數據一直是各行各業的核心資產，蘊含巨大價值待挖掘，在數據→信息→知識的轉化過程中，標籤、指標是基礎，它將抽象的數據轉化為一個相對具象的信息中心，用戶分群和用戶畫像都是在建立在信息中心上的綜合應用手段，通過這些應用能更好地幫助企業構建精細化運營閉環，最終提高企業效能和用戶滿意度。
但是，如今越來越多企業只是隨波逐流，開始做標籤、用戶分群、用戶畫像，僅僅做到“形”似，連“神”似都沒做到，更不用說能真正帶來價值，那麼到底如何理解和應用標籤體系、用戶分群、用戶畫像呢？下面本文將分四部分進行詳細解讀：
- 建體系——構建標籤體系，築造信息中心
- 應用——用戶分群+用戶畫像，綜合應用
- 智能畫像與標籤開放平臺，個性化智能營銷閉環的“搭建臺”
- 舉例：金融業標籤體系和用戶畫像的應用實踐
一、建體系——構建標籤體系，築造信息中心
如今，各行各業開始意識到數據的價值，開始沉澱數據資產，挖掘數據價值，但是數據本身是很難直觀地看到其價值，需要將其所承載的信息，進行具象化，因此，有了標籤體系的誕生。可以說，標籤是來源於業務目標的，是服務於業務應用。它是推導出來的結果，是根據業務的不同需求而產生的，如用戶生命週期相關的標籤（如活躍度、生命週期價值等）、利益偏好的標籤（如引薦頻率、領券率等）、業務預測類標籤（如 7 天內購買預測、分享預測等）。
所以企業構建標籤體系的良好基礎是建立在對現有業務的精準把控上，就像建一座高樓，你只有明確要建多少層，建在哪，才能因地制宜的去打好地基，恰到好處的完成目標，因此，企業首先要通過梳理自身業務的需求，並根據需求來定製化的構建相應的標籤，最終構建屬於企業自身的標籤體系。
二、應用——用戶分群+用戶畫像，綜合應用
當企業建立了成熟的標籤體系，就能再根據具體需求進行用戶分群和用戶畫像等更多的應用。
用戶分群，將對的人放在對的位置
將用戶信息標籤化後，通過分析用戶的歷史行為路徑、習慣、偏好等屬性，加上二次加工得到的標籤，能把具有一定特徵的用戶劃分為一個群體，這樣就能得到用於不同業務應用的用戶分群。比如運營人員需要選擇一批對 A 商品有購買意願但並未下單的人進行優惠券的推送，就可以通過標籤選擇最近一個月將 A 商品加入購物車，同時未購買同品類商品的人建立一個分群推送優惠券，並在後期通過這個分群來判斷它的購買情況。
用戶畫像，精細+精準的個性化瞭解用戶
在良好的標籤體系構建基礎上，企業可以進行用戶畫像的有效應用。比如企業的產品、運營、營銷人員可以根據標籤抽象出用戶群體中的典型用戶，舉個例子電商企業在做精細化運營時，運營人員需要先了解自身企業的用戶群體分佈，通過用戶行為數據以及標籤系統，從忠誠度和變現能力兩方面將用戶分為少有消費低頻訪問、有較多消費低頻訪問、高頻活躍少有消費、最大價值用戶四類，再根據篩選出來的用戶的一些用戶行為、所佔比重、購買偏好等構建一個整體的用戶畫像，並根據用戶畫像進行定製化的運營策略。除此之外，企業還可以根據每個人在產品中的用戶行為數據構建用戶畫像，產出描述用戶的標籤集合，如猜他的年齡，生活城市，乃至有什麼愛好，要買什麼東西等。
前面我們介紹了標籤體系的構建，以及相關的用戶分群與用戶畫像的應用，但在我們接觸的企業中，很多企業表示希望實現千人千面的智能營銷，並進行了很多嘗試，但出於各種原因難於實現，對此，神策數據新推出“智能畫像與標籤開放平臺”方案，為更多客戶通過數據驅動實現個性化智能營銷閉環提供可能。
