用户画像|精细化运营做不好？因为你还差一个好用的用户标签体系！( 三 ) 组织架构|算法|电子商务

因此，我们可以基于提升交叉会员数量这一关键目标，在标签的具体应用阶段，强化店员引导线下消费会员完成线上注册；针对纯线下会员，定向推送线上水果券引导线上转化；发力社群运营。总结一下，群画像应用 SOP 如下图所示：

2、单用户画像应用
单用户的画像能够帮助企业洞察高净值用户或者 To B 获客，可对接 CRM、门店 IPAD、客情卡、客服系统。
举个例子，某在线教育企业，主要依靠投放获取销售线索，然后由销售在 CRM 系统跟进，在这个过程中，将用户画像推送至 CRM 系统，基于用户属性标签、线索标签和行为标签等，可以帮助销售筛选高意向线索，同时在跟进客户时也能够更有针对性。
3、用户行为预测
算法类标签是用户行为预测过程中的重要标签类型。举个例子，某在线金融公司的运营人员会拉取 App 内活跃用户的信息，提供给电销人员，由电销拨打电话向客户推销会员。为提升电销人员拨打电话的转化率，需要对现存 App 内的活跃非会员用户进行预测，筛选出一批购买会员可能性较高的用户名单。
在这个过程中，算法类标签应用的目的是为了获取更精准的客群。基于营销偏好、行为偏好特征，将销售线索分为低意向、中意向和高意向。作为运营同学，通常会面向中意向线索进行营销，因为高意向线索本来就有很大的可能会转化，再做定向营销只会造成运营资源的浪费；而中意向线索目前处于信息模糊的阶段，此时做及时触达一定会带来更好的转化效果。对于低意向线索，则需要做定向的线索培育动作。
4、赋能其他系统应用
标签体系在赋能其他系统应用时，多表现为特征嵌入。举个例子，某电商平台对表现出“具体类目需求”的客户，利用城市、类目偏好、价格偏好、优惠券类型偏好作为变量参数，进行半个性化的专场链接推送营销，促进需求转化。正如我们刚才所讲的你在电商平台搜索“口罩”后会收到平台发送的相关消息，这就是特征嵌入的典型应用。
【用户画像|精细化运营做不好？因为你还差一个好用的用户标签体系！】总结一下，标签体系一定要围绕着企业的业务场景进行构建，因为它是企业精细化业务的底层根基。