随着流量焦虑的逐渐升级，越来越多的企业开始追求对存量用户的精细化运营。如何尽一切可能延长用户的生命周期，并且在生命周期中尽一切可能产生商业价值，是用户运营的核心命题。
一、什么是精细化运营
精细化运营是一种针对人群、场景、流程、用户行为等进行数据分析，从而对用户展开有针对性的运营活动，以实现运营目的（这个目的可以是更多的用户、更高的转化率等）的行为。简单地说，从流量角度来看精细化运营是流量价值最大化，从用户角度来看就是看人下菜。
从运营的形式上来说，可以简单的将运营类型分为在线运营和离线运营。在线运营泛指个性化推荐、个性化弹窗等（例如我来到广州工作后，爱奇艺上看到的广告就增加了以前没有看过的粤语广告、广州长隆乐园的宣传）。离线运营泛指促活、优惠券发放等活动（例如陌陌经常给我发有妹子关注的消息——手动滑稽）。
精细化运营的精髓便在于“精细”二字，即颗粒度足够细致、特征足够明确的用户群，从而做到「千人千面」，能够有针对性地进行运营活动。在这其中的关键之一，便是一个可落地的标签体系。
二、为什么要搭建用户标签体系
精细化运营避不开的是按照特征进行用户群的筛选，而这个过程中避不开的就是标签体系。
什么是用户标签？用户标签指的是根据某一类用户群体的某些特征对该群体进行的抽象分类和概括，常见标签类型有事实标签与模型标签。
事实模型正如其名，是基于用户实际信息的记录。例如：【年龄】是一个标签，【90后】和【00后】便是这个标签中的两个值。
模型标签指的是按照某种规则将用户的事实行为或者特征再次抽象处理，二次加工生成的用户洞察性标签。例如，【活跃状态】是一个标签，我们按照过去N天内客户登陆App的次数，购买的次数等，综合起来，给予客户【新用户】、【活跃用户】、【沉睡用户】等标签值。
为什么需要用户标签？用户标签将复杂的用户行为转化成了自然语言描述的标记。比如：假设我们运营了一个电商App，某一个新增用户浏览的商品类型中T恤最多，那么我们就可以对该用户进行标记【浏览商品类型偏好：T恤】。
使用用户标签标注用户有两个好处。
其一是让数据更加浅显易懂。在我们做分析的时候，就不是直接去看浏览次数等具体的指标，而是一个可以直接拿来使用的【浏览商品类型偏好：T恤】这样简单易懂的信息。
其二是让数据更具有可读性。特别对于一些我们利用统计学等学科构建的标签模型，在模型中我们结合多个维度的指标计算给出了一个结果。比如RFM模型（RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。该模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱三项指标来描述该客户的价值状况），如果拆分给出【最近一次消费】、【消费频率】、【消费金额】等每个特征的数据，对于运营来说，本身是需要较大的分析成本的，但是若转化为标签，就是具有可读性的，例如我们能够给出【转化概率：高】、【转化概率：低】等直接性描述的标签。
对于有效的精细化运营来说，标签的数据内容和质量至关重要，在这其中，“标签是否成体系”就是一个绕不开的问题。一个成体系的标签系统，其拥有数据丰富全面、业务贴合度高等特点。
三、如何构建标签体系
- 明确运营目标及对应增长杠杆 所有的运营都是围绕着某一目的行动的，精细化运营亦然。因此，当我们想要构建标签体系时，首先要做的便是明确我们的运营目标，例如提高转化率、激活用户等。只有面向业务场景进行标签体系的搭建，才能保证标签体系的业务贴合度高，切实有效。
标签体系框架建设 明确了运营目标后，下一步便是我们需要找出对于运营目标来说的关键性增长杠杆。 举个例子。假设我们的运营目的是获客，那么我们的关键性结果指标就为“新用户注册率”，且在这个过程中，我们会对“曝光度、点击量、App注册数”等过程指标进行监控。
全渠道获取标签数据 明确指标及营销所需标签数据之后，我们需要从后端打通所有原始数据收集的通道，并对原始数据进行身份识别，做去重，去刷单，去无效，去异常等数据清洗工作，从中提取对业务有帮助的特征数据。