标签体系、用户分群、用户画像「玩味」解读，你沦为形式主义了吗？
数据一直是各行各业的核心资产，蕴含巨大价值待挖掘，在数据→信息→知识的转化过程中，标签、指标是基础，它将抽象的数据转化为一个相对具象的信息中心，用户分群和用户画像都是在建立在信息中心上的综合应用手段，通过这些应用能更好地帮助企业构建精细化运营闭环，最终提高企业效能和用户满意度。
但是，如今越来越多企业只是随波逐流，开始做标签、用户分群、用户画像，仅仅做到“形”似，连“神”似都没做到，更不用说能真正带来价值，那么到底如何理解和应用标签体系、用户分群、用户画像呢？下面本文将分四部分进行详细解读：
建体系——构建标签体系，筑造信息中心
应用——用户分群+用户画像，综合应用
智能画像与标签开放平台，个性化智能营销闭环的“搭建台”
举例：金融业标签体系和用户画像的应用实践
一、建体系——构建标签体系，筑造信息中心
如今，各行各业开始意识到数据的价值，开始沉淀数据资产，挖掘数据价值，但是数据本身是很难直观地看到其价值，需要将其所承载的信息，进行具象化，因此，有了标签体系的诞生。可以说，标签是来源于业务目标的，是服务于业务应用。它是推导出来的结果，是根据业务的不同需求而产生的，如用户生命周期相关的标签（如活跃度、生命周期价值等）、利益偏好的标签（如引荐频率、领券率等）、业务预测类标签（如 7 天内购买预测、分享预测等）。
所以企业构建标签体系的良好基础是建立在对现有业务的精准把控上，就像建一座高楼，你只有明确要建多少层，建在哪，才能因地制宜的去打好地基，恰到好处的完成目标，因此，企业首先要通过梳理自身业务的需求，并根据需求来定制化的构建相应的标签，最终构建属于企业自身的标签体系。
二、应用——用户分群+用户画像，综合应用
当企业建立了成熟的标签体系，就能再根据具体需求进行用户分群和用户画像等更多的应用。
用户分群，将对的人放在对的位置
将用户信息标签化后，通过分析用户的历史行为路径、习惯、偏好等属性，加上二次加工得到的标签，能把具有一定特征的用户划分为一个群体，这样就能得到用于不同业务应用的用户分群。比如运营人员需要选择一批对 A 商品有购买意愿但并未下单的人进行优惠券的推送，就可以通过标签选择最近一个月将 A 商品加入购物车，同时未购买同品类商品的人建立一个分群推送优惠券，并在后期通过这个分群来判断它的购买情况。
用户画像，精细+精准的个性化了解用户
在良好的标签体系构建基础上，企业可以进行用户画像的有效应用。比如企业的产品、运营、营销人员可以根据标签抽象出用户群体中的典型用户，举个例子电商企业在做精细化运营时，运营人员需要先了解自身企业的用户群体分布，通过用户行为数据以及标签系统，从忠诚度和变现能力两方面将用户分为少有消费低频访问、有较多消费低频访问、高频活跃少有消费、最大价值用户四类，再根据筛选出来的用户的一些用户行为、所占比重、购买偏好等构建一个整体的用户画像，并根据用户画像进行定制化的运营策略。除此之外，企业还可以根据每个人在产品中的用户行为数据构建用户画像，产出描述用户的标签集合，如猜他的年龄，生活城市，乃至有什么爱好，要买什么东西等。
前面我们介绍了标签体系的构建，以及相关的用户分群与用户画像的应用，但在我们接触的企业中，很多企业表示希望实现千人千面的智能营销，并进行了很多尝试，但出于各种原因难于实现，对此，神策数据新推出“智能画像与标签开放平台”方案，为更多客户通过数据驱动实现个性化智能营销闭环提供可能。
三、智能画像与标签开放平台，个性化智能营销闭环的“搭建台”
神策数据新推出的“智能画像与标签开放平台”方案，致力于整合挖掘用户行为数据和业务数据的价值，打造千人千面，深入分析标签与画像的场景应用，最终使企业构建个性化智能营销闭环。
该方案在产品、服务、咨询等维度，面向企业的数据基础建设全方位地提供解决方案。不止于标签管理，更是拥有一个“智能数据分析机器”，把可以用的数据有结构、有次序地整理好，将数据沉淀为可以直观理解的有价值的信息，并转化成自然语言，提供给不同的人随取随用，达到轻松释放数据价值的目的。智能画像与标签开放平台可作为自动化运营、个性化触达应用的基础数据平台，同时通过结合行为与业务数据的融合标签体系，可多维全面地描述用户特征，帮助企业精准构建多维画像，实现千人千面。
图 神策智能画像与标签平台的独特价值
神策数据希望通过此解决方案，助力企业在切实落地标签体系，实现用户分群的智能化管理，用户画像的精准构建，并进一步发展相关应用价值，如个性化实时营销、精细化客户生命周期管理、个性化推荐与推送、高价值客户深入开发、风险管理&风险预警等。最终，为企业打造第一方的个性化智能营销闭环，实现业务的全方位统筹把控，达到价值最大化管理的目标。
四、金融业用户画像和标签体系的应用实践
某理财公司 A 目前将重点转移至对交易数据、资产数据、产品数据、人口属性数据等数据结合新挖掘的用户行为数据进行统一管理，致力于实现全用户标签的整体统筹，实现交叉营销。
例如，A 计划做一次大型营销活动，为保证营销对象的全面把控，A 在营销活动开始前，预先找到做过某种目标动作的种子用户，然后在标签管理平台提取这些用户的标签，并根据这些标签进一步总结具有共性的具体用户特征，根据共性特征，继续在标签平台寻找相同特征（如资产、交易、用户行为等特征）的用户，防止没有做过目标动作的潜在客户群体遗漏，使人群放大后再实施营销。
某金融公司 B，发现目前存在用户 App 打开率不高和用户主要使用的只是一些利润率较低的早期功能两大问题，经过几次讨论分析后，决定采取构建用户画像，实施个性化推荐来提高产品的用户体验，让用户增加停留时间，并在感兴趣的内容推荐下引导至一些希望用户使用的功能模块。
B 公司通过分析用户的行为数据，根据用户的风险偏好、投资偏好、资讯偏好、近期意愿等特征总结出一系列标签，并为用户打上标签和进行用户分群，构建出一个整体的用户画像，通过用户画像找到优化的突破点和优先级，再通过行为特征和相应的算法为客户量身制定相关喜好或潜在喜好的推荐，直接切入客户心中所爱或心之所向，最终实现了增加停留时间和增加客户解锁其他功能占比的预期，并大大提升了用户体验和服务效率。
以上是两个金融企业成功的实践案例，他们之所以能顺利进行与其前期用户标签体系的有效搭建密不可分，事实上，数据的挖掘和应用是一个厚积薄发的过程，前期积蓄足够的能量和做好充足的准备，避免形式主义，真正将每一步落到实处，将为后期的业务带来多米诺骨牌般的连环效应。
写在最后的话
神策数据一直致力于帮助客户实现数据驱动，也希望通过更多优质的产品和服务不断为企业赋能，目前已经打造了神策分析、神策自动化运营、神策智能推荐、神策客景等产品。未来，神策数据也将与更多客户一起用技术不断探索和突破各行各业产品创新和服务的边界。
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