如何通过标签体系，打造精细化运营？

“本篇主要讲解精细化运营中最重要的步骤 —— 标签体系的搭建。直白地说，标签体系搭建的好坏，会对精细化运营的效果产生直接的影响。”

一、什么是精细化运营？

精细化运营是使用用户的行为和特征，结合大数据分析，将用户进行分层，然后针对不同分层的用户进行不同策略的运营。从运营的形式上，可以简单分为在线运营和离线运营：在线运营泛指个性化推荐、个性化弹窗等；离线运营泛指促活、发券等活动。

精细化运营的精髓在于精细，即颗粒度足够细致、特征足够明确的用户群。人群特征足够明确后，我们就可以进行匹配度高的运营方式，从而做到「千人千面」的效果。所以，进行精细化运营的基石，就是人群的细分筛选能力。

二、标签体系的重要性

谈及用户群的筛选，就不得不提到耳熟能详的标签体系。

什么是用户标签？用户标签是对某一类特定群体的某项特征进行的抽象分类和概括，其值为标签中的具体内容，举个例子：「性别」是一个标签，「男」和「女」是这个标签的值。

为什么需要用户标签？用户标签将复杂的用户行为转化成了自然语言描述的标记。比如：一个用户浏览的商品类型中手机最多，那么我们就可以将其进行标记「浏览商品类型偏好：手机」。

这样做的好处有两个，第一个是让数据易懂：在我们做分析的时候就不再是浏览次数等指标，而是一个直接可以拿来使用的「偏好：手机」这样简单易懂的内容；第二个是让数据可读：一些应用到统计学、机器学习等相关的标签，结合多个维度的指标计算给出一个结果。比如 RFM 模型或期衍生的变种标签，如果拆开给出每个特征的情况，应该没有人能看得懂，但是转化为标签，就是可读的，类似「转化概率：高」这种标签。

标签的数据内容和质量至关重要，但是「是否成体系」也是不能忽视的重要问题。那么体系化的标签构成，会有哪些好处呢？回答是：数据丰富全面、业务贴合度高、抗干扰能力强。

三、如何搭建一个标签体系？

搭建一个标签体系，可以从我们的使用场景里入手。既然我们的目标是来做精细化运营，那么我们的搭建也应该围绕着精细化运营的方法进行拆解。简单的概括就是「自上而下的需求梳理」和「自下而上的体系构建」。

1、自上而下的需求梳理

自上而下的需求梳理，可以拆解为几个步骤：运营的目标、运营的方案、人群的拆解。

在我们做精细化运营时，是有一个或者多个预期的目标的（比如：支付订单），同时业务也有核心指标（比如：页面通过率），那么为了达成这个目标者指标，我们需要进行运营方案的制定。

制定方案时，第一步就是指标拆解，比如「提高盈利额」可以拆解成「提高客单价」「提高客群数量」，提高客群数量又可以二次拆解成「提高页面通过率」「提高 App 启动人数」。当我们把指标进行拆解后，我们自然就知道了需要做哪些事情了，同时我们将场景带入，也就知道需要对哪些人做哪些运营干预。

比如「提高页面通过率」，我们就需要再次进行人群的拆解：新老用户的通过率不同，不同偏好的用户通过率不同，不同目标的用户通过率不同...在拆解的过程中，我们就会发现：做这个运营活动，我们需要「新老用户标签」「用户偏好标签」「访问目标标签」...

于是，标签的体系的需求梳理工作，就顺理成章的完成了。

2、自下而上的体系构建

当我们有了希望创建的标签清单，先别急着创建，我们还需要进行一次数据的梳理和抽象。

我们会发现，很多业务标签的定义会有部分重叠，比如：「新老用户」「活跃用户」都会使用最近访问的时间进行判断。类似这样的情况还应该会有很多，这里给出一个比较通过用的解决办法。

第一步事实标签的搭建：

首先，理解什么叫事实标签。用户的属性、用户的行为指标这些归类为事实标签，在事实标签中，只会描述「什么时间」「做了几次」这类真实反映事实的情况。

事实标签主要的作用，就是用来做行为的概括和描述，并且为更加上层的标签打下数据基础（元标签）。由于事实标签只描述事实，所以他们的稳定性极高，不会随业务指标的改变而变化。

第二步模型标签的搭建：

模型标签是基于自己的业务判断，或者大数据分析，综合多个维度产生的标签。举个业内最通用的例子，应该就是 RFM 模型的标签了。最近一次消费时间 Recency，消费频率 Frequency，消费金额 Monetary，这三个指标都可以使用事实标签进行描述。

图来源于互联网

图中简单的用 RFM 模型，将用户分成了八类，但是具体是如何切割的呢？这就是需要引入业务专家的建议了。

所以，模型标签很依赖业务的判断。当然，我们也可以很自由的修改切割方案，所以模型标签是结合了业务经验，再加上一些主观判断得到的一个可以反映用户特征的标记。他的稳定性一般，因为偶尔会结合不同的产品周期和客群的演变而进行调优。

第三步用户群标签的搭建：

当我们有了事实标签和模型标签后，其实已经可以开始进行精细化运营了。但是对于某些特定的场景，我们可以固化下来一些有特征的用户群，比如：高价值流失客群（使用「消费能力」「最近一次访问时间」「消费意愿」...构成）。

这类标签更加贴合业务，甚至还有一定的时效性和周期性，有些甚至直接和活动挂钩。用户群标签更加贴合业务场景，基本是不稳定的，会随着业务的变化、运营策略的调整而新增或修改。

四、总结

标签体系的搭建简单总结就是三步走：

1.面向业务场景进行标签体系的搭建，保证标签体系的业务贴合度高；

2.自上而下的进行标签梳理，保证标签体系的数据丰富全面；

3.自下而上的搭建思路，保证标签体系的复用性高、抗干扰能力强。

总之，企业的精细化运营离不开标签体系的搭建。

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