但是大部分企业做私域只是从众，很少能真正想清楚做私域的目标和价值。要么是砸重金搭建团队，但是没有运营重心，最后转化效果很差要么就是不太重视，人力精力投入少难以出成绩。

其实，做私域的核心目的就是挖掘客户的终身价值，从客户价值的角度来说，20%的用户可以贡献了80%的收益，所以集中资源关注重点客户才是最优解。

其中建立用户标签是用户分层中最重要的工作。通过不同的标签，对用户充分了解后，才能划分成不同的维度，进行分层。

不过，不同的行业，不同规模的企业，所需要建立的标签维度自然也不一样。

比如，西贝可能更关注用户的口味、食物偏好、地域文化而酒店类企业则不一样，华住酒店可能更关注用户的职业、睡眠习惯、特殊要求。

01 标签的四大维度

首先，从打标签开始。

对于广大零售企业，在实际私域运营中，通常可以从这四个标签维度进行打标签，然后再根据各自企业的不同进行标签的细分。

下面我对这四个维度一一举例说明。

清晰的渠道来源便于企业跟用户沟通，以及判断他们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。

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。

这里可以用 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。

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。

这个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。

下面以某位用户的标签举例说明：

“淘宝”代表是淘宝来的用户

名字前的“A”表示最重要的客户

“李江”“浙江杭州”“互联网程序员”“85后”...是作为个人的基础信息

“T60”是他最近购买的产品型号“学习”代表他购买该产品的目的“G3”代表他购买过三次

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。

02 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：

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。

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。

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。

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。

03 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：

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。

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。

比如，我们曾经服务过一家钻石品牌公司，他们希望知道用户的生日。我们给出的方案是：

在引导用户进入私域流量池前，就在引导语中告诉他们，生日时企业会有神秘专属礼赠送。这样进入私域流量池后，用户就会主动告知企业自己的生日，即便少部分人忘记告诉，企业也可以主动询问。

借助这个契机，企业也可以和用户聊些其他的内容，捕捉到更多想要的信息，然后再一一填充到用户的标签信息里。

还有一种情况是企业运营人员不需要与用户进行直接沟通，只需要观察就好。

例如酒店的服务人员在清理房间时，能够发现客人的一些偏好，比如某个客人茶缸里的红茶经常被用掉，某个客人每次都要求多放几瓶矿泉水。
这些细节，服务人员都可以观察并记录进用户档案，当下次客人再来入住时，不用客人提醒，酒店就能提前安排好。不仅如此，酒店还可以根据提供定制服务后的顾客反馈，不断更新数据。

今天中国企业正在大步迈向数字化时代，这不仅仅意味着信息传递更加高效、迅速，还意味着信息的分发可以更加精准。一切商业最终的核心竞争力还是效率，即既要效果，又要速度。

因此，企业只有将用户不断细分、分层、建立标签，才能精准营销、降本增效，提升用户体验，赢得用户的满意和认可。

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