編輯導語：字節跳動的產品也是有屬于它本身的哲學，你是否想要了解一下呢？本篇文章中，作者介紹了大標簽和小標簽，從中去了解層級思維和光譜思維，以此來了解互聯網怎么挖掘用戶需求，一起來看看吧！

一、從大標簽變成小標簽

在好多時候我們去形容一個人的時候，都會去找幾個標簽貼在對方身上，比如在深圳有10套房，在華為工作。用一個幾個詞或者特征概括一個人是有錢人還是窮人。這種用大標簽思路來割裂一群人，和今天聊內容還不一樣。

主要弄懂大標簽和小標簽，大致上你就知道那些互聯網怎么挖掘用戶需求。

傳統的用戶分層方式，把一整個市場劃成一個個層級，商家會對不同層級的市場產生不同的產品。按常理說也是行得通方法。但是在實際運用中也會遇到不盡人意的地方。

我們稍微細心想一個事，即使在和鄰居在同一個區里面，彼此之間差別還是很大的，對面的鄰居會喜歡在拼多多購物，你對此可能是毫無興趣。

1. 用中美超市來做案例說明

在中國永輝有1000家門店，營收有878億。美國的costco500家門店，有1527銷售額。但是你要是去逛美國的超市就知道，美國是用剛才說的按照層級來劃分市場。

可是這種方法用在中國的超市萬萬行不通。

美國是可以用房產來進行用戶細分，在中國是做不到，美國的學校是靠房產稅來運營，所以造成了每個區域的房價有很大差異，房價高的地方學校自然比較好。

也就是說美國的超市，可以通過學區和房價來篩選出客戶。在中國過去10年里投資最好的資產就是房產，導致高房價不能夠代表高消費群體。

還有就是國內的房稅收只收一次，而且比例很低，買房完全可以借用杠桿。因此造成在同一個小區，收入水平不會是在一個水平線上。最后造成單一的生鮮店鋪不能夠滿足同一個小區的生活需求。

對于零售來說，你如果不能做到用戶細分，就不能提供較大差異性的商品，比如costco就能做到只賣大件商品和收會員費賺錢，當然和國情也有很多的關系。

國內的超市們既然不能差異化，就是只能短兵相見，兩個不同超市的商品同質化很嚴重。這個就導致超市只能靠地產化來賺錢，比如收租金、收上架費、扣點當二手房東等等，還有就是通過延期供應商的賬單提高資金使用率，用別人的錢來投入新店鋪。

中國超市因為房地產過去20年里，享受到了時代的紅利。但是從2018年開始，國家從政策層面控制房價的上漲，做了限購、做了限售、提高了首付比例等等。也就是說當地產不再是驅動經濟增長的手段，那超市們要怎么做？

2. 利用大數據來做差異化營銷

剛才我們講了大標簽的運用，接下來講小標簽，雖然兩者都是標簽，但是有著很明顯的區別。

第一小標簽是一個碎片化的標識，比如你今天在抖音上看了一個非常美的女孩是能跳舞視頻，觀看時間3分鐘，還點贊留言。抖音就會把這些行為記錄下來，這些叫小標簽。

主要你在的行為發生在互聯網產品上，你閱讀每一本書，你聽過的每一首、你購買的每件商品，都會被系統悄悄給你貼上幾十上百個標簽。

這些標簽用來做什么？

在實際應用中，主要是做用戶畫像，而是這種用戶畫像有區別傳統大標簽的劃分，在傳統大標簽，商家只會聚焦你收入多少、是不是白領。用這種粗狂方法來劃分用戶群體，然后再向劃分出的群體投入產品?？墒?，在現實中，我們知道人與人之間的距離，可能比人和猩猩距離還要大。

但是小標簽就不一樣，它就像一個行為跟蹤器一樣，把你在網上的行為軌跡都收集在一起組合一個形成，你的顆粒度越多，就能更加真實還原你本身的形象，小標簽就會成為最理解那個人，甚至超乎了你自己了解自己。

比如好多時候，我們去認識一個人，大多是基于對方身上的“大標簽”看他家庭背景、看他工作背景、看他是不是高富帥等等。如果你和對方接觸的時間越來越深之后，你會慢慢從“大標簽”思維轉移到“小標簽”。最后你一看，原來這個人和當初認識是兩回事。

既然用戶畫像這么好用，超市們是怎么用？

最近的幾年，新零售的玩法都放在了前端獲客和銷售上，年輕人和老年人可以通過送貨上門還是出門買菜來劃分，建立這種差異化比較比較方便，但是不能夠形成護城河，因為對手也會跟進。比如仆仆超市，現在擴大自己的用戶規模，已經在很多小區打出轉化老年人的廣告“買菜交給我，廣場舞交給你”。

所以，新零售的為了更精準的用戶細分，采用了“商品推動銷量”策略。用大數據給不同類型的客戶打小標簽，還原客戶的消費習慣。

這是一個用戶洞察和艱難試錯的過程，比如叮咚買菜通過設置小包裝水果+特色早餐來吸引客戶，但是效果很一般。最后還是選擇了用買菜的方式來盈利。

當然了，賣菜也是一門技術活，比如盒馬就喜歡盯上了一家三口，賣的東西都是品牌包裝，價格也比同行貴很多。

最后事實證明，就算用大數據的方法改造一個行業，也會發生事與愿違的結果，做新零售的巨頭們都沒有正式盈利，連備受矚目的盒馬只有1/3門店開始盈利。

可能最關鍵的環節之一，缺少有效的用戶畫像，到現在為止也沒有人搞清楚一個社區有幾類用戶，喜歡買什么，即使盒馬利用了阿里的大數據選址和布局商品，也是踩了很多坑。

?二、字節跳動小標簽思維

在以前我們總會認為：一個看上去很普通一個人和一個看上去很精英的人，他們的偏好性、購買行為差別會很大。但是在小標簽的顯示下，重疊度是高到讓你吃驚。比如拼多多13.7%的用戶來自線下購物人群，拼多多和京東重合的用戶達到了25.9%。以前那些在京東購買的人群也喜歡在拼多多購買電子產品，尤其是互聯網從業者。

