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私域的本质是对人的运营，我们经常会说“挖掘用户的长期生命周期价值”。客户价值也遵循“二八定律”，即20%的用户贡献了80%的收入，所以集中资源完成这部分用户群体的运营才是最优解。
那怎么做到这一点呢？核心就是通过搭建用户标签体系，进行用户分层，实现对用户有针对性的精细化运营。
通过标签化之后的用户分层既能提升运营的效率，比如实现一对多运营、分群运营，更能减少对非目标用户群体的打扰，实现更高效率、更低成本的运营。
本文的主要内容包括标签体系的作用、分类、常用标签，以及如何实现用户标签体系的搭建反哺运营业务。
在文章开头，我们先来了解下通过搭建标签要实现的用户分层的底层逻辑。
用户分层实际上是根据不同用户的行为或者属性特征（即用户标签）将用户分为不同的群体，进而制定不同的运营、产品等策略，满足差异化需求，进而实现更大程度上挖掘他们的价值。
不同的用户的需求、特征、偏好是不同的，假如我们用“一刀切”的运营思路，那势必不能发挥运营的最大功效，反而对用户来说不友好。
所以综合来说，用户分层具有以下意义：
对不同渠道、不同需求、不同偏好的用户精细化运营，有针对的实现高效率的运营
区别不同价值的用户，20%的用户贡献了80%的收入，利用分层运营可实现资源投产比最大
快速找出运营工作中的问题，制定对应的策略
建立用户分层是结果类产出，前提是我们得搭建起用户标签体系，通过标签才能对用户有更深的理解，划分不同维度进行分层运营，可以说分层运营是用户标签体系的下游产出，用户标签串起来了分层运营这条线。
在我们日常生活中，标签其实无处不在，例如职位、收入、年龄等。在企业信息中，标签是某一种用户特征的符号表示。
用户在与企业的交互中，主动或者被动留下了很多数据，企业可以定义这些数据，这些数据形成了一个个标签，标签越多，我们对用户的理解就越深入，此时我们就可以通过用户标签构建用户画像。用户画像是指根据用户的属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等信息而抽象出来的标签化用户模型。用户画像是标签的集合化体现，为企业提供了足够的信息基础，能够帮助企业快速找到精准用户群体以及用户需求等更为广泛的反馈信息。
用户画像是对外展示的有血有肉的“面子”，那用户标签则是以数据、逻辑支持整个体系的“里子”。
从数据技术分析上来看，用户标签的分类有很多，
按照标签的变化频率，可分为静态标签和动态标签
按照标签的指代和评估指标的不同，可分为定性标签和定量标签
按照标签的来源渠道和生成方式不同，可以分为基础标签、业务标签、智能标签
按照标签体系分级分层的方式，可以分为一级标签、二级标签、三级标签等，每一个层级的标签相当于一个业务维度的切面。在标签应用中按照不同的业务场景进行标签组合，形成相应用户画像
按照数据提取和处理的维度，可以将标签分为事实标签，模型标签，预测标签。这种用户标签的分类方式更多是面向技术人员使用，帮助他们设计合理的数据处理单元
这样的分类未免有些复杂和冗余，有些也应用不到。
在实际私域运营中，通常可以从渠道来源、用户等级、人口属性和消费信息这四个标签维度进行打标签，然后再根据各自企业的不同进行标签的细分。下面我对这四个标签维度进行详细介绍。
顾名思义，渠道来源就是用户从哪个渠道过来的，一级分类可以分为线上以及线下。线上又包括投放渠道、裂变渠道以及电商渠道等，这些渠道又可以向下拆解。
我拿裂变渠道举例，可以根据用户参与了什么活动、有没有完成任务等完成打标签行为。这个根据公司的业务而定。
清晰的渠道标签一方面便于我们跟用户沟通，另一方面可以作为用户精准度和价值的筛选条件，在后续的转化过程中，可以根据ROI数据调整运营动作。
用户等级标签是在实际业务中用到的较多的一类标签。从运营者角度出发，它可以帮助我们定义用户现在的价值，对不同层级的用户采取针对性的运营方案；从用户角度出发，满足用户的尊重感和身份优越感，并可以激发“较低等级”的用户通过更多、更持久的消费获得更多的用户特权。
RFM模型是用户等级最常用的模型之一。
R是最近一次消费时间。消费时间越近，意味着他对品牌的记忆、认可程度越深，这时品牌紧接着做活动、或提供其它服务，他们也最有可能会做出反应。
