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

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：

1. 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。

2. 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。

3. 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。

4. 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。

三、有效获取标签信息

虽然对于做私域的企业来说，标签体系不必可少，但也并不是每个公司都能做用户标签。

用户标签体系不是拿来即用的，需要有经验的团队适配公司业务流程，才有可能建立有价值、可落地的用户标签体系。

同时，如果没有一定的行为数据采集能力，标签计算也是巧妇难为无米之炊。

通常获取用户标签信息的方法有两种：

第一种是从过去消费信息中提取，然后自动筛选。企业事先设计好标签词，系统再自动对照着给用户打上相应的标签。

比如消费频率，只要抓取淘宝、京东、线下门店的数据，企业就能识别出这个用户消费过几次。以此类推，最近购买的产品、购买时所在的地域、颜色偏好等，都可以依赖系统自动化，通过对消费行为数据的筛选来识别。

不过，即便当下技术这么发达，语义分析技术也已经很成熟，国内的CRM暂时都还没法做到上述智能化水平，主要是国内各平台间数据缺少打通，形成用户数据孤岛造成的。但自动筛选标签无疑是一个未来发展的方向。

第二种是通过运营人员与用户交流沟通，有意识地引导、记录，从而获得企业需要的标签维度信息。

这就要依靠靠人的力量了，尤其是那些会聊天、会沟通、会观察的人。通过这种方法来获得消费信息，企业通常会事先设计好问题，然后培训客服或者用户运营人员，并规定运营人员需要在多长时间内完善这些信息，这也会作为检验运营人员工作的一项指标。