編輯導語：用戶標簽是構成用戶畫像的核心因素，是將用戶在平臺內所產生的行為數據，分析提煉后生成具有差異性特征的形容詞；如今在這個大數據時代，我們在網上都被標簽化，那構建一套成熟的標簽體系和畫像后臺需要注意什么呢？本文作者分享了關于用戶標簽從0到1踩過的坑，我們一起來看一下。

用戶標簽，其實發展到現在已經不是新鮮概念了。

各大公司在推進精細化的過程中，無論是技術方還是業務方，都已經從過去粗放的“流量運營”思維，轉變為如今人人都在談論的“用戶運營”思維。

這時，用戶不再是整齊劃一的流量，而是有一個個血有肉的個體。

但受限了于客觀條件，我們無法一一去接觸我們用戶，了解他們的習慣喜好；只能從他們產生的行為和數據，去抽象、總結出特征規律，這就引入了“用戶標簽”這個概念。

當用戶被打上的標簽越來越豐富、越來越精準，也就越貼合人本身，勾勒出一個個立體的形象了。

鑒于市面上已有許多理論知識，豐富的實戰分享，我也就不班門弄斧了；本文只講講那些在執行中，新手容易遇到的踩坑點，幫助大家排雷。

一、切勿“大而全”標簽

剛接到這個項目時，我已開始抑制不住內心的激動了。

從畢業開始做用戶研究，腦中已經構建起了一個框架，希望通過這次從0到1的機會，將美好藍圖實施落地；于是我洋洋灑灑寫下一個功能強大的腦圖，頭腦風暴出用戶的所有特性，目標是構建一套成熟的標簽體系和畫像后臺。

這樣的結局自然是當頭棒喝，第一次需求評審就遇到了很大阻力。

現在想來，有兩個問題是需要提前想透徹的：

1）雖說標簽需要做得精細，但始終是有主次的，當前為什么會用到標簽，具體用來做什么？

2）在需求調研階段，什么樣的調研是意義的？你會發現有許多做得不錯的第三方平臺，標簽體系非常成熟全面，但像第三方平臺這樣的to B公司，為了適用于所有的公司業務，追求大而全；而以我們當前的業務量來說，是否需要做到如此全面？以當前的資源來說，是否有能力進行開發和維護？

實際上，我們現階段是從0到1，要想一步到位是不現實的，應該按照業務需求進行取舍。

所以，真正有效的方法不是窮舉法，而是由業務場景進行倒推：我們發現，當前標簽首先會運用在消息推送上，其中很重要的一個場景是，圈選預流失用戶，通過app push、短信等方式進行召回。

目的與場景明確了，接下來就是流失標簽的定義了；作為PM，我立馬與運營進行了溝通，了解一線業務人員對于流失的理解。

這時，很容易又踩到了第二個坑：詢問技巧。

錯誤方式：

• 我：咱們現在要對用戶打標簽用于召回了，你覺得“流失1天以上”和“流失30天以上”，哪個更合適？
• 運營：我覺得都是需要的，不同的流失程度我都會關心。
• 我：好吧…..那針對活躍標簽，你覺得“最近7天登錄”“最近14天登錄”“最近30天登錄”，哪個最合適？
• 運營：那肯定都要啊，這都是我們平時會關注的指標；emmmm…..天數能不能不要固定？我們能自定義是最好的。

與業務方溝通會發現，在對方對標簽不甚熟悉的情況下，會誤將標簽與業務指標相混淆，從而顯得“貪心”起來——什么標簽都想要。

這時，你需要轉換一種提問方式，得到最有價值的答案：

正確方式：

• 我：咱們現在要對用戶打標簽用于召回了，平時你想對哪些用戶進行召回呀？
• 運營：我想想…..我平時看數據，大多用戶會在前期流失，3日留存率就只有xx啦！是我的話，我會在3日這個節點去召回。
• 我：soga，那我們可以提供“流失3天”這個標簽，方便你進行召回操作。

精簡標簽之后，留下最重要、最迫切的一些標簽，作為第一期的實現內容。

之后你會發現，一些基礎標簽，已經能滿足百分之六七十的需求啦；這樣既不會造成開發資源的浪費，也避免業務人員在使用時，面對著海量標簽猶豫不決。

二、用戶標簽的分類

如果看過很多文章會發現，大家對于標簽有非常多的不同描述，也少有文章有去認真講解這個認知前提；這也導致初期容易對標簽的理解產生混淆，因為從不同的維度去認識，標簽有著不同的分類。

