今天想跟大家聊的是用户精细化运营不得不用到却经常被忽略的的底层逻辑——用户标签系统的搭建。
老样子，为便于大家理解，还是通过几个案例场景入手。
场景1：某知识付费平台主推课程有十几门，每一门课程独立为营收指标负责，但我们触达用户的资源位是有限的，每一个课程的负责人都希望推送自己的课程，最后经过协商按照时间排期每个课程轮着推送，如果你是运营负责人，觉得这样的处理方式是最佳的吗？
场景2：某打车平台，发现近期订单量下降明显，领导希望通过派发红包的形式来提升订单，但作为运营的小王，没有任何数据支撑，不知道红包该发给谁，于是直接面向平台全量用户发送红包，活动申请时花了大量预算，但最后红包使用率却非常低，于是小王得出结论，红包对刺激订单增长并没有作用。如果你是运营负责人，觉得小王的结论对吗？
其实以上两个场景都是没有用到精细化运营造成大量资源浪费的典型场景，不仅耗费运营精力，因推送的内容不一定是用户感兴趣的，对用户留存也不友好。
场景1精细化运营思路是优先找到每个课程最适用的用户群体，仅对适用用户群体推送课程，如果一个用户适用多个课程时再考虑资源分配原则。对于场景2，我们应先对用户进行分群，找到那些对红包敏感的用户，仅对他们进行红包派送即可。不管是场景1还是场景2，我们第一步都是要找到合适的用户群体，那怎么去找到用户群体呢？这就是今天要聊的主角——用户标签。
一、用户标签系统
用户标签顾名思义就是用来描述用户的一个个标签，用户标签数据分为原始数据、事实标签、模型标签、决策标签。
原始数据：包括用户基础属性数据及行为数据，如用户的性别、年龄、地区等静态数据及用户曝光、点击、访问等行为数据。
事实标签：基于原始数据的标签化处理，主要由用户基础属性标签及行为标签，如前面提到的用户性别、年龄、地区这些标签就是用户基础属性标签，用户近30天APP活跃天数、某类型文章阅读量等就是行为标签。
用户模型标签：用户模型标签其实就是用户分层和分群标签，比如我们搭建了用户生命周期模型，把用户分为导入期用户、成长期用户、成熟期用户、休眠期用户、流失用户，每个分层用户进行标签化，我们就可以快速找到对应的用户，精准推送相关内容。用户分层建模就很多，包括刚刚提到用户生命周期模型、RFM模型、身份区隔分层、个性化需求分层，这块有很多大佬分享过对应的建模方法，如果有需要也可以留言交流哦。
决策标签：直接与运营决策挂钩，在用户模型标签的基础上进一步精准，比如前面提到的打车平台我们希望通过红包刺激下单，实际派发时，有的派送10元，有的派送20元，这种针对运营策略分组的标签就是用户决策标签。
以上对整体用户标签逻辑进行了说明，同一个用户是可以同时打上多个标签的，且用户标签处于动态更新状态，比如一个新用户过一段时候他可能成为了成熟期用户。一般标签管理系统，应该由公司专门的大数据部门来承接，或者第三方数据平台，由运营来规范管理。
以下为标签搭建举例（具体可以结合业务需要搭建）：
二、内容推荐系统
1、用户与内容匹配规则管理：
前面讲了用户标签系统，通过用户标签可以快速找到用户，要实现用户精细化运营还需要有对应的内容体系（含活动、福利等一切可以触达用户的内容），基于用户标签搭建用户与内容匹配规则，比如新用户与送新手福利、APP介绍、新手任务等内容匹配，匹配规则可以基于运营数据进行调整。
2、用户触达渠道：
用户触达渠道包括站内与站外触达，站内触达是用户进入应用后的界面呈现，比如闪屏、弹框、banner、信息流等，站外触达包括：APPpush、短信、邮件、公众号模板消息等，不管是站内还是站外，触达规则都是一致的，将用户与内容的匹配规则用到对应的渠道即可。
3）触发条件：
时间触发，比如用户注册当天晚上八点触发push，推送新手福利。行为触发，比如用户点击A课程试听之后，立马触发红包派送。
用户标签、用户与内容匹配规则、用户触达渠道、触发条件，共同构成了内容推荐系统，这里仅以个人运营经验分享，做的是按照用户分群、千人十面的精细化运营。
好了今天的话题就聊到这里了，不足之处，欢迎各位大佬留言交流~
擅长：
数据驱动运营
大规模用户体系搭建
用户激励体系
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欢迎来撩~~~
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