简单地说标签的本质，所谓的用户标签，就是对用户某个维度特征的描述。对一群用户来说，我们为了让业务做得更好，会想知道他们的很多特征。比如，我们这一季度有10万元的活动预算，应该集中花在哪里？这个问题，其实是希望能对给定用户群体的商业价值做很好的描述，知道哪些人是应该重点服务的对象。

用户标签可以有很多种存在形式，可以是用户的自然属性，可以是对用户交易、资产数据的统计指标，也可以是基于某些规则，总结出的一些分层。无论是哪种形式，都是对用户的某个维度特征做描述与刻画，让使用者能快速获取信息。

二、标签的应用场景

按照我们在多家不同企业落地标签体系的经验，用户标签的应用主要有四种场景。首先是辅助分析洞察，用户标签可以辅助业务人员快速获得用户的信息认知，发现显著特征，获得业务灵感。

其次是丰富数据分析的维度，对我们的业务数据做更深层的对比分析。分析洞察获得业务灵感后，标签可以辅助业务落地。

再次可以将用户群体切割成更细的粒度，使运营从粗放式到精细化，以多种运营触达手段，像短信、推送、活动、优惠券等等，对用户进行驱动和挽回，达到事半功倍的效果。

最后用户标签还可以作为数据产品的基础，例如个性化推荐系统、广告系统、CRM管理工作等。自动化的业务系统能更有效地利用用户标签的威力。需要注意的是，虽然用户标签画像体系是有价值的，但不是每个公司都能做。

第一，企业需要有足够丰富的内容、商品、服务或客户属性层次，或者业务进入稳定期的客群量级达到一定规模。

第二，用户标签体系有建设和维护成本，公司需要有相对完备的用户行为数据采集能力，如果没有丰富的数据源，用户标签也是巧妇难为无米之炊。建设需要衡量资源投入和性价比。

第三，标签画像体系并不是一个拿来即用的东西，它需要投入一定的人力和资源去建设和维护，才能和公司的业务场景很好地结合，发挥它的价值。

第四，公司在建设标签画像体系之前，应该先想好它需要落地的业务场景。如果没有明确可落地的业务流程和人员，即使花了大力气去建设用户标签体系，它也只是一堆死数据，只能摆在那里存着，这就没什么意义。技术并不是万能的，要和商业进行结合。

三、主流的标签框架

行业有四种主流的标签框架：第一种是基于营销触点的用户标签体系，它先把用户分为不同的营销阶段，再去细分每个阶段需要做的事情和标签。比如阿里系的标签框架AIPL，它把用户对品牌的认知阶段分为感知、有兴趣、购买和忠诚这四个阶段，然后再基于这四个阶段要做的营销动作去做细分标签。

第二种是基于增长漏斗的AARRR模型，它是一个很好的框架，无论是什么用户，都肯定属于其中一个阶段，然后再根据不同阶段需要做的增长策略，去总结用户身上的标签特征。

第三种是用户价值分层模型，比如RFM，它虽然只包含了付费用户，但付费用户是完全包含在RFM的框架内的。可以获知用户消费水平属于高中低的哪一层，用户最近有没有付费，我是否要对用户做营销。

第四种是基于用户偏好的模型。举例说明，假如我是一个房产中介，我就根据我卖房的需要，把用户的行为信息都归纳到买房需求上。这种框架看上去是列举式的，缺少了生命周期那种大而全的美的理论，但它其实对于业务应用来说是完备的，标签做出来就能用。

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