前阵子，#海底捞为用户打标签#的消息上了微博热搜，引起许多人议论。
这种行为是私域运营不可或缺的运营方式，即根据不同用户的行为或特征属性为用户打上的标签，最后形成一系列有序的用户标签。
有了用户标签之后，品牌会根据不同的用户标签将用户分为不同的群体（这就是用户分层），进而使用不同的运营、产品等策略，满足差异化需求，实现更大程度的用户价值挖掘（这就是精细化运营）。
所以说，先有用户标签，才有用户分层，也才有精细化运营。
那如何构建私域用户标签体系？用户标签从哪些维度设置？又该如何高效落地执行？
1 如何构建私域用户标签体系在标签“需求收集”阶段，支撑部门常会把“全公司的所有需求”都扛在肩上，收集全公司的需求。但是不同部门对用户标签的诉求差异很大。
比如，市场同学关注用户的整体画像，更看中“结果”，如他们希望了解“渠道属性”，知道哪些渠道投放后用户转化效果会更好；运营同学则希望了解更为精准的数据，据此来构建用户分群，实现用户的个性化推荐；产品同学则关注千人千面的个性化页面展示……且不说企业内部的需求多种多样，事实上，即便同样是产品同学，对标签的理解和需求也是千差万别。
所以私域的用户标签需要有一个部门来统筹，收集各部门的标签需求，共识后应用，那这个工作要落在哪个部门呢？
蝉小星认为是私域主负责部门，且需要以业务场景为出发点设置标签。
首先，标签的真正应用者是业务方，所以应该从业务视角来实现，而非用户视角。
其次，由于不同公司的私域承担不同的业务目标，私域通常由不同的业务部门来落地。假设私域是为反哺公域，提升电商平台的转化，那私域可能由“线上电商”团队来负责；若私域的目的是“品牌宣传”，则可能有市场品牌部门主导。落地团队的正确选择是私域能否奏效的关键。
2 用户标签从哪些维度设置用户标签需要数据、逻辑支撑。根据运营目的和对应的数据，到对应的最优价值用户观测维度，设置标签地基。
最常见的属性标签有以下几类:
1.按标签的变化频率
可分为静态标签(长期不会改变，例如性别、注册信息等)和动态标签（需要定时更新保证标签有效性，例如用户活跃情况、购买情况）。
2.按照标签来源渠道和生成方式
可以分为事实标签、规则标签和预测标签。
事实标签来源于原始数据，如账号注册信息；
规则标签没有直接对应数据，需要通过规则定义，例如流失用户、活跃用户等（不同公司不同业务场景对流失和活跃的定义不一样）；
预测标签即参考已有事实数据，来预测用户的偏好，例如根据用户历史的购买行为来预测其群体特性。
在定义规则标签时，需要对业务有深入了解，并与各方进行口径对齐，保证大家对标签定义的理解一致，方能保证标签的可用性。
3.按照标签体系的分级分层
可分为一级标签、二级标签、三级标签，每个层级的标签相当于一个业务的切面。
在以销售转化为导向的私域运营中，通常可以从渠道来源、用户等级、人口属性和消费信息这四个维度来打标签，再根据各自企业的不同进行标签的细分。
- 渠道标签，就是用户从哪个渠道过来的；
- 用户等级，是实际运营中用到较多的一类标签，RFM模型是用户等级常用的模型之一。
- 人口属性，指的是地区、年龄、身高、体重等标签；
- 消费信息，包含了用户在平台的消费信息。
在私域里，获取用户标签的方法有两种：
1.自动标签
自动标签是通过设计好关键词（标签的分类及标签词库），实现标签的自动提取、筛选、自动打标签。比如消费频次，只要抓取用户在平台的消费数据，就能识别出这个用户消费过几次。
这种标签需要结合运营、产品以及技术等多部门协同沟通，建立自动化、标准化的用户数据模型，实现交易平台与私域体系的双向打通，是全域用户数字资产打通的基础能力。
目前已经很多基于企业微信的SCRM工具可以实现自动化，例如蝉客SCRM，可以根据电商行为、社群行为、聊天行为来自动打标签。
2.手动标签
手动标签，是通过运营人员与用户沟通交流，有意识地引导、记录，进而获得所需要的标签信息，在私域运营里十分常见。
比如，在社群运营过程中，我们会基于用户在群内的活跃程度给用户打标签，优先转化群内高活跃用户。也会通过类似问卷调查、测试等运营手段实现标签的半自动化。
值得一提的是，手动标签在落地过程中，最常遇到的问题是标签的逻辑混乱。在企业标签层面，容易出现不同员工对同一标签的理解不一，在个人标签层面，很有可能出现员工A打的标签员工B看不懂。防止用户标签混乱，就要求在创建标签库的时候统一定义，并且定期培训和检查。
说了这么多，相信大家都明白，标签的落地，是用户分层的开始。用户分层之后才是私域运营的真正开始。
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