用户标签的构建与用户标签应用

用户标签的构建

用户标签就像是用户体系的积木，是我们在对用户进行数据层面理解时，最简单的单元。通过标签，我们可以更直观地定义用户。用户标签的构建涉及多个方面，以下是对其的详细剖析：

用户标签分类

静态标签：指不会轻易改变的标签，通常包括用户的姓名、城市、身高、体重、职业等。这类标签最容易获取，可以快速建立对用户的初步了解。但它们的缺点在于往往无法直接应用，因为静态信息本身并不足以全面反映用户的特征和需求。

动态标签：指用户在我们平台上的交互行为，如关注、点击、搜索、点赞、分享等。这类标签的特点是会随着时间发生变化，因为用户的兴趣或使用习惯在不断变化。动态标签的获得也不困难，但由于其变化的特性，同样无法直接应用。通常可以从两个维度定义动态标签：一是活跃度，根据用户的在线时长、互动次数等，可以把标签分为低活跃用户、中度活跃用户、高度活跃用户；二是价值，根据用户的消费情况，可以把标签分成低价值用户、中价值用户、高价值用户。

组合标签：是静态标签和动态标签的结合，也是日常应用最广泛的标签。例如，当我们需要把商品推送给高净值用户时，可能会希望有一个叫“土豪”的标签可以直接选择。但这类标签是无法直接获取的，需要通过对用户的静态标签（如城市、职业）和动态标签（如兴趣、消费习惯）进行综合判断，最后推断得出。

构建用户标签体系的前提条件

真实的需求：并不是每个组织都需要构建直接的用户标签体系，当我们决定这样做时，应该是面临了一个真实的需求，即我们真的需要用用户标签来解决遇到的某个问题，而不是为了建立而建立。

数据基础：标签来自数据，因此团队要有能提供相应数据的基础设施，我们才能建立自己的标签。

数据处理能力：我们需要有能对数据进行处理的团队，他们可以帮助我们获取不同的数据，甚至是清洗、提炼数据。

构建用户标签体系的步骤

梳理业务流程：从我们的问题中梳理业务流程，例如下载APP、注册、交互行为、首次购买、复购、推荐用户、流失等。

拆解核心目标：思考每个流程的核心目标是什么。例如，下载APP、注册的核心目标可能是用户获取，我们关心的目标指标是下载成本、下载量、宣传投放成本、投放ROI等；首次购买的核心目标可能是注册率和新客购买转化率；复购的核心目标可能是用户的留存率和复购率等。

推导标签需求：通过关键指标去推导我们的标签需求。例如，在用户购买的过程中，我们可能会看收入、年龄、地域等信息，更重要的是要看购买偏好（包括商品偏好、品牌偏好、类型偏好等）和购买行为（如消费金额、消费频率、支付通道平台等），以及交互行为（如使用频率、关注内容、收藏内容等）。

应用标签体系：得到了我们想要的标签之后，就可以应用它们来解决问题了。例如，通过用户的收入、品牌偏好等信息，大致确认用户的收入水平；再利用用户的交互行为，得知他最近感兴趣的商品类型；利用他的购买频率与金额，知道他每次的消费水平，以及是否对平台的优惠活动感兴趣。这样，我们就可以根据已知的信息给用户进行符合他的优惠推送，吸引用户消费。

业务促进标签迭代：由于动态标签的特性，我们的标签体系不可能一直有效，需要时不时地更新。在运用标签时，我们需要不断地看实际数据，根据实际情况迭代标签，最后达到最好的效果。

用户标签的应用

用户标签在多个业务场景中都有着广泛的应用，以下是一些常见的应用案例：

精准营销：通过用户标签，企业可以更精准地了解用户的兴趣、需求和消费习惯，制定更精准的营销策略。例如，对于价格敏感的用户，可以在商品价格变化时及时通知他们；对于高价值用户，可以推送更高端、个性化的产品和服务。

用户分层与运营：利用用户标签，企业可以将用户划分为不同的群组或层次，如高价值用户、中价值用户、低价值用户等。然后，针对不同的用户群体制定不同的运营策略，以提高用户留存率和复购率。

产品优化：通过分析用户标签，企业可以了解用户对产品的使用情况和反馈意见，对产品进行优化和改进。例如，如果发现某类用户经常投诉某个功能不好用，那么企业就可以针对这个功能进行改进。

风险评估与控制：在金融、电商等领域，用户标签还可以用于风险评估与控制。例如，通过分析用户的消费习惯、信用记录等信息，可以评估用户的信用风险，决定是否给予贷款或提供其他金融服务。

月狐数据在“用户标签”业务场景的服务

月狐数据作为全场景数据洞察与分析服务专家，在“用户标签”业务场景提供丰富的服务。

以下是对月狐数据在该领域的详细介绍：

功能与服务

构建全域用户标签体系：月狐数据可以帮助企业构建全域用户标签体系，从多个维度全面勾勒用户特征。这包括用户的基本属性（如年龄、性别、地域等）、行为特征（如购买行为、交互行为等）、消费习惯等。通过构建这样的标签体系，企业可以更深入地了解用户，为后续的精准营销和运营提供有力支持。

360度全景人群洞察：月狐数据提供360度全景人群洞察服务，从用户属性（基本属性、社会属性）、线上行为和线下行为三方面描绘人群特征。这有助于企业更全面地了解目标客群，制定更精准的营销策略。

灵活的人群构建方式：月狐数据支持灵活且多样化的人群构建方式，包括标签创建、APP组合、ID匹配、LBS划选等。用户可以根据实际需要，灵活组合不同的构建方式，以精准圈定目标客群。

丰富的标签体系：月狐数据提供丰富的标签体系，涵盖基础属性、设备属性、行为属性等多个方面。这些标签可以帮助企业更精准地了解用户特征和行为习惯，为后续的运营和决策提供有力支持。

应用案例

电商行业：在电商行业，月狐数据可以帮助企业构建用户标签体系，了解用户的购买偏好、消费习惯等信息。然后，企业可以根据这些信息制定精准的营销策略，如推送个性化的商品推荐、优惠券等，以提高用户的购买转化率和复购率。

金融行业：在金融行业，月狐数据可以帮助企业评估用户的信用风险、投资偏好等信息。然后，企业可以根据这些信息制定个性化的金融产品和服务方案，以满足不同用户的需求和风险承受能力。

线下零售行业：在线下零售行业，月狐数据可以帮助企业了解线下客户的属性和行为特征，精准定位目标人群。例如，通过分析客户的消费习惯、购物偏好等信息，企业可以制定更精准的促销活动和营销策略，提高线下门店的客流量和销售额。