私域运营正在从野蛮生长的1.0时代，进入精耕细作的2.0时代。随着越来越多大品牌开始下场做私域，加粉竞争日趋激烈，留住私域里客户，是商家必须做的功课。

对于打标签这件事，开头的重点就是，建立你的标签体系。我相信每个人内心都有一个标签体系，大部分人目前只有一个成交额或者成交次数的标签体系。但我个人认为，除了成交之外，还应该多建立几个标锁签体系，比如来源，比如年龄，比如需求，成交意向类，消费偏好类等等

一个卖鞋子的商家，把所有的粉丝的鞋子尺码全做了备注。如果要发断码信息，她只会让那个尺码的粉丝看到。举一反三，对于衣服，是否也可以备注好呢？假如下次顾客购买的时候，我们可以直接报出对方的尺码，那是否又多了一份信任呢？

01.企业必须了解的3类标签体系

RFM模型标签

关系标签指的是品牌和用户的关系。

一般我们用的是RFM模型，它是将Rencency（最近一次消费），Frequency（消费频率）、Monetary（消费金额）三个维度进行组合后，来对用户进行等级的划分。

根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有3个神奇的要素，这3个要素构成了数据分析最好的指标：最近一次消费时间、消费频率、消费金额。

最近一次消费（Recency）：指用户上一次购买的的时间，一般上一次消费时间越近的顾客是质量更佳的顾客。最近一次消费是维系顾客关系的一个重要指标。

消费频率（Frequency）：顾客在限定时间周期内消费的次数。消费频率高的顾客，也是满意度最高的顾客。根据这个指标，可以把客户分成几等份，相当于划分了一个忠诚度的阶梯。

互动标签

互动标签指的是和用户有交互的环节，交互的时间越长，转化的可能性越大，也代表用户越对你的品牌感兴趣。

比如用户的浏览、点击、转发，点赞、评论、私信咨询、赞赏等等行为。

广告标签

广告标签指的是已有常规的运营活动，需要提高这些活动的转化率，在策划活动时提供参考信息，电商行业的朋友一般会用的比较多，如以下7个维度的标签：

访问时间偏好

优惠券推送点击率

爆品推送点击率

短信链接打开率

领取优惠券价格区间

使用优惠券有效长度

历史参与活动节日

02.4个维度搭建标签体系

渠道来源

渠道来源指的是，流量是从哪个渠道过来的。有了渠道来源可以让企业更好地判断用户的消费力和对企业的熟悉程度。

渠道来源通常可以分为线上、线下，再细分一些，线上渠道有淘宝、天猫、京东、抖音、快手等，线下渠道又分为直营店、加盟店、营销活动等。

每个渠道带来的流量都有大有差异，有些专门做细分标签的企业，会专门做渠道码，以便于测试出如何更好提高转化率。

在这里也顺便提醒大家，如果你的渠道多，不是单一的渠道，不要嫌麻烦，一定要用不同号来承载流量，否则你无法更加了解你的用户，统计用户信息的时候也很麻烦，更不便于之后的转化和复购。

用户等级

这是判断用户是否需要优待的依据。有了用户等级，企业才能够针对不同等级的用户提供针对性的服务和权益。

这种差别化优待会让高级用户更有尊贵感和身份优越感，也会给其他用户造成动力，鼓励他们通过更多、更持久的消费拥有更多的用户特权。

另外，除了大家最熟悉的RFM模型之外，我们还可以通过以下5个维度来判断用户等级：

用户付费次数、用户付费金额、上次付费时间 、累积活跃天数、商品评价条数。

人口属性

这个标签维度可细分成地域、籍贯、年龄、身高、体重、婚否、职业、生日、家庭情况、学历、等子维度，不同企业会用到不同的子维度。

以餐饮业为例，西贝可能就不关注身高、体重等，而是更关注地域、职业、婚否、家庭人口等信息。知道地域可以帮助西贝分析顾客的饮食习惯，知道婚否可以大致推算是否有小孩、是否需要宝宝椅。

消费信息

这类标签维度下也有很多子维度，它包括了跟产品和服务相关的所有信息。

比如消费能力、产品用途、消费频次、产品颜色、产品大小、质量要求、产品价格、有无享受特殊服务等。这同样要根据不同行业的企业来选择具体将哪些信息标签化。

比如最近一个客户小李的标签：

渠道来源：“淘宝”代表是淘宝来的用户；

用户等级：名字前的“A”表示最重要的客户；

人口属性：“Aar”“北京”“程序员”“90后”...是作为个人的基础信息；

消费信息：“D1”是他最近购买的产品型号；“学习”代表他购买该产品的目的；“G2”代表他购买过2次；

在私域运营中，企业最好是在建立私域运营的流程前就设计好标签模型。先从四个大的标签维度开始，建立一套常用标签模型，并贯彻执行下去，再逐步完善丰富。

需要注意的是，作为标签的制定者，需要定期对员工进行培训，便于运营团队操作，确保每个一线员工可以用到且不出错。

当业务人员一看到这些用户标签，就能立刻知道用户的基本信息，然后提供个性化服务。

03.关于标签的应用

打了标签之后意味着运营刚刚开始，有了用户标签，我们在进行私域运营时就能更好地结合标签进行精细化运营。通常标签的应用场景有4种：

精准推送

以客户朋友圈运营为例，运营人员可以指定标签用户可见，让消息精准触达，这样可以实现朋友圈的定向推送。

定期地做一些客户朋友圈、微信群福利活动，定向邀请某个标签的用户参与，提升社群运营效率，并且提升营销的精准性。

如果是固定的文案&营销推送，可以做成自动化，比如会员到期提醒、沉默预警提醒、流失召回等。

用户特征洞察

用户画像是了解用户的重要工具，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。

增强数据分析

我们可以通过标签做很多维度的分析。

例如以性别维度进行分析统计，以行业进行分析统计，如果以用户的首次来源作为标签，还可以了解用户的渠道信息。用户标签（用户属性）可以作为细分维度支持多视角的数据展示。

数据产品应用

用户标签是很多数据产品的基础，诸如个性化推荐系统、智能运营平台、广告系统、CRM系统等。

以星巴克为例：

通过分析用户历史购买SKU数据，星巴克推算了用户的口味偏好，并以此为基础在APP专星送产品端上线了“每日标配”和“懂你喜欢”功能；

“每日标配”使得用户在使用星巴克外卖服务的时候可以高效地做出惯性选择，有效地提升了转化。

而“懂你喜欢”则可以根据用户的口味习惯引导消费升级（美式→冷萃）或糕点搭售，“优雅”地提升客单。

烧钱式营销的风潮已经过去，如今越来越多地企业开始回归理性，找到每个用户的痛点和痒点，因人而异地进行营销刺激，才是提升ROI的最佳路径。