|还没理解用户标签体系？看这篇就够了( 二 )
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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图 4 业内主流的四种标签框架
在使用框架设计用户标签体系时 ， 应该去理解消费者的决策过程 ， 考虑商业业务的形态 ， 配合业务人员的作业需求 。 这些概念比较虚 ， 但一个好的用户标签体系离不开这些思考 。
神策认为 ， 好的标签框架 ， 一定是基于业务场景的 。 它应该要完备地覆盖用户的行为周期和业务的工作流程 。
2. 标签框架搭建四步法
接下来介绍神测数据基于最佳实践总结出的标签梳理框架 ， 我们称之为四步法 。
第一步 ， 还原业务流程 。 以一个典型的电商业务为例 ， 将它的业务流程漏斗梳理出来 ， 分别是启动 APP ， 注册登录 ， 浏览活跃 ， 一些深度行为比如收藏和加入购物车 ， 付费和重复付费 ， 最后是沉默流失 。 然后在用户流程的每一步 ， 梳理出这个行为的一些维度 。 可根据用户在这方面的行为 ， 去构建「用户偏好」标签 。
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图 5 标签框架四步法之还原业务流程
第二步 ， 覆盖生命周期 。 刚才的梳理都是基于用户行为的 ， 但有时候没有办法获取用户行为偏好 。 这时 ， 就可以以用户的「生命周期」 ， 去提供兜底的逻辑 。 可以以用户-生命周期的状态 ， 作为营销的触点标签 ， 提供通用分层 。
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图 6 标签框架四步法之覆盖生命周期
第三步 ， 明确商业目标 。 用户标签体系是需要应用的 ， 在此案例里 ， 建设用户标签体系 ， 是为了希望通过精细化运营提高整体的交易金额 。 我们接下来对交易金额这个商业目标 ， 通过业务流程进行拆解 。
交易金额可简单拆分为新用户的交易额和老用户的交易额 。 达成交易的过程又可拆分为新增启动 ， 到注册 ， 到浏览详情 ， 到深度行为 ， 最后再到付费 。 对拆解出来的每一个环节 ， 可以去想在这个环节能有什么策略去提高交易金额 。 比如对于老用户 ， 是不是可以通过挽回具有付费倾向的潜在流失人群 ， 去提高整体的交易金额呢？这就是我们梳理出来的标签可以落地应用的场景 。
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图 7 标签框架四步法之明确商业目标
第四步 ， 从策略推标签 。 比如 ， 我们决定挽回具有付费倾向的潜在流失人群 ， 那就需要知道用户交易的价值 ， 交易到流失的生命周期 ， 他们下个月的流失概率 ， 以及如果我要对他们做营销 ， 他们喜欢的优惠券类型 。
到这里 ， 我们就从纯粹的业务流程梳理 ， 落实到了具体的标签需求 。 我们刚才把交易金额拆分了很多环节 ， 每个环节都有不同的可以落地的业务策略 ， 它们的可行性和收益各不相同 。 最终 ， 可以根据业务实际的需要 ， 去决定不同策略需要用到的标签 。
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