我現在的老板創業8年，在世界各地都有業務，公司應收也是20億以上，平時吃飯呢，也不講究好吃好喝的，穿著也不講究。但是呢，在員工工資福利上面卻能做到和一線互聯網公司靠近。

按照傳統劃分方法，這應該是一個節儉或者摳門的人，可是放在小標簽思維下，一下子就解釋明白，他身上有很多創業時候帶來一些習慣和觀點，也有創業艱苦的時候，每天擔心公司沒錢花，需要一塊錢變兩塊錢花。

如果是一道光，再用三棱鏡折射在他的身上，就會發現他身上有很多光譜，赤橙黃綠青藍紫。這個也稱為光譜思維。從大標簽變成小標簽看用戶，其實就是把原來的層級思維變成光譜思維。當我們具備這種思維，就容易理解一個事，為什么那些有錢人也愛用拼多多。

回到字節跳動上，他們是做新聞內容起家的，字節跳動與拼多多有類似的成功軌跡。今日頭條初期也面臨著內容低俗的質疑，先占據下沉市場，如三線以下城市的低學歷人群；隨著推薦算法的優化，逐步得到更多主流人士的認可。

在算法作用下，它不做產品預設、不做事先的定位、不做用戶畫像、而是通過用戶的行為、偏好、愛好、興趣不斷的細分，變成幾十上百個小標簽，再從一堆小標簽中還原一個真實的人，在這個機制下代碼比人更懂人，這也字節跳動做爆品思路。

抖音在沒有出來之前，抖音CEO張楠就注意到一個現象，，今日頭條上短視頻內容的流量很大，并且大量用戶在打開今日頭條App之后，直接去點視頻，根本不會去看文字內容。

于是一個創新的點子就產生了，字節跳動就想著，新的品類機會就要來臨了，要是其他公司可能就想著，我先做一個APP試試，但是字節跳動干脆推出一大堆視頻APP,其中能夠出圈的產品就有:西瓜視頻、火山視頻、抖音。

?三、大中臺小前臺策略

我們在傳統企業似乎是找不到中臺概念，但是中臺并非只是互聯網公司才有，而是組織自然而自然演化出來，因為你的企業變大了之后，就不能單靠職能分工來管理，而是靠內部平臺來做創新。

1. 舉個機場的例子

舉個例子，一個機場，要想轉型成為數字化的智能機場，只靠自己的數據是遠遠不夠的，它必須把航空公司、空管中心的數據接進來。比如深圳機場，就因為做到了全量全要素的數據連接，廊橋的利用率提高了10%，10%意味著什么？意味著每年有260萬人省去了坐擺渡車的麻煩。

有了內部透明化、外部開放化，就有了海量的數據。但有數據不是目的，重點是要能用得上。

要能把分散的經驗集中起來投放到一個點上，就需要一個平臺管理，這個平臺又稱為中臺。

中臺的作用相當于把有用的經驗都按成一個標準分散出去使用，就像U盤一樣即插即用。

2. 再比如亞馬遜

亞馬孫的核心理念就是把自己內部用得好的功能都轉化成對外服務化業務。比如，亞馬遜的物流服務，原本是想搭建一個內部的物流系統提高用戶體驗，但是亞馬遜把這件事做成了之后，還再提高一個維度“將自己物流外包出去給別人用”。

即使你是一個沒有入駐亞馬遜平臺的公司，你也可以付費使用亞馬孫的物流服務。

回到中臺身上，它的作用就是數據中心，每天都是在收集各式各樣的數據、每天都在挖掘新的數據?；蛘哒f它真正的產品是外界看不到的，那就是不斷向內部生長出越來越清晰的用戶需求。用戶需求的畫像是它真正的產品。

一個產品之所以存在是為了解決用戶遇到的難題或者麻煩，要知道在解決麻煩的時候，很多時候我們不會只遇到一個麻煩，而是碰上好幾個。

就像你去相親，對方對你的要求絕對不是只有一點。而在其中，產品經理干的活就是把用戶遇到的麻煩點，都一一的標記在用戶的麻煩地圖上，這張圖越清晰，就越有用。

而中臺就是幫助你捕捉痛點，從一個大而籠統的痛點變成一個有場景化、越具體的痛點。只有你定位到真問題時的，提出來的解決方案才是可行的。

所以在字節跳動的體系中，先出了今日頭條，再有抖音，抖音很快就火遍了全球。表面上看抖音是一個新產品，實際上是一個做老很久的產品，默默的努力驚艷所有人，就像你想創業成功，你必須在創業之前做了很多很多創業要經歷過的事情。

這個也是為什么字節跳動能夠在短時間內推出很多款產品的獨門秘訣。

四、總結

從大標簽到小標簽，就是從層級思維到光譜思維，中間是算法，換一個角度看字節跳動是一個算法驅動的公司。

大中臺，小前臺，你能把一個事情做成功的時候，一定是在此之前做了大量的儲備，回到字節跳動上，他們利用中臺的數據取尋找用戶需求，一旦發現有新的場景發生，就會用資源放到前臺拓寬它、驗證它。

本文由 @吳吳吳大發 原創發布于人人都是產品經理，未經許可，禁止轉載。

題圖來自 Unsplash，基于CC0協議