三、智能畫像與標籤開放平臺，個性化智能營銷閉環的“搭建臺”
神策數據新推出的“智能畫像與標籤開放平臺”方案，致力於整合挖掘用戶行為數據和業務數據的價值，打造千人千面，深入分析標籤與畫像的場景應用，最終使企業構建個性化智能營銷閉環。
該方案在產品、服務、諮詢等維度，面向企業的數據基礎建設全方位地提供解決方案。不止於標籤管理，更是擁有一個“智能數據分析機器”，把可以用的數據有結構、有次序地整理好，將數據沉澱為可以直觀理解的有價值的信息，並轉化成自然語言，提供給不同的人隨取隨用，達到輕鬆釋放數據價值的目的。智能畫像與標籤開放平臺可作為自動化運營、個性化觸達應用的基礎數據平臺，同時通過結合行為與業務數據的融合標籤體系，可多維全面地描述用戶特徵，幫助企業精準構建多維畫像，實現千人千面。
圖 神策智能畫像與標籤平臺的獨特價值
神策數據希望通過此解決方案，助力企業在切實落地標籤體系，實現用戶分群的智能化管理，用戶畫像的精準構建，並進一步發展相關應用價值，如個性化實時營銷、精細化客戶生命週期管理、個性化推薦與推送、高價值客戶深入開發、風險管理&風險預警等。最終，為企業打造第一方的個性化智能營銷閉環，實現業務的全方位統籌把控，達到價值最大化管理的目標。
四、金融業用戶畫像和標籤體系的應用實踐
某理財公司 A 目前將重點轉移至對交易數據、資產數據、產品數據、人口屬性數據等數據結合新挖掘的用戶行為數據進行統一管理，致力於實現全用戶標籤的整體統籌，實現交叉營銷。
例如，A 計劃做一次大型營銷活動，為保證營銷對象的全面把控，A 在營銷活動開始前，預先找到做過某種目標動作的種子用戶，然後在標籤管理平臺提取這些用戶的標籤，並根據這些標籤進一步總結具有共性的具體用戶特徵，根據共性特徵，繼續在標籤平臺尋找相同特徵（如資產、交易、用戶行為等特徵）的用戶，防止沒有做過目標動作的潛在客戶群體遺漏，使人群放大後再實施營銷。
圖 數據標籤管理平臺
某金融公司 B，發現目前存在用戶 App 打開率不高和用戶主要使用的只是一些利潤率較低的早期功能兩大問題，經過幾次討論分析後，決定採取構建用戶畫像，實施個性化推薦來提高產品的用戶體驗，讓用戶增加停留時間，並在感興趣的內容推薦下引導至一些希望用戶使用的功能模塊。
B 公司通過分析用戶的行為數據，根據用戶的風險偏好、投資偏好、資訊偏好、近期意願等特徵總結出一系列標籤，併為用戶打上標籤和進行用戶分群，構建出一個整體的用戶畫像，通過用戶畫像找到優化的突破點和優先級，再通過行為特徵和相應的算法為客戶量身制定相關喜好或潛在喜好的推薦，直接切入客戶心中所愛或心之所向，最終實現了增加停留時間和增加客戶解鎖其他功能佔比的預期，並大大提升了用戶體驗和服務效率。
以上是兩個金融企業成功的實踐案例，他們之所以能順利進行與其前期用戶標籤體系的有效搭建密不可分，事實上，數據的挖掘和應用是一個厚積薄發的過程，前期積蓄足夠的能量和做好充足的準備，避免形式主義，真正將每一步落到實處，將為後期的業務帶來多米諾骨牌般的連環效應。
寫在最後的話
神策數據一直致力於幫助客戶實現數據驅動，也希望通過更多優質的產品和服務不斷為企業賦能，目前已經打造了神策分析、神策自動化運營、神策智能推薦、神策客景等產品。未來，神策數據也將與更多客戶一起用技術不斷探索和突破各行各業產品創新和服務的邊界。
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