經過一些整合后，我認為大致可以從五個角度去理解標簽：

1. 從更新頻率來分：靜態標簽、動態標簽

例如“性別”這個標簽，一般來說是不會隨著時間變動的，所以它屬于靜態標簽；而“最近一次訪問時間”會隨著每次用戶登錄而更新，也就是動態標簽。

2. 從主題上分：屬性標簽、行為標簽等

隨著業務的進行，標簽往往會越來越多，而“主題”幫助我們從業務角度對標簽進行歸類，方便后續有秩序地補充新的標簽。

例如我可以分為“屬性標簽”和“行為標簽”，將“性別”“年齡”這樣描述用戶的自然屬性的標簽歸于“屬性標簽”，而將“近30日下單次數”這樣的涉及到用戶下單行為的標簽歸屬到“行為標簽”。

主題的劃分并沒有規定，不同的公司可以根據自己的業務需要進行歸類整合，避免標簽體系雜亂。

3. 從層級上分：一級標簽、二級標簽等

同樣，層級也是為了業務理解更加有序才產生的，例如上述的“近30日下單次數”可以作為“二級標簽”，歸屬于“近30日行為”這個一級標簽；那么下次添加“近30日登陸次數”這個標簽時，就可以同樣歸于“近30日行為”這個一級標簽之下。

當然，如果業務邏輯復雜，可能還會有三級標簽。

4. 從開發方式分：統計類標簽、規則類標簽、算法類標簽（又稱：事實標簽、模型標簽、預測標簽）

這一種分類方式是從技術開發角度區分的。

“統計類標簽”（有些又稱為“事實標簽”）是從底層數據表中取出原始數據，進行簡單的加減乘除運算得到的標簽；例如“最近一次登錄距今天數”這個標簽，就是將用戶的最后一次登錄時間與今天做減法，得到距今天數，它反映基本事實。

而“規則類標簽”（有些又稱“模型標簽”）則是進行了業務定義后的標簽；例如“流失用戶”這個標簽，基于我們的業務認知，可以將“最近一次登錄距今天數”大于30天的用戶定義為流失用戶，不同公司會有自己的定義方式；例如“抖音”這樣高頻的社交產品，他的流失的定義一定會嚴格于“攜程”這樣低頻的出行產品。

“算法類標簽”（又稱“預測標簽”），顧名思義，就是需要利用算法才能得到的標簽了；例如電商產品常通過用戶的下單行為，去猜測用戶的性別；通常算法類標簽涉及復雜的邏輯與權重，開發難度大，在所有標簽中占比不高。

5. 從生成規則分：單一標簽、復合標簽

一般來說，上述的統計類標簽可以說是單一標簽，而規則類和算法類標簽就是需要多個單一標簽組合而成的復合標簽。

我們將上述的例子放在一張表里，得到下圖：

搞清楚標簽的分類之后，團隊在搭建過程中對齊口徑，再去制定相應的標簽值就容易推進了。

三、用戶標簽與畫像的關系

起初在開始做標簽的時候，我一度混淆了標簽與畫像的概念。

平時，我們常把兩個詞捆綁在一起說，但是標簽=畫像嗎？我們先來看看百度百科的解釋。

度娘的解釋是：畫像需要“利用標簽將用戶形象具體化”，意味著——畫像需要建立在標簽的基礎之上，存在依賴關系，但又不盡相同。

標簽是對于用戶，更偏底層的一種描述，當我們給用戶打標簽時，此用戶的數據表中填充了“26歲”“女性”“北京”“白領”等標簽值。

對個體用戶而言，我們一般不將其標簽稱為畫像，而叫做“典型用戶”，用于直觀闡述我們的核心用戶是什么樣的，或者用于客服回訪時，快速了解用戶的相關信息。

而我們常說的用戶畫像系統，一般針對的是一個群體。

當每個用戶都被打上標簽之后，通過統計的方式將一個群體的特征進行匯總，才是我們想要得到的畫像——當前我們的活躍用戶主要來自哪些渠道？主要位于哪個年齡層？從而可以反向推導出哪些是最適合我們產品的用戶，調整廣告投放策略。

如果說標簽是底層數據的標識，那么畫像可以說是一個應用場景；同樣，標簽還有另一個重要的應用場景——分群。

上述場景中，當我們要進行一次app push時，業務人員需要利用標簽，選擇精準的目標用戶進行推送，從而達到最高的ROI；例如電商常見的，針對“偏好短裙”和“偏好美妝”的女性用戶，編輯不同的文案和折扣信息，從而吸引點擊、下單轉化。

綜上所述，標簽與畫像有一定的聯系，但又不完全一致，切勿混為一談。

標簽的使用場景，還需要我們在深入業務的同時，不斷去挖掘，讓其價值最大化，才是我們所說的真正的“精細化運營”。

作者：人間練習生，一只成長中的產品汪；公眾號：人間練習生

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