1、如何给用户贴标签？
先来解释下，什么是用户标签。
用户标签是描述用户特征的标签。用户在与企业互动的过程中，主动或被动留下种种信息数据，企业再将这些数据归纳成一个个标签词。
当标签越多时，我们对用户的了解就越全面，用户画像也就更加立体、清晰。
给用户贴标签的途径有2种：
一种是系统根据用户与品牌的交互数据自动筛选、记录。
比如，用户访问店铺的数据、浏览产品的数据、加入购物车的数据、购买产品的数据、访问内容页面的数据、参与活动的数据等等。
还有一种是一线人员在与用户沟通的过程中，有意识引导、记录，从而获得品牌想要的用户信息标签，也就是手动打标签。
这种做法很重，需要1对1跟用户沟通，所以一般适用于高客单、利润高、用户决策复杂的产品，或者是需要精细化运营的TOB业务。
在打标签前，还有2点是需要提前知道，做好准备的：
1）标签系统化
尤其手动打标签，如果没有一套系统化、体系化的标签系统，就会出现员工给用户打的标签逻辑混乱，只有他本人才能看得懂。
比如，员工A，喜欢给多次复购的高价值用户，打上“S”标签；而员工B则喜欢打上“A”，不利于团队的统一化管理。
标签系统要规范、明确、直观。
比如，针对高价值用户，全打A；
比如，针对复购过*次的用户，打F*（F代表着复购，*代表着复购次数，复购3次，打F3）；
比如，针对买过某产品的用户，打上TP2（TP代表着某款产品的型号，2代表着买过这款产品的次数）……
此外，作为标签的制定者，还需要定期对员工进行标签系统的培训、不定期抽查、设置奖惩制度，确保每个一线员工知道、做到、用到。
2）标签的使用者，决定用途
标签只是一堆文字符号，能不能用，有什么用途，需要看使用标签的人。像有些标签对一线进行销售服务的员工价值、意义不是特别大。
比如，来源渠道，对于销售来说，知道用户从哪里来，对转化工作帮助不是特别。但是从整个宏观策略上来说，可以帮助优化拉新策略，知道哪个口子流量大，哪个投放的版本转化高，该把获客重心放在哪边。
比如，用户地理位置，从宏观的运营角度知道用户的分布区域是1、2线城市更多，还是下沉市场更多，能理清产品在市面上所处的位置，制定相应的运营策略及市场营销。
但是，对于一线销售来说，用户在一线城市，并不代表着有钱，认知先进，在四五线也不一定代表着消费能力差（不用买房，闲钱多）。
标签的种类有很多，从整个大的范围上来分，可以分成4大类：
1）静态标签
用户社会层面的基础信息，比如，地区、年龄、身高、体重、职业、生日、婚否、家庭情况……
2）消费标签
这类标签很重要，知道用户消费相关的信息，才能满足需求。
比如，消费能力、消费频次、消费偏好（比如，服装行业，用户更喜欢什么风格）、价格敏感程度、买过的产品（颜色、大小、价格）、参与的折扣、参与的促销活动……
3）行为标签
用户与平台之间产生的各种互动数据，比如：来源渠道、是否关注公众号、参与的裂变活动、阅读的文章、以及用户在小程序商城中产生的点击、收藏、加购物车、领优惠券、提交订单等一系列动作。
4）层级标签
层级标签，就是用户的分层层级。
后续，运营可以针对不同层级的用户，采取不同的动作，推送不同的内容，举办不同的活动，这样就能实现精细化运营。
那么用户该如何分层？别急往下看。
2、如何给用户做分层？
当给用户贴上足够多的多样的标签后，意味着我们对用户足够了解，人物画像也足够清晰，那么就可以分层了。
分层，就是从不同的标签维度，站在商业价值最大化的角度，将用户划分成不同的层级。
目前，在私域中上常见的分层方法有2种：
1）基于业务的关键节点分层
拆分用户在业务中的关键节点路径，每个独立的路径都可以划分成一个维度，一般适用于用户体量较小的企业。
比如，你是教育行业的，可以基于课程消费路径，分成：试听课用户、体验课用户、正价课用户、N门正价课用户。
比如，你是电商品牌，可以基于用户私域路径，分成：新进用户、首购用户、N次复购用户、超级用户（VIP用户）。
比如，你是做高客单的，需要销售1对1转化，那么可以从用户消费决策路径，分成：陌生用户（没产生过任何互动）、潜在用户（聊过几句、朋友圈点过赞，需求不明确）、意向用户（介绍过产品、报过价，用户需求明确）、下单用户、N次复购用户、超级用户（VIP用户）。
N代表着用户要复购的次数，具体多少需要根据企业情况来定。
有个简化的操作就是，将用户的消费数据摘录下来，比如，购买金额排名在10%以上的算超级用户；复购次数排名前30%的要重点照顾……
2）基于RFM用户价值模型
RFM模型是用户分层里面常用的模型，它是根据用户在一段时间内（比如30天，90天）对品牌产生的贡献进行划分的，一般适用于用户体量大的企业。
R是最近一次消费时间。消费时间越近，意味着他对品牌的记忆、认可程度越深，这时品牌紧接着做活动、或提供其它服务，他们也最有可能会做出反应。
F是一段时间内用户的消费频率，消费频率越高的用户，对品牌的忠诚度也就越高，黏性越强。
M是一段时间内用户的消费金额，并不是每个用户给企业所带来的利润都是均等的，参考二八法则。
将R、F、M三个维度进行组合后，可以分为八种用户等级。
在一段时间内，具体多少复购频次算高、多少消费金额算大、最近一次购买时间算短，需要根据产品本身的复购周期、客单价、未来规划来定。
