使用者標籤，是一個非常基礎的，估計人人都聽過的，但是卻經常弄混淆的概念。它是使用者畫像、精準營銷、個性推薦、智慧投放等等各種系統的磚石。本文對此進行了系統分析，與大家分享。

一、什麼是使用者標籤

性別：男女，就是一個標籤。簡單吧！

所謂標籤，就是：

由原始資料，經過整理、加工、分類所得一個抽象的符號代表一類人/物的特徵用來描述商品的，就是商品標籤；用來描述業務的，就是業務標籤；用來描述使用者的，就是使用者標籤了。我們常說“小太陽家庭”“中產階層”“愛好時尚”等都是使用者標籤。

有意思的是，我們總是說：生活中不要給輕易給人貼標籤。可為什麼還要大張旗鼓做使用者標籤呢？

二、使用者標籤的作用

因為面對一個人，出於尊重他人、不帶偏見的考慮，我們說不能亂貼標籤。但企業經營面對數以千萬的使用者，就不能一個個去理解，時間和成本都燒不起。如果不加區分，把所有顧客一視同仁，就只能這麼地毯式轟炸（如下圖所示）。

如果有使用者標籤，就能快速、方便地細分使用者群體，鎖定更有需求的人，實現更精準的營銷/服務。（如下圖所示）

不打標籤，每次都基於原始資料分析，運營會很糾結的：到底是選買過3次的還是4次的才加活動呢？消費分段選3000,3200,還是3300呢？理論上，每次都這麼糾結也是可行的。但是這樣做效率太低，並且能思考的維度太少，很有可能累禿了頭也沒啥進展。

因此可以基於過往分析成果，預先打上標籤，能極大提升效率，實現更復雜、更精準的分析。

並且，還能把最後效果記錄進標籤庫，積累分析經驗。如果標籤打的對，那我們按標籤做的事就能起到效果，標籤本身質量也被確認；如果標籤打錯了，那按標籤做的事就會沒有效果，後續就能修訂標籤，打新標籤。

我們做使用者分層和分群，做精準營銷，所有結果也可以以標籤形式儲存。在後續多次驗證，從而沉澱管用、區分度高的標籤，提升使用者畫像的準確度與有用性。

想要達成這種好的區分效果，當然只靠“男女”這種簡單的標籤是不夠的，於是就有了製作標籤的過程（俗稱：打標）。具體怎麼做？一起來看個簡單通俗的例子。

三、使用者標籤的製作流程

比如談戀愛，未來的丈母孃上來問的肯定是：

多大？哪裡人？有房嗎？有車嗎？公務員嗎？……你看，問的全是使用者標籤，人家絲毫不在乎你有多痴情，你有多努力。甭整那虛了吧唧的玩意，Show me the 房產證！十八姑娘一枝花，追的人多了去了，就是要大量過濾那些饞身子的小垃圾……

然而如果只知道回答是“有房”，是不是就能區分好青年了呢？——當然不可以。因為單一維度的標籤，資訊量很有限。就像單純說“有房”，那到底是上海的房子還是鹽城的房子，是60平小兩房還是120平大三房，是全款的還是欠了一屁股債的，通通不知道。因此，丈母孃才會問一大堆資訊，逐步規整判斷：到底這個小夥靠不靠譜。

這就是製作使用者標籤的直觀步驟：

歸納一下，共有7步：

從單維度開始設定區分目標進行維度拆解觀察區分效果總結經驗多維度交叉不斷提升效做使用者標籤可以很簡單，但想做有效的標籤，就會很複雜。它是一個從單維度到多維度，從簡單到複雜，不斷迭代驗證的過程。在這個過程中，經常出現問題。

四、使用者標籤的五大常見問題

問題一：沒有目標，盲目幹活

很多人被“比如性別：男女就是個標籤”這句話誤導，以為只要做了分類，就算是標籤了。至於分出來的類別之間有什麼差異，有多大差異，壓根沒檢驗過。甚至，你問他為啥這麼打標籤，他說不知道。領導讓打，咱就打，管他呢。

實際上，即使是同一個原始資料，在不同目標下，打標方式會完全不同。拿使用者年齡舉例，可能有好幾種分類貼標籤的方式（如下圖）：

問題二：不區分時間狀態

比如打一個“高價值使用者”標籤，這裡“高價值”指的是歷史消費水平高，還是未來消費的多？很多人傻傻不分，就統計下歷史消費金額，然後消費多的就是價值高。

但是誰保證使用者過去買的多，未來一定買的多？？完全不一定。

注意：如果我們要打的標籤是個未來情況，比如未來消費多，意味著我們要做一個預測：使用者未來會消費多少。這裡就得基於測試或者建模預測才能得到結論，不能簡單基於歷史資料統計。

問題三：行為動機亂歸因

比如使用者買了產品A，於是就打個“A產品喜愛者”標籤。然而使用者真的喜歡A產品嗎？我們只知道使用者買了A的行為，並不能直接推匯出動機。如果想推倒動機，需要基於一段時間資料分析，並且綜合多個維度判斷。

問題四：多目標混合不清

比如評高價值使用者，把活躍度和付費金額，付費金額和毛利幾個指標混合在一起，美其名曰“綜合評價”。結果搞出來一毛不花天天白嫖的使用者也是高價值使用者。要是都這麼折騰公司就得破產了。

這類問題，主要是做資料的同學嫌一個維度一個維度切分不體現資料能力，非得整個模型，算個權重才顯牛逼。降維可以做，但牢記整個原則：不同類目標不混合。特別是涉及錢的目標。到底公司賺沒賺錢，是個很嚴肅的事。搞混了，是要喝西北風的。

問題五：結果缺少檢驗

打使用者標籤是希望區分使用者，那麼最後區分效果，在目標上的差異越大越好，如果差異不大，那打標意義就不大，可以取消標籤，或者再做優化（如下圖所示）。

遺憾的是，很多公司都是為了打標而打標。至於打了標籤幹什麼，用在哪裡，效果如何，從來沒考慮過。

亂象背後深層問題，是這幾年大肆吹噓的“資料中臺”、“使用者畫像”的概念。很多企業不是從需求出現，先思考：我們要解決什麼問題。而是從朋友圈文章出發：哇塞，領導轉發《震驚！阿里資料中臺祕密，終於揭露了》，領導喜歡，我們就做，搞起搞起。

於是不管資料採集如何，不問業務落地場景，也不想最後實現什麼效果，盲目打標籤。臨到年底彙報，還喜氣洋洋說：我們完成了10萬標籤組成的海量資料庫！數倉、模型、視覺化啥都有了，就是沒人用，最後一地雞毛。

本質上，想取得好結果，還是得從結果本身出發，根據問題找工具，而不是拿著錘子看什麼都像釘子。不過很多同學自己也沒有見過，天天喊使用者畫像，也沒見幾個具體落地成果。啤酒與尿布聽得很多，可就是橫豎沒見過一家超市是這麼擺的（於是編故事的人們，會註上：國外某超市，嗯嗯）。

其實，想做出好的業務效果，遠沒大家想的複雜，關鍵在於做好：打標-驗證-積累-二次打標的過程，持續的進行迭代。