制作用户标签是你要做的第一步

用户标签，是一个非常基础的，估计人人都听过的，但是却经常弄混淆的概念。它是用户画像、精准营销、个性推荐、智能投放等等各种系统的砖石。本文对此进行了系统分析，与大家分享。

一、什么是用户标签

性别：男女，就是一个标签。简单吧！

所谓标签，就是：

由原始数据，经过整理、加工、分类所得一个抽象的符号代表一类人/物的特征用来描述商品的，就是商品标签；用来描述业务的，就是业务标签；用来描述用户的，就是用户标签了。我们常说“小太阳家庭”“中产阶层”“爱好时尚”等都是用户标签。

有意思的是，我们总是说：生活中不要给轻易给人贴标签。可为什么还要大张旗鼓做用户标签呢？

二、用户标签的作用

因为面对一个人，出于尊重他人、不带偏见的考虑，我们说不能乱贴标签。但企业经营面对数以千万的用户，就不能一个个去理解，时间和成本都烧不起。如果不加区分，把所有顾客一视同仁，就只能这么地毯式轰炸（如下图所示）。

如果有用户标签，就能快速、方便地细分用户群体，锁定更有需求的人，实现更精准的营销/服务。（如下图所示）

不打标签，每次都基于原始数据分析，运营会很纠结的：到底是选买过3次的还是4次的才加活动呢？消费分段选3000,3200,还是3300呢？理论上，每次都这么纠结也是可行的。但是这样做效率太低，并且能思考的维度太少，很有可能累秃了头也没啥进展。

因此可以基于过往分析成果，预先打上标签，能极大提升效率，实现更复杂、更精准的分析。

并且，还能把最后效果记录进标签库，积累分析经验。如果标签打的对，那我们按标签做的事就能起到效果，标签本身质量也被确认；如果标签打错了，那按标签做的事就会没有效果，后续就能修订标签，打新标签。

我们做用户分层和分群，做精准营销，所有结果也可以以标签形式保存。在后续多次验证，从而沉淀管用、区分度高的标签，提升用户画像的准确度与有用性。

想要达成这种好的区分效果，当然只靠“男女”这种简单的标签是不够的，于是就有了制作标签的过程（俗称：打标）。具体怎么做？一起来看个简单通俗的例子。

三、用户标签的制作流程

比如谈恋爱，未来的丈母娘上来问的肯定是：

多大？哪里人？有房吗？有车吗？公务员吗？……你看，问的全是用户标签，人家丝毫不在乎你有多痴情，你有多努力。甭整那虚了吧唧的玩意，Show me the 房产证！十八姑娘一枝花，追的人多了去了，就是要大量过滤那些馋身子的小垃圾……

然而如果只知道回答是“有房”，是不是就能区分好青年了呢？——当然不可以。因为单一维度的标签，信息量很有限。就像单纯说“有房”，那到底是上海的房子还是盐城的房子，是60平小两房还是120平大三房，是全款的还是欠了一屁股债的，通通不知道。因此，丈母娘才会问一大堆信息，逐步规整判断：到底这个小伙靠不靠谱。

这就是制作用户标签的直观步骤：

归纳一下，共有7步：

从单维度开始设定区分目标进行维度拆解观察区分效果总结经验多维度交叉不断提升效做用户标签可以很简单，但想做有效的标签，就会很复杂。它是一个从单维度到多维度，从简单到复杂，不断迭代验证的过程。在这个过程中，经常出现问题。

四、用户标签的五大常见问题

问题一：没有目标，盲目干活

很多人被“比如性别：男女就是个标签”这句话误导，以为只要做了分类，就算是标签了。至于分出来的类别之间有什么差异，有多大差异，压根没检验过。甚至，你问他为啥这么打标签，他说不知道。领导让打，咱就打，管他呢。

实际上，即使是同一个原始数据，在不同目标下，打标方式会完全不同。拿用户年龄举例，可能有好几种分类贴标签的方式（如下图）：

问题二：不区分时间状态

比如打一个“高价值用户”标签，这里“高价值”指的是历史消费水平高，还是未来消费的多？很多人傻傻不分，就统计下历史消费金额，然后消费多的就是价值高。

但是谁保证用户过去买的多，未来一定买的多？？完全不一定。

注意：如果我们要打的标签是个未来情况，比如未来消费多，意味着我们要做一个预测：用户未来会消费多少。这里就得基于测试或者建模预测才能得到结论，不能简单基于历史数据统计。

问题三：行为动机乱归因

比如用户买了产品A，于是就打个“A产品喜爱者”标签。然而用户真的喜欢A产品吗？我们只知道用户买了A的行为，并不能直接推导出动机。如果想推倒动机，需要基于一段时间数据分析，并且综合多个维度判断。

问题四：多目标混合不清

比如评高价值用户，把活跃度和付费金额，付费金额和毛利几个指标混合在一起，美其名曰“综合评价”。结果搞出来一毛不花天天白嫖的用户也是高价值用户。要是都这么折腾公司就得破产了。

这类问题，主要是做数据的同学嫌一个维度一个维度切分不体现数据能力，非得整个模型，算个权重才显牛逼。降维可以做，但牢记整个原则：不同类目标不混合。特别是涉及钱的目标。到底公司赚没赚钱，是个很严肃的事。搞混了，是要喝西北风的。

问题五：结果缺少检验

打用户标签是希望区分用户，那么最后区分效果，在目标上的差异越大越好，如果差异不大，那打标意义就不大，可以取消标签，或者再做优化（如下图所示）。

遗憾的是，很多公司都是为了打标而打标。至于打了标签干什么，用在哪里，效果如何，从来没考虑过。

乱象背后深层问题，是这几年大肆吹嘘的“数据中台”、“用户画像”的概念。很多企业不是从需求出现，先思考：我们要解决什么问题。而是从朋友圈文章出发：哇塞，领导转发《震惊！阿里数据中台秘密，终于揭露了》，领导喜欢，我们就做，搞起搞起。

于是不管数据采集如何，不问业务落地场景，也不想最后实现什么效果，盲目打标签。临到年底汇报，还喜气洋洋说：我们完成了10万标签组成的海量数据库！数仓、模型、可视化啥都有了，就是没人用，最后一地鸡毛。

本质上，想取得好结果，还是得从结果本身出发，根据问题找工具，而不是拿着锤子看什么都像钉子。不过很多同学自己也没有见过，天天喊用户画像，也没见几个具体落地成果。啤酒与尿布听得很多，可就是横竖没见过一家超市是这么摆的（于是编故事的人们，会注上：国外某超市，嗯嗯）。

其实，想做出好的业务效果，远没大家想的复杂，关键在于做好：打标-验证-积累-二次打标的过程，持续的进行迭代。