過標籤的多重組合，根據不同業務目標人群特徵，精準篩選用戶，進而通過精細化營運、個性化推薦、精準觸達、A/B test等方式，提升用戶體驗以及付費轉化，同時持續優化行銷策略。

以Techsun服務過的某跨國連鎖快餐品牌為例，借助Techsun的數據分析系統，該品牌通過對會員管理、互動行銷、內容營運三個環節的用戶行為進行分析，持續完善標籤體系。

比如：

在會員管理環節，該品牌進行了會員基本分析（如：年齡、性別、生日、地域等），會員註冊分析（如：註冊時間、開卡、儲值等），累計積分、積分消費、積分等級、積分兌換偏好等分析。
在互動行銷環節，進行優惠券領取和核銷、優惠券偏好、各平台領券數據、領券和銷券用戶、用券習慣等分析，活動參與人數、訪問人數、訪問次數等分析。
在內容營運環節，進行了推送人群、成功送達、消息點擊、參與活動等分析；訂單數據、用戶消費時間、消費金額、消費頻率、消費偏好、商品數據、門店數據等分析；訪問人數、訪問次數、來源管道等分析。

在這個過程中，用戶的行為一直在變，該品牌營運和行銷策略也一直在變。通過Techsun CEP系統，該品牌可以實現自動化的標籤流程，在設置標籤規則后，滿足條件的會員會自動納入這一標籤，系統將即時追蹤並更新會員的行為軌跡變化，在不斷與用戶互動的過程中，該品牌為用戶打上越來越精準的標籤。基於動態更新的標籤體系，營運人員可以根據目標人群特徵，設計相應的策略和玩法，實現精細化營運。

綜上可知，標籤體系化工作是一個動態的長期過程，需要階段性的進行，它是隨著產品、業務、行銷、營運的發展變化而動態演化的。因此，我們依然需要回歸到業務本身，了解產品所處的階段、營運目標、目標人群等，循序漸進地推進標籤體系的建設，最終實現精細化營運。