編輯導語：通過客戶标簽，企業對用戶将有一個更為清晰的認知，這也有助于推動精準營銷，進而幫助後續企業拉動增長。那麼，客戶标簽應該如何構建？本篇文章裡，作者針對客戶标簽的内涵、客戶标簽的搭建策略等方面做了總結，一起來看一下。

在你刷淘寶的時候，當你點開一個商品查看詳情，那麼淘寶就會根據你的浏覽記錄不斷給你推薦類似商品；在你刷抖音的時候也是一樣，抖音會記住你喜歡什麼類型的視頻，每次都會為你精準推薦你喜歡看的視頻；在你很久不用脈脈這個軟件的時候，脈脈突然給你發一條短信說“你關注的XXX查看了你的簡曆，點擊XXX鍊接進入查看”。

這些企業不斷地靠着猜你的喜好，給你推薦你喜歡的産品，刺激你的多巴胺，讓你刷到停不下來；同時這些企業也不斷地盈利，不斷地擴大營銷規模。

他們怎麼做到的呢？答案是通過收集客戶屬性及行為特征建立用戶标簽，又通過用戶标簽建立不同的用戶畫像，再通過用戶畫像為不同用戶提供不同的營銷内容。

那麼如何通過建立客戶标簽實現精準營銷，提升企業營收呢？

一、什麼是客戶标簽？

客戶标簽，實際上就是對某個客戶特征的描述。如果我們擁有很多客戶，那麼為了能夠讓業務更好更精準地服務這麼多客戶，我們需要讓業務知道這些客戶每個人或每群人都有什麼特征。

舉個例子，有的人喜歡吃草莓味的冰淇淋，那麼就可以給他們推薦草莓口味的冰淇淋；有的人不喜歡冰淇淋，那麼就盡量避免向這群人推薦冰淇淋。

總之，就是希望能夠讓業務知道在哪種場景下，哪些人是重點服務對象，将精力花費在刀刃上，有針對性的運營能夠大幅度提升客戶的購買率，避免不必要的人耗。

二、構建客戶标簽都需要哪些客戶信息？

不同的業務場景對于客戶信息的收集也略有不同。這裡給大家列出來一個大部分業務場景都可以涵蓋進去的信息框架，也就是一些需要收集的常見的客戶信息。可以根據不同的業務場景從中找到最需要收集的客戶信息。

1. 個人客戶的信息

2. 企業客戶的信息

以上所收集的客戶信息都隻是原始數據，如果不對數據加以分析和建模，那麼信息會變得毫無價值。那麼該如何通過客戶信息搭建客戶标簽體系呢？

三、客戶标簽的分類

客戶标簽是基于業務場景的，不同的業務場景構建的客戶标簽也略有不同。但是從大的分類上來講都是相同的。業内常見的做法是把标簽分為三種類型：事實标簽、模型标簽和預測标簽。

原始數據即我們最直接收集到的客戶信息。以原始數據為基礎，逐步建立不同層級的标簽。

1. 事實标簽

事實标簽是所有标簽的基礎。是指根據客戶實際的情況以及實際的行為動作建立标簽。事實标簽主要分為人口屬性标簽以及客戶行為屬性标簽兩種。例如，一個人的性别、年齡、出生日期、籍貫等就是人口屬性标簽。一個人的消費次數、消費金額等屬于客戶行為标簽。

對于要收集客戶的哪些數據，需要産品經理或産品運營根據自己的産品以及客戶需求來定義。例如在教育類産品中，需要知道客戶的年齡、性别、查看課程、收藏課程等。

2. 模型标簽

模型标簽又叫做規則标簽，是産品經理或者産品運營根據客戶的事實标簽來定義的一些規則。例如客戶購買了3次商品，這個購物行為本身是一個事實标簽，但是購買3次商品可以被歸納為老客戶，這裡的老客戶就是一個模型标簽，

