运营如何给用户分层打标签？用户标签是什么？

建立用户标签其实就是结合业务实际、根据业务需求去将用户的基本信息和业务行为抽取并分门别类

后台收到了一些关于用户标签、分层使用的问题。那么今天来聊聊看 ~

什么是用户标签

对运营来说，用户标签就是根据用户的行为、特征，将用户进行分类并抽象的一系列分类。譬如说：

用户是C，那么根据其填写的资料信息，可以分为「男性」、「女性」，但是，「男性」或者「女性」并不是标签，「性别」是标签，而「男性」、「女性」是「性别」这个标签下的一个值，当然，如果用户没有填写性别信息，那么就是「未知」。

用户是B，根据其填写的经营范围，可以分为「房地产」、「猎头服务」等，但是，「房地产」、「猎头服务」不是标签，他们所对应的「行业」才是标签，「房地产」、「猎头服务」是标签下的一个值，这个值也可以是「农产品加工」、「餐饮」。

在这里，我说的是「标签」和「标签值」的概念，希望大家先记住他们的差别。因为在实际应用当中，可能会在基础知识描述这里出现歧义。

为什么要理解用户标签？

实际上，只要你从事的工作，和「用户」有关，你可能就需要对「用户」进行「画像」，运营使用的画像，我们可以简单理解为「Profile」，即是对单个用户实例概括后，再通过群体归纳提取出来的用户集合。

怎么理解呢？

譬如，你去逛百货店，你可能就会发现同样是女装，不同的楼层上的写法是不一样的，有「淑女装」、「少女装」、「职业装」、「休闲装」等等。

那么顾名思义，你知道「少女装」针对的可能是20岁左右的年轻女子，「淑女装」针对的可能是30岁左右的女子，「职业装」针对的是在工作场景下的正装或商务装，「休闲装」是针对日常生活比较随性的服装。

譬如说，Unique的Slogan是「Life Wear」（服适人生），那么我们从这里去推测，这个品牌究竟想要针对怎样画像的用户？

我不负责任的猜测是，Unique面对的对象并不是特定年龄或性别的消费者，而是强调Unique品牌的服装可以满足不同类型的消费者在不同场景下的着装需求，所以，它要寻找的是认同品牌价值的用户，而这些用户购买Unique的原因，可能有很多，包括说，其服装设计适合更多场景的需要，穿着舒适、价格合适，等等。

但是你会发现，对此认同的用户可能就满足了：都市生活、对服装的舒适度有要求、对服装的价格有敏感度但不会追求极致低价，有一定的审美品味，就成了消费者的画像。

那，对于互联网运营来说，我们的要求可能会更为具体。

譬如，抖音通过算法，让你本来想消磨20分钟，变成浪费2个小时刷刷刷，它就需要知道你的画像是什么。对男性，要推送小姐姐；如果你是一位同时观看了吃播、小姐姐、汽车资讯视频的男性，可能推送给你的就是围绕这些特征去组织、推荐的视频内容了。

如果没有标签，这件事儿就做不到了。

再譬如，很多人打开淘宝，会觉得，怎么淘宝推送的商品就这么勾引我，让我忍不住想要剁手，其实背后的原因可能就是因为，你的消费集中在某个品类的商品上，而这些品类的其他消费者，同时又消费另外其他品类、价格的商品，由此淘宝就尝试给你去做关联推荐、协同过滤等各种推荐策略，以此来学习，让它的推荐变得更加精准，而这一切，就是为了让你更多去消费。

所以，我们需要用户标签，没有标签，用户画像就太费力了。

如何去建立用户标签

这件事儿其实是要结合到业务自身的，所以，通常用户标签会包含「基础标签」和「业务标签」。

「基础标签」非常简单，有关用户基础属性的标签就可以归属在这一类，譬如：

性别、年龄、居住地、工作地、生日、手机品牌、上网环境，等等……

「业务标签」就是结合业务去归类的标签集合，譬如：

运营商会关注：套餐类型、入网年限、通话时长、流量消费等

信用卡会关注：信用卡额度、月消费额度、还款方式、还款金额、分期偏好等等

所以，建立用户标签其实就是结合业务实际、根据业务需求去将用户的基本信息和业务行为抽取并分门别类，没有统一的标准答案，不是好与不好的问题，而是是否合适的问题。

作为运营，对这些有了基础认知之后，再去和产品、研发讨论相关需求，就会容易一些了。

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