我們訪談了超過50個客戶，發現大家在構建使用者標籤與畫像的過程中有一些共性的問題。
像業務部門基本都在抱怨：
營銷部門想用標籤卻需要等研發排期，標籤製作下來，卻已經錯過最佳營銷視窗期；
沒有標籤管理系統，難以持續瞭解使用者的演變路徑；
標籤又多又亂，定義混亂，不同標籤的許可權劃分也無法區分，管理效率極低。
而技術和資料部門卻在訴苦：
開發出來的標籤，業務並不買賬；
不知道他們說的需求到底是什麼，不能實現或者實現不完整；
我們浪費了大量的人力寫指令碼，跑資料，人力被運營消耗；
做出了那麼多標籤也不知道質量如何，這些標籤是否真的影響了活動效果。
使用者畫像和使用者標籤的需求發起者基本是業務側的同學，但生產和管理的卻是資料側或者技術側的同學。整個過程都是單向需求、單向響應，並沒有生成聯動機制。
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First Point
如何才能用好標籤與畫像？
劃分生命週期階段和關鍵轉化動作
理想中的使用者標籤和畫像應該是可以輔助精細化管理使用者的生命週期，根據使用者的行為和狀態特徵，監控使用者不同階段的變化情況，更好的挖掘使用者的需求和精準的對使用者做觸發動作。
但實際操作情況卻是很多企業並沒有完整的使用者生命週期管理表，且對自己業務階段的關鍵性轉化動作沒有明確規範。如果在沒有釐清這個之前，所有的使用者標籤價值都會大打折扣。
找到與業務緊密相關的高價值使用者群體
做使用者畫像最核心的一個訴求就是為了找到高價值使用者群，並持續迭代。
不同行業的高價值使用者定義不同，處於不同階段的使用者的價值也不可以橫向對比。例如，對於電商類的客戶高價值使用者一定是購買，像高頻購買，高價購買等；而對於娛樂類和社交類，其實更關注使用者的活躍度和裂變屬性。
高價值使用者的計算需要結合使用者的屬性、使用者的行為和使用者真正的業務資料（訂單、付費、充值等）來統一配置。只有業務資料會不知如何推動，只有行為資料也不能賦能轉化。
在合適的時間推薦合適的訊息
做使用者畫像還有一個典型應用就是實現所謂的千人千面（個性化推薦）和個性化推送。
個性化推薦大多數應用於商品展示和feed流娛樂產品，對於資料量有一定的基礎要求，對於演算法團隊要求也比較高。
而個性化推送，是大部分運營場景都可以獨立實現的。但是當我們在實操的過程中，確實要考慮精準度和“舒適模式”。易大妹曾經在一個小時之內收到了同一個APP的6條簡訊，都是基於某一件產品的推送。這會引起使用者的極大反感，甚至引發退訂。
所以，個性化推送需要制定讓使用者舒適的“抗騷擾模式”，也就是你得知道使用者的容忍度上限。因此，使用者畫像最好配合一整套完整的運營workflow共同使用。
易觀方舟Workflow功能示意
瞭解使用者行為偏好和營銷偏好
產品提供多元化的服務會影響使用者的行為和路徑。
使用者常用的功能、常用的入口、商品的價格區間、關注的商品（資訊）屬性都會影響使用者的最終動作。而不同的使用者對於不同的營銷主題偏好也不一樣，有的關注優惠券、有的關注爆款商品。
瞭解不同使用者的營銷偏好能夠更有針對性地給使用者提供參考訊息。利用使用者標籤制定營銷策略，匹配不同的推送時間、推送通道和推送文案。
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Second Point
你需要一個實時更新、動態標記的畫像體系
使用者畫像的應用場景十分廣泛，但是使用者畫像只是一堆資料和表格的時候，它就毫無價值。
我們需要基於業務目標導向制定畫像的應用場景。使用者基於人口學的的社會屬性可能會變化，使用者的消費能力、消費偏好、活躍情況、甚至是影響企業關鍵轉化的決策標籤等也是實時變化的。
因此，當下的使用者畫像的確對實時性會有很大的要求。
Forrester在2021跨渠道營銷系統管理報告中提到：
“Email marketing and PC-centric engagement is not enough for B2C marketers in APAC。 They require a CCCM solution that can address mobile- first consumers and meet their mobile-moment- based expectations。”
所以，在當下中國的網際網路環境下，實時的資料，已經是一個十分必要的需求。
在使用者畫像上我們需要自動的、動態的標記和更新。而在真實的業務環境中，我們則更需要實時的、精準的去觸達我們的客戶。
與其說是營銷，不如說是在深度瞭解客戶之後，在客戶最需求且最適應的時間為客戶提供準確的訊息。
畫像標籤重質不重量，招不在鮮，管用則靈。
很多企業在做自己的標籤體系的時候，都期望可以有一個大而全的標籤體系，甚至希望採集全部埠、全部渠道的資料，並認為這能夠帶來更加準確的判斷。
但是現實情況卻是，很多企業並沒有釐清自己的核心業務路徑。很多資料採集完了，也只是沉睡的死標籤，還要耗費大量的人力成本和物資成本去維護。“食之無味，棄之可惜”。
其實我們只需要找到最核心的幾類標籤，然後快速在運營活動中驗證結果再持續迭代即可。“我們要造車，而不是持續造輪子”。
舉個例子，某理財產品擁有複雜的業務體系和線上線下多重轉化流程，但其一級畫像標籤十分簡單清晰，而且對於業務轉換效果十分顯著，就是抓到了使用者最核心的動作和銜接過程。
精細化運營是一個大熔爐，使用者畫像的構建是一個大工程，但是所有的資料工具和資料分析，究其根本，都是為了業務增長做賦能貢獻的。
所以，我們做使用者畫像的時候，還是要先拆解我們的業務邏輯和目標流轉，找到最核心的，先小步快走起來。