F是一段时间内用户的消费频率，消费频率越高的用户，对品牌的忠诚度也就越高，黏性越强。
M是一段时间内用户的消费金额，并不是每个用户给企业所带来的利润都是均等的，参考二八法则。
将R、F、M三个维度进行组合后，可以分为八种用户等级。
关于如何应用RFM模型进行用户分类，并采取何种运营策略，我们稍后再讲。
人口属性指的是地区、年龄、身高、体重、职业、生日、婚否、家庭情况等标签，不同的企业会用到不同的子标签。
消费信息标签非常重要，它包含了用户在平台的消费信息，知道了用户的消费偏好，我们才能更好的满足用户的需求。
比如，消费能力、消费频次、消费偏好（比如，服装行业，用户更喜欢什么风格）、价格敏感程度、买过的产品（颜色、大小、价格）、参与的折扣、参与的促销活动……
同样，需要根据不同的行业选择不同的标签体系。
好了，我们弄明白私域运营过程中经常用的标签，那我们如何搭建用户标签体系，给用户打标签呢？
虽然标签体系是私域运营过程中不可缺少的一部分，但还是有的企业无法完成标签体系的搭建。究其原因，包含没有数据采集能力（即干不了）、各平台数据无法打通，形成数据孤岛（即没法干）。需需要有经验的团队，结合公司业务情况以及团队情况，才有可能建立起可落地、有价值的用户标签体系。
通常获取用户标签的方法有两种：
这种是自动化打标签，即基于预先设计好的标签分类以及标签词库，对用户的数据进行提取、筛选，自动打上标签。
比如消费频率，只要抓取用户在平台的消费数据，就能识别出这个用户消费过几次。
再比如消费价格、最近购买的产品、购买时所在的地域、颜色偏好等，都可以依赖系统自动化，通过对消费行为数据的筛选来识别。
举例：某平台用户标签
这种标签需要结合运营部门、产品经理以及技术部门协同沟通，建立自动化、标准化的用户数据模型。关于技术层面如何搭建标签系统，在这里就不多赘述了。
这种打标签的方式也很常见，通过运营人员与用户沟通交流，有意识地引导、记录，进而获得所需要的标签信息。
比如，在社群运营过程中，我们常常会基于用户在群内的活跃程度打上标签，优先转化群内高活跃用户。
这种标签因为是手动定义，容易出现员工给用户打标签的逻辑混乱，只有他自己能看懂的情况。我们简单地举个例子：员工A，喜欢给多次复购的高价值用户，打上“S”标签；而员工B则喜欢打上“A”。所以会出现标签混乱的情况，这就要求在创建标签库的时候统一定义，并且定期培训和检查。
打了标签之后，我们的运营才刚刚开始。标签是我们在进行精细化运营时的一种利器，通常标签的应用场景有4个：
利用大数据技术，基于标签体系构建用户的360°画像，从用户的各个维度进行分析，了解用户是谁，他们有什么特征，他们的兴趣偏好，而这些信息的研究是企业制定营销策略、服务策略，提升用户满意度的重要依据。
以数据为基础，建立用户画像，利用标签，让系统进行智能分组，获得不同类型的目标用户群，针对每一个群体策划并推送针对性的营销。精准化营销具有极强的针对性，是企业和用户之间点对点的交互。它不但可以让营销变得更加高效，也能为企业节约成本。
在这里我们举一个简单地例子：假如公司对1月份购买过两罐A奶粉的用户通过企业微信推荐类似价格奶粉以及专属优惠券。
简单粗糙的方式是将这部分用户全选出来，然后推送到企业微信的员工，然后提醒员工触达给这部分用户。
而精准营销是通过订单系统对购买过两罐A奶粉的用户进行监控，根据宝宝的用量进行消耗预估，在消耗结束的前一周给员工企业微信推送要推荐给用户的奶粉类型以及相应的优惠券，奶粉价格区间根据历史订单记录来判断，然后通过这种方式促成交易。
整个流程是基于营销自动化的流程，除了在具体沟通外几乎无需人工介入。效率提升明显
在用户需求为导向的产品研发中，企业通过获取到的大量目标用户数据，进行分析、处理、组合，初步搭建用户画像，做出用户喜好、功能需求统计，从而设计制造更加符合用户核心需求的新产品，为用户提供更加良好的体验和服务。
众所周知，今日头条是个个性化的新闻推荐引擎，在今日头条CEO张一鸣看来，算法是《今日头条》这款兴趣推荐搜索引擎应用的核心，这也是与传统媒体最本质的区别，今日头条之所以能够非常懂用户，精准推荐出用户所喜好的新闻，完全得益于算法，而正是精准推荐，使得今日头条在短短两年多的时间内拥有了2.2亿用户，每天有超过2000万用户在今日头条上阅读自己感兴趣的文章。
