现在这个时代是私域运营从粗放化运营的1.0时代进入精细化运营的2.0时代。伴随着日渐增多的大品牌也加入了私域运营，获粉的竞争越来越激烈，如何把私域里的客户留下来，就成了商家们要学的必修课了。

　　说到精细化运营，大家就会想到给客户打标签。比如“给客户打标签不要扣扣搜搜”“客户标签越丰富越好”“客户标签要纷纷不一”，但许多企业都只知道标签，一点都不了解“打标签”是什么，要如何打标签，标签不仅仅是一个简单的结果，它更是一个具体的过程。

　　这周将会用三篇文章来讲一讲“私域中的标签”，希望能给大家带来一点启发。

　　所以接下来我会用三篇文章来给大家讲降权“私域中的标签”。

　　今天的文章主要有三个部分，分别是：

　　构建标签体系的原因

　　1.在这个精细化运营的时代，给标签分类是基础的工作

　　每个企业家或者商家在做私域运营时都需要没被，在这个流量至上的时代，精细化运营的重要地位，那么既然要做精细化运营，就必须要有打标签这个环节。

　　标签就是对客户的印象的表现形式，使用标签对客户进行分类是精细化运营的基本。

　　从“野蛮生长”到“精耕细作”，就是把客户群体的分类进化到梗细的分类，然后通过以短信、邮件、活动、内容推送的方式，对客户进行关怀、激励和挽回。

　　2.标签可以增强数据分析的能力，帮助企业更有效点服务客户

　　我们构建标签体系有利于丰富各个数据在分析时的维度，在数据查询平台构建客户标签体系，可以为企业提供更丰富的分析和对比。

　　3.把私域运营标签化，可以有效防止企业竹篮打水一场空

　　把客户的终身价值都挖掘出来是企业做私域的最主要目的，我们站着客户价值的角度来看，会发现百分之二十的客户就可以为企业提供百分之八十的收益，所以我们要把更多的精力和时间放在那些百分之二十的重点客户身上。

　　按照此条定律，如果能按标签分类定位这20%的客户，从而向他们提供更优异的服务，这将会大大有利于公司的发展和业绩的增长。

　　以下是最常见的3类标签体系

　　1.RFM模型标签

　　何为关系标签？所谓关系标签，即是根据品牌方与用户的关系对不同用户下定义。

　　而RFM是用户等级划分的一种模型，它从Rencency（最近消费），Frequency（消费频率）、Monetary（消费额度）这三维方面来进行用户群体划分。

　　根据美国的调查研究，客户数据库的三个关键要素构成了数据分析优先级最高的指标：即上文提到的Rencency,Frequency与Monetary。

　　最近一次消费（Recency）：一般来说最近消费的用户质量最好，也是同质用户中最容易维系顾客关系的一类。

　　消费频率（Frequency）：消费频率越高则代表满意度越高。根据这个指标，可以划分顾客的消费偏爱层级。

　　消费额度（Monetary)：消费额度高的顾客往往购买力强。

　　2.互动标签

　　互动标签指的是和用户有交互的环节，交互的时间越长，用户沉淀转化率就越大，也侧面反映了用户的感兴趣程度。

　　如用户的浏览、点击、转发，点赞、评论、私信咨询、赞赏等行为，都可以作为互动标签的参照指标。

　　3.广告标签

　　广告标签指的是需要提高日常运营活动的转化率，为营销活动的策划提供信息，一般多在电商领域中应用，如时间段访问人流量，优惠活动推送点击率，爆品推送点击率等。

　　我们还可以从四个纬度来搭建标签

　　1.渠道来源

　　流量是从哪个渠道过来的，这就是渠道来源。渠道来源能够让企业更准确地了解用户的消费力以及对企业的熟悉程度。

　　渠道来源一般来说能够分为线上以及线下这两种来源，要是再往下细分，那么淘宝、天猫、京东、抖音、快手等就归属于线上渠道，直营店、加盟店、营销活动等被分为线下渠道。

　　每个渠道带来的流量都十分不一样，比如说有只做细分标签的企业，会为了便于测试出更好提高转化率的办法来专门做渠道码。

　　温馨提示一下，假如你的渠道十分多，并且也不是那种单一的渠道，那就一定要用不同号来承载流量，不要觉得麻烦，不然你就没有办法更深层次了解你的用户，当然，到统计用户信息的时候也会非常不方便，一定程度上也不利于后面的转化以及复购。

　　2.用户等级

　　判断用户是否需要优待的依据如上。正是用户等级的存在，企业才可以在面对不同等级的用户时提供相对应的服务以及权益。

　　这种差别化优待无疑会让高级用户更能感受到尊贵感和身份优越感，同时也激励别的用户，鼓励他们通过更多以及更持久的消费来获得更优质的服务以及更多元化的用户特权。

　　除此之外，剔除了大家最熟悉的RFM模型之外，我们还能够根据下面5个维度来划分用户等级：

　　用户付费次数、用户付费金额、上次付费时间、累积活跃天数以及商品评价条数。

　　3.人口属性

　　这个标签维度可细分成地域、籍贯、年龄、身高、体重、婚否、职业、生日、家庭情况以及学历等子维度，那么每个企业会用到不一样的子维度。

　　比如餐饮业，在身高、体重等方面西贝可能就不会去关注，相比之下，而是在地域、职业、婚否、家庭人口等信息方面投入更多的关注。因为地域对饮食习惯有影响，了解地域有助于西贝去分析顾客的饮食习惯，了解婚否有助于西贝去推算是否有小孩、对宝宝椅是否有需要。

　　4.关于消费的信息

　　很多的子维度存在这类标签维度之下，跟产品和服务相关的所有信息也包括在里面了。

　　不同的行业有不同的侧重点，就好比消费能力和频次、产品用途、颜色、大小、质量要求、价格、是否有享受特殊服务等等。这需要根据企业的特点有选择性地将信息具体标签化。

　　举一个例子，有关最近一个客户小潘的标签：

　　企业在私域运营中最好是在建立私域运营的流程前就把标签模型给设计好了。首先要做的是，可以先从四个大的标签维度入手，把一套常用标签模型给建立好了，并且要一直贯彻执行，然后再一步一步地将其完善丰富了。

　　在一定的时期内西，标签的制定者需要培训员工，这样有助于运营团队进行操作，保证所有的一线员工都能够用到，并且没有错误发生。

　　在业务人员这些用户标签的第一时间，就能马上知道与用户有关的基本信息，然后将个性化服务提供给用户。

　　在互联网的发展情况放面，虽然中国在全球处于领先地位，但是，就品牌私域流量的积累方面而言，与国外企业相比，还远远不够。

　　不少国外大牌的用户忠诚度都非常高，除了与品牌文化表达属性有关之外，将品牌流量汇集到自身的流量池里，而不是到综合电商平台是其中一个更重要的原因。对人们来说，他们是忠于品牌，而不是商场或者电商平台。对中国品牌流量私域化来说，这应该是最终目标。