有个简单的办法就是，将所有用户的最近一次消费时间、一段时间内（以30天为例）的消费频率、消费金额这三大维度数据摘录下来后，进行排序，平均或按实际情况划分成5个档，并给1-5的评分（5为最高）。
比如，最近一次消费时间为5天以内的给5分、5-10天的给4分，以此类推……
比如，30天内消费频率在15次以上的给5分，10-15次的给4分，以此类推……
再将这张评分表对照用户的消费数据，给所有的用户打分。
全部用户打完分之后，再计算出R、F、M评分的平均分值。如果用户的评分大于平均值，那么他就对应“高”。
比如，甲用户M（消费金额）评分计算出来为4分，M平均评分为3.5分，那么他就属于“高”的消费金额。
乙用户F（消费频率）评分计算出来为3分，F平均评分为4.1分，那么他就属于“低”的消费频率。
需要注意的是，用户分层只是过程，更重要的是分层之后所采取的运营动作。
比如，针对重要价值用户，他们对品牌的价值最大，那么就需要花更多的资源投入，去维护他们。
例如享受专属折扣、专属优惠券、专属会员日、专属的超预期服务（无忧退换货、极速退款、免费上门取件、双向包邮等）、定期送专属礼，或者再极端一点，还可以举办线下见面会，产生进一步的情感联系。
针对重要发展的用户，要做的运营动作，就是提频，比如开发轻会员锁客、促销活动、主题活动、种草群、打卡群等。
针对一般挽留的用户，主要通过折扣优惠引导低频购买，再通过公众号、朋友圈、视频号、社群等渠道的内容建立信任。
此外，在给用户做分层的时候，还有4点是需要特别注意的：
1）分层要遵循MECE原则，做到完全独立，相互穷尽。在同一分层维度下，用户不可能是重要价值用户，又是一般挽留用户。
2）分层是为了针对性的做差异化的运营动作，切勿为了分层而分层。
比如按照复购次数分层是没错，但是如果复购5次，复购6次，只相差1次复购次数，就划分成2个不同的用户等级意义就不大了。
划分等级要考虑运营动作上能产生的差异，而不是统计上的数字差异。
3）分层是动态变化的，并不说他今天是高价值的A类用户，他就永远是了。
4）分层要基于目标而定，如果你做了一个社群，你的目标是社群活跃，那么分层的价值高低就要依据活跃度的高低；如果你是为了卖货，那么分层的价值高低就是购买金额了。
最后，做下本章的总结：
1）用户分层简单说，就是从商业角度，区别对待不同的用户群体。
2）用户分层有三大好处：
1：针对性、多样化的满足不同需求、不同偏好、不同购买理由的用户
2：资源投产最大化
3：快速找出问题的关键所在，制定对应的运营策略
3）用户分层的前提是用户已经有了大量的标签。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。
4）用户标签是描述用户特征的标签。用户在与企业互动的过程中，主动或被动留下种种信息数据，企业再将这些数据归纳成一个个标签词。
5）在给用户贴标签的时候，有2点需要注意：标签系统化、标签的使用者，决定用途
6）用户标签分为4类：静态标签、行为标签、消费标签、层级标签
7）用户分层有2种模式：基于业务的关键节点分层、基于RFM用户价值模型
8）用户分层只是过程，更重要的是分层之后所采取的运营动作。
3、用户分层的底层逻辑
对用户分层简单的定义，就是从商业角度，区别对待不同的用户群体。
不同用户的需求、特性、偏好是不同的。势能再强的品牌，水平再高的运营，也不可能做到一招运营动作，就俘获所有用户的芳心，让他们乖乖掏钱买单。
很多电商品牌在做私域的时候，经常会用的一个运营手段就是发优惠券，销量下降了发优惠券，客单下降了发优惠券，GMV下降了发优惠券。
发优惠券，对于那些价格敏感型、刚需且刚好要复购的用户来说，可能会奏效，但是对于还有一部分用户来说，他们不买产品，并不是因为价格高低，还可能是因为需求、消费习惯发生了变迁、品牌的产品服务的价值变弱、竞争对手势猛等因素。
况且一昧发优惠券，无异于饮鸩止渴，短期内可能会有所见效，但是从一个很长的时间长度来考虑，对品牌认知、品牌定位、价格体系的伤害非常大。
因此，用户分层的第一个好处就是，对不同需求、不同偏好、不同购买原因的用户，对症入药，针对性、多样化的满足他们。
第二个好处是，资源投产最大化。不同的用户所能够带来的价值是不同的，根据二八理论，20%的用户能带来80%的价值收益。作为一家企业，自身的资源是有限的，应该将有限的资源投入到那些能够产生最大价值的用户群体上。
第三个好处是，能够快速找出问题的关键所在，制定对应的运营策略。
不同的用户消费频次、购买能力是不同的，当GMV发生变动时，通过用户分层能直观的帮助我们定位是哪一层级的用户发生了改变。
比如，环比上个月，本月付费用户数上升，客单价下降，销售额下降，但这并不意味着是整体付费用户的客单价下降，需要对全体用户做提升客单价的运营动作；
如果对不同价值的用户做了分层，那么有一种可能是那些购买金额是普通用户几倍的高价值用户数变少了。这时，运营就要分析原因，高价值用户为什么不付费了，有哪些地方做得不好，并针对性做挽留动作。
用户分层的前提是用户已经有了大量的标签。通过不同的标签，就能够对用户充分了解，才能划分成不同的维度，进行分层。如果标签是点，那么用户分层就是把这些点给串起来。