个性化推荐也被越来越多的公司所采用，我们通常所说的千人千面就是来自个性推荐。
其实用户分层也属于标签的应用，但我觉得可以把它拿出来单独讲一讲，因为这部分是我们在运营过程中常用到的。
当给用户贴上了足够多的标签之后，意味着我们对用户的了解越来越形象立体。可以基于用户分层从不同的标签出发，将用户进行分层。常用的分层有两种：基于业务的关键节点分层以及RFM用户价值模型，我们分别来说下。
基于关键节点的分层就是拆分用户在业务中的关键节点路径，对于每个独立的路径去做运营动作。那我自己在互联网金融以及在线教育行业举例。
在线教育的思路分为获客——转化——维护，而转化阶段一般是用户领取体验课，通过社群、1V1以及电话完成正价课用户转化，属于低频高价模型。我们可以将用户拆解为未领取体验课用户、体验课用户、正价课用户以及N门正价课用户。我们会针对与不同阶段的用户采取不同的运营方法，完成用户最终的转化购买。
互联网金融会分为：注册用户、首投用户、复投用户、N投用户以及超级用户。逻辑和电商平台差不多，并且我们通过数据发现，投资4-5次的用户留存率大大提升，所以运营动作会集中于如何提升用户的投资频率。
模型比较好理解，但是如何根据业务情况以及数据筛选得出这个模型需要费一些时间。之后我会单独写一篇RFM模型的文章，在这里我们先简单地了解下。
将所有用户的最近一次消费时间（R）、一段时间内（以30天为例）的消费频率（F）、总消费金额（M）这三大维度数据统计出来之后，进行排序，平均或按实际情况划分成5个档，并给1-5的评分（5为最高）。
比如，最近一次消费时间为5天以内的给5分、5-10天的给4分，以此类推……
比如，30天内消费频率在15次以上的给5分，10-15次的给4分，以此类推……
再将这张评分表对照用户的消费数据，给所有的用户打分。
全部用户打完分之后，再计算出R、F、M评分的平均分值。如果用户的评分大于平均值，那么他就对应“高”。
比如，甲用户M（消费金额）评分计算出来为4分，M平均评分为3.5分，那么他就属于“高”的消费金额。
乙用户F（消费频率）评分计算出来为3分，F平均评分为4.1分，那么他就属于“低”的消费频率。
然后将同一用户的三类标签进行评级，得出这张表（成交客户等级需根据业务实践而定）。
需要注意的是，用户分层只是过程，更重要的是分层之后所采取的运营动作。
比如，针对重要价值用户，他们对品牌的价值最大，那么就需要花更多的资源投入，去维护他们。
例如享受专属折扣、专属优惠券、专属会员日、专属的超预期服务（无忧退换货、极速退款、免费上门取件、双向包邮等）、定期送专属礼，或者再极端一点，还可以举办线下见面会，产生进一步的情感联系。
针对重要发展的用户，要做的运营动作，就是提频，比如开发轻会员锁客、促销活动、主题活动、种草群、打卡群等。
针对一般挽留的用户，主要通过折扣优惠引导低频购买，再通过公众号、朋友圈、视频号、社群等渠道的内容建立信任。
1、用户分层实际上是根据不同用户的行为或者属性特征（即用户标签）将用户分为不同的群体，进而制定不同的运营、产品等策略，满足差异化需求，进而实现更大程度上挖掘他们的价值。
2、标签是某一种用户特征的符号表示。用户画像是指根据用户的属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等信息而抽象出来的标签化用户模型。
3、用户分层具有以下意义：
对不同渠道、不同需求、不同偏好的用户精细化运营，有针对的实现高效率的运营
区别不同价值的用户，20%的用户贡献了80%的收入，利用分层运营可实现资源投产比最大
快速找出运营工作中的问题，制定对应的策略
4、在实际私域运营中，通常可以从渠道来源、用户等级、人口属性和消费信息这四个标签维度进行打标签
5、如何给用户打标签？
设计好关键词，自动提取
手动打标签
6、标签的应用
了解用户
精准营销
产品创新
个性推荐
7、用户分层有2种模式：基于业务的关键节点分层、基于RFM用户价值模型
8、用户分层只是过程，更重要的是分层之后所采取的运营动作
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