模型标簽的定義就需要産品人對行業和客戶有足夠深入的了解才能夠準确定義，一般都是由産品專家來定義。

這裡分享幾個已經由前輩大佬們定義好的3種常見的主流的模型标簽，很多情況下我們可以直接拿來用。

1）RFM模型

RFM模式是由美國數據庫營銷研究所Arthur Hughes提出來的，他研究出客戶數據庫中有3個神奇的要素，這3個要素構成了數據分析最好的指标：

1. 最近一次消費（Recency）
2. 消費頻率（Frequency）
3. 消費金額（Monetary）

可以通過RFM分析将客戶群體劃分成一般保持客戶、一般發展客戶、一般價值客戶、一般挽留客戶、重要保持客戶、重要發展客戶、重要價值客戶、要挽留客戶等八個級别。

2）客戶忠誠度模型

客戶忠誠度模型的基本核心，是由Reichheld和Sasser于1990年提出。當時的觀點是：

根據行業的不同，客戶保留度每提高5%，利潤可提高25%到85%。

客戶忠誠度的計算公式如下：

L代表客戶忠誠度，t是消費周期，n代表時間周期，s代表消費次數、活躍次數等，計算結果L的值越大，說明客戶忠誠度越高。

客戶忠誠度計算舉例：

3）客戶狀态模型

客戶狀态是指客戶與品牌之間聯系的緊密度，通常以顧客的消費頻次作為主要判斷依據。隻有認清楚了每一個客戶與品牌之間餓緊密程度，才能夠對不同狀态客戶做不同的營銷。例如，對低活躍度客戶進行促活活動，對流失客戶進行挽回活動等。以下是關于客戶狀态的模型舉例：

3. 預測标簽

預測标簽是指根據客戶的模型标簽，來預測客戶未來的行為或者偏好。例如一個客戶一周活躍了兩次，後面出現了一個月都不活躍的情況，那麼就預測這個客戶即将流失。一般預測都是還沒有實際發生的，不能夠直接取到這個事實，但是可以根據過去的經驗預測。

四、實操案例

1. 明确商業目标

客戶标簽體系的建立都是為了一定的商業目标服務的，在構建标簽體系之前，應該明确想要達成什麼樣的商業目标。

舉個簡單的例子，例如一家線上教育公司，每個月都有老用戶流失，這家公司希望能夠提前預測有哪些用戶可能會流失，那麼就可以搭建一個标簽體系，方便在客戶真正流失之前能夠及時挽回客戶。

2. 定義标簽框架

由于商業目标是挽回即将流失的客戶，降低公司的損失。這個時候我們就會用到預測标簽，也就是說根據客戶的行為預測客戶将來會做的行為。

預測标簽是基于模型标簽，模型标簽是基于事實标簽，從這幾個維度嘗試對規則進行定義并一層一層整理出框架：

那麼可以通過行為篩選出這部分客戶，對他們進行挽回的營銷策略。

如何高效篩選出這部分客戶呢？

3. 設計基于預測标簽的CRM打标功能

功能來自于需求，若公司需要能夠減少客戶的流失，那麼就可以用到預測标簽為即将流失的客戶打标，如果客戶量不大，我們完全可以用excel表格去記錄數據。但是如果公司的客群量級已經達到一定規模，這樣的方式就效率太低了，這個時候才會用到标簽工具，對客戶自動打标，提高效率。系統的本質就是效率工具。

那麼該如何基于業務設計預測标簽的打标工具呢？

1）首先，梳理業務場景，畫出業務流程圖。如何能夠提高業務篩選這部分客戶的效率？

2）基于業務流程圖設計打标功能原型圖。

根據上述的業務流程圖，可以得出業務需要創建标簽以及定義标簽規則，需要一個列表查看以及編輯自己創建好的标簽規則。這個時候就可以設定規則：用戶在2021/10/5至2021/10/28日浏覽商品多于4次，但在2021/10/28至2021/11/28日浏覽商品0次。符合這樣條件的用戶，被自動打标為預測流失用戶。

3）最後可以在用戶分群中基于創建的這個預測标簽去創建用戶群畫像，這樣就可以區分出這一批客戶群，對這批客戶統一運營。當然在客戶列表中也會對對應客戶打上标簽，提醒業務對這部分客戶進行挽留。

本文由 @小貓雯 原創發布于人人都是産品經理，未經作者許可，禁止轉載

題圖來自Unsplash，基于CC0協議

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