01 互聯網醫療健康標簽
通過收集用戶不同維度方向的數據，進而對用戶在不同維度的特征進行分析、統計，挖掘和洞察有價值的信息。在互聯網醫療健康領域，用戶關注購買的健康商品，獲取用戶基本信息數據，消費行為習慣，健康習慣。
02 標簽類型
基礎屬性：性別、年齡、地域、設備等
行為屬性：用戶使用產品的日常行為和關鍵行為
商業屬性：用戶在產品上的當前付費狀態
消費屬性： RFM 模型，9大人群畫像
健康屬性：用戶的個人健康屬性
標簽規則：事實標簽，規則標簽，預測標簽
1）事實標簽
從原始數據中提取，例如用戶注冊信息中提取用戶性別、生日、注冊手機號、注冊城市等。
2）規則標簽
沒有直接對應數據，需要通過規則進行定義，通過計算來得出標簽，例如流失用戶、支付偏好等。
3）預測標簽
參考已有事實數據，來預測用戶的偏好，例如根據用戶歷史的購買行為來預測其群體特性。
03 標簽來源
目前現狀：在小程序用戶較少的情況下，主要通過二方平臺，三方平臺健康商品銷售數據訂單用戶信息抓取，通過自帶二方平臺人群包功能，將交易數據、基本信息、特性標簽進行收集。在進行健康商品履約的時候通過健康管家，客服以問卷或者主觀判斷的方式完善用戶標簽。
未來形式：基于原有數據沉淀分析出來的精準性標簽，通過小程序的用戶行為產生的數據進行清洗整合，提煉出相對完善的用戶標簽；基于原有數據梳理標簽，進行數據排重，防止同質化。
04 標簽體系
標簽體系根據目前業務場景、運營業務訴求，梳理出一級，二級，三級，四級的分層結構：
1. “貼標簽”方式
標簽由平臺運營團隊定制標準，結合業務場景梳理出一批原始標簽。
1）隱性標簽
后臺給用戶打標簽，用戶無法感知；后臺結合用戶前端的點擊瀏覽行為，二方平臺，三方平臺交易數據，用戶行為操作，用戶基礎信息，自動為用戶貼上相應類別標簽。
2）顯性標簽
主動給用戶打標簽，即用戶在產品前端頁面手動選擇自己感興趣的標簽，或者通過問卷等其他方式用戶通過觸發標簽機制，后臺機器匹配數據直接打標簽。也可以由健康管理師，客服根據了解用戶習慣，用戶行為等手動打標簽。
2. 標簽的優化
第一種機器優化：機器根據數據反饋持續更新，優點在于機器的高效智能，需運營抽樣進行精準度測試和標簽規則優化即可。
第二種人工優化：人工對標簽規則調整優化，優點是精準度高，不足在于人工運營成本高。
人工都需要持續根據產品業務場景對標簽的規則進行調整優化，標簽數據模糊，用戶畫像不一定精準精確。
05 標簽收集維護規范
標簽規范-建立規則-填充數據。
標簽規范：標簽標準建設由運營部主要負責。
建立規則：需求收集由產品部主要負責對需求進行分析梳理，結合業務場景，判斷需求和業務的匹配程度，確定標簽制定的目的，統一標簽定義。
填充數據：明確數據支持信息，即什么樣的數據和標簽相匹配，明確人工標簽數據的使用規范，明確系統標簽的規則邏輯。
產品部門結合產品定位和業務場景審核標簽合理性。
最后交給技術實現，收集數據、清洗數據、分析數據。
目前自用標簽維護表：
06 產品應用
標簽的產品應用，幫助業務的目標客群的精準畫像和用戶特征挖掘。提升交易環節各漏斗之間的轉化率，提供客服在售前和售后階段的用戶詳情關鍵信息，加速訂單轉化和提升服務響應時間和處理能力。
個性化推薦：提升平臺個性化推薦和業務組合能力，對用戶分層運營，更合理配置運營和營銷資源，帶來最大化的效果。
提升運營同學對多標簽的精細化人群圈選，做權益配置，結合優惠券自動發券產品能力，通過短信、訂閱消息等渠道發送，實現用戶精準觸達和轉化。
總結：成熟的公司一般會將用戶標簽，用戶畫像與CRM相結合，相輔相成更精致管理用戶，觸動用戶。一般公司更多是未雨綢繆，或者為了更好的私域運營。
本文由 @入坑產品 原創發布于人人都是產品經理。
