对于营销相关部门来说，总会在应用用户标签、构建用户画像时，遇到很多共性相似的问题，产生业务、开发等部门之间的冲突。

例如业务部门抱怨应用用户标签的时间太晚，管理情况混乱，定义多而乱；而研发部门抱怨质量不足、人力成本被消耗。

本期，小牛量就从用户标签与画像的本源出发，为大家解析如何应用好这项重要的数据。

划分好生命周期

用户标签和画像在理想状态是用于管理用户的生命周期，但具体到实际上，众多企业并没有用户生命周期的管理表。

要知道，应用好用户标签和画像，就需要精细化管理用户的生命周期，有完整的用户生命周期管理表，划分「新用户」「成熟用户」「衰退用户」等阶段。

做触发转化动作

而管理和精细化用户生命周期表，则是为了关键转化动作而服务，是根据用户的行为和状态特征，按照不同阶段的情况，进行需求挖掘和精准触发。

比如在对「潜在客户」衡量获客效率，对于「激活用户」考虑如何正确转化，对「流失用户」考虑如何赢回用户等等，达到“对症下药”的转化目的。

寻找高价值群体

而想要做好用户画像，则要明确核心诉求就是「寻找高价值用户」，并进行「持续迭代」，对此要按照行业来进行变化，不能一概而论。

例如娱乐和社交类行业，高价值的定义是活跃度和裂变属性，而在电商相关行业则是购买能力，其高价值定义多为高频购买或高价购买。

只在合适时间推送

进行用户持续触达，也需要基于用户画像了解容忍度上限，最好是将用户画像建立于完整的运营方案之上，因此个性化的精准、舒适推送非常重要。

值得注意的是，虽然个性化推荐对于数据量、算法的要求很高，但个性化推送却是大部分运营场景都可以实现的，能定制让用户舒适的“抗骚扰模式”。

了解用户行为偏好

不只是推送，在面对不同的用户群体时，也需要对应不同的营销主题偏好，针对性地给用户提供参考信息，利用用户标签制定营销策略。

其中可以细化修改推送时间、推送通道、推送文案，以匹配游览时长、成交频次、注册率、下载转化等方面的数据。

结语

做用户画像时，还是要先拆解我们的业务逻辑和目标流转，找到最核心的运营思路，保持小步快走、大步迭代的核心运营步伐。

而用户标签则是精细化运营的本质，运用好所有的数据工具和数据分析，才能为了业务增长而做赋能和贡献。