客户画像及标签体系

一、标签管理系统的应用及其场景

1.?标签系统的定义

用户标签是填充用户画像的核心因素，是将用户在平台内所产生的行为数据，分析提炼后生成具有差异性特征的形容词。在用户与企业互动的过程中，也会主动或者被动留下各种行为数据，企业可以将这些数据抓取并归纳成一个个标签词，就形成了描述用户特征的标签。

2.?标签系统的应用

标签系统主要应用于以下场景：

1、用户特征洞察

用户画像是帮助企业员工了解用户的重要工具，可以辅助业务人员快速获取用户的信息，建立认知，发现用户特征，获得业务灵感。

2、内容精准推送

以客户朋友圈运营为例，运营人员可以指定标签用户可见，让消息精准触达，这样可以实现朋友圈的定向推送。

定期地做一些客户朋友圈、微信群福利活动，定向邀请某个标签的用户参与，提升社群运营效率，并且提升营销的精准性。

如果是固定的文案&营销推送，可以做成自动化，比如会员到期提醒、沉默预警提醒、流失召回等。

3、数据分析

我们可以通过标签做很多维度的分析。

例如以性别维度进行分析统计，以行业进行分析统计，如果以用户的首次来源作为标签，还可以了解用户的渠道信息。用户标签（用户属性）可以作为细分维度支持多视角的数据展示。

4、其他功能应用

除了上述场景以外，用户标签还可以成为其他功能的基础，比如好友裂变功能，智能表单功能等。自动化的业务系统能更有效的利用这些用户标签，从而发挥更巨大的威力。

二、场景标签类型

1.?静态标签与动态标签

按数据的实效性来看，标签可分为静态属性标签与动态属性标签。

静态标签：用户主动提供的数据：指用户不变的基础信息，多为用户固定数据，如姓名、性别、年龄、身高、体重、职业、地区、设备信息、来源渠道等。 静态标签主要用于了解用户的基础需求。

动态标签：存在有效期，需要定期地更新，保证标签的有效性。比如用户的购买力，用户的活跃情况。

三、标签制定建议

什么是用户画像,一般用户画像的作用是什么？

用户画像又称用户角色，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。

目前市场是分为 To C 和 To B 两类用户画像需求，网上传播的用户画像一般以 C 端为主，它们模版多，方法全，RFM 模型成熟，并逐渐衍生出一些用户洞察公司，帮助企业完善用户画像。但这些 C 端模版对于 To B 端的企业来说无法直接套用，并且两者用户画像研究群体不同，导致在洞察方法上也略有差异。

此处我以制作 To B 用户画像为例进行阐述，希望可以解决你的疑问，它的的主要内容包括：

用户基本信息很好理解，B 端客户一般为企业，它的基本信息就包括企业信息，组织架构，公司特征等，这些信息对我们建构用户基本框架提供了很大的帮助。根据用户基本信息，可以将用户团队规模大致分为 10 人以下、20 人～50 人、50 人以上等类型。或者可以根据所在行业的核心关注指标来进行不同团队的划分。

此处，我们以 20 人～50 人的公司为例，模版中可以依次填入公司名称、公司特征、组织架构的信息。

完成基本信息的输入，20～50 人创业公司的基本面貌就可以清晰地展现在我们面前，这种信息类似于 C 端用户画像的信息，很好地解决了“用户是谁”这个问题，将一行行数据和文字具象化，让产研人员可以感受到活生生的用户，而不是陷入自我想象的循环圈。

建立用户基本轮廓后，我们可以继续从用户决策链下手。如果我们能充分了解决策链上各个角色的影响力，以及他们对产品的需求，那么才能提高获得订单的成功率，进而完成我们对用户核心诉求的探索。

以蓝湖一个 PM 画像为例，Kevin 是产品负责人，在社区领域经验非常丰富。他们的产品节奏从来不以快为标准，而是以好为标准。目前，很注重流程的管理以及文档沉淀，深知这些是保证高品质输出产品的关键。希望能有一个 All-in-one 工具能更便捷的使用。

人数不同的公司，决策链的长短也有区别，小公司 PM 的影响力可以占到 70%，而中大型团队 PM 还有总监、VP、CEO 等关键角色。所以你可以根据不同的公司情况，有针对性地进行补充其他关键用户画像，完善决策链。

在了解各个关键角色的用户画像之后，我们可以对决策者的核心诉求进行归纳总结；一方面，从使用者、决策者的双维度出发，帮助产品不断优化和迭代；另一方面，为客户精细化运营提供抓手和依据，实现产品增长目标，从而提高企业的市场占有率。

如果调研足够深入，甚至还可以得到一些用户的关键数据，例如 DAU、WAU 等，这部分数据对于你填充用户画像的最后一块空白非常有帮助。

在搜集以上信息结束之后，你可以根据在调研中发现的差异点进行个性化补充，比如重新进行用户分类，更改用户的公司规模，增加关键人物画像等。

洞察用户进而输出完整的用户画像报告这是我们每个人都必须了解的事情，无论你是产品、设计还是运营、销售，了解用户可以让我们更有针对性地帮助他们达成目标。

这个模版我已经上传至蓝湖的「超级文档」，大家可以在创建文档时直接选择，希望你能喜欢！

用户画像是通过数据分析和挖掘从用户的各类数据中提取共性特点的过程。作为大数据的根基，用户画像完美地抽象出一个用户的信息全貌，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息，提供了足够的数据基础，奠定了大数据时代的基石。

用户画像是在解客户需求和消费能力，以及客户信用额度的基础上，寻找潜在产品的目标客户，并利用画像信息为客户开发产品。提到用户画像，很多品牌商都会提到全方位用户画像，其实全方位用户画像是一个广告宣传用语，根本不存数据可以全面描述用户，透彻了解用户。人是非常复杂的动物，信息纬度非常复杂，仅仅依靠外部信息来刻画客户内心需要根本不可能。

用户画像一词具有很重的场景因素，不同企业对于用户画像有着不同对理解和需求。举个例子，金融行业和汽车行业对于用户画像需求的信息完全不一样，信息纬度也不同，对画像结果要求也不同。每个行业都有一套适合自己行业的用户画像方法，但是其核心都是为客户服务，为业务场景服务。

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