用户画像标签系统的区别_超详解析两者间的区别

用户画像标签系统的区别_超详解析两者间的区别 最近总有人在后台问诸葛君，用户画像、用户标签和用户分群有什么区别和联系呢？我们先把用户画像，用户标签，用户分群这几个名词的意思搞清楚。

用户标签首先标签是给我们的个体用户进行属性判定的附属值，通常是人为规定的、高度精炼的特征标识。

它根据用户在互联网留下的种种数据，主动或被动地收集，然后尽可能全面细致地抽出一个用户的信息全貌，从而帮助解决如何把数据转化为商业价值的问题。

比如用户常年购买尿不湿，我们会标签为年轻妈妈，用户常年买钢笔水可以定位为学生。

其实生活中也经常用到，我们无形之中就会被贴上标签或者给别人贴标签，比如你是95年出生的，别人就会叫你90后；比如你身边的朋友，你可能会形容她/他是“白富美”或“高富帅”，这些标签在一定程度上对一个人或一类人进行了说明，你一听到这个标签就知道他大概是什么样子的。

（图来源网络）和分群不一样，标签是个人或企业的属性，是可以重复的，标签越多，我们对别人的了解就越全面。

在工作中，你可以为用户贴上各种标签，甚至可以通过标签来快速搜索到目标用户，只要你贴的标签够多够准确，你就能够快速及时了解你的用户。

用户分群分群就是基于某一维度，把目标人群分为不同的群体。

比如按照性别来分群，从身份z层面上可以分为男性和女性，按照年龄来分类，可以分成婴幼儿、青少年、成年人、老年人等。

各行各业也可以基于自己行业特点来分类，比如教育行业可以分为首次试听用户群、二次试听用户群、购买用户群、复购用户群等。

再比如商务在面对客户时可以基于某一维度给客户进行分类，比如基于客户的购买阶段，可以分成陌拜客户、意向客户、潜在客户、签约客户等；（图来源网络）也就是说分群是建立在同一属性基础之上的，比如利用标签进行用户分群，然后进行区别对待。

在数据库里，有不同业务线，不同知识成熟度线，不同购买旅程线，都可以进行分群，进而进行精准营销和影响。

与此同时，不知道大家有没有发现，分群有一个特点，就是他们之间彼此互斥，比如在教育行业，如果这个用户是首次试听用户，那他在现有阶段绝不会是购买客户或者复购客户，就是说用户分群的划分是绝对不会覆盖重复的。

用户画像用户画像这个名词就比较专业了，这一理念是交互设计师之父阿兰·库珀提出来的，他是这么定义的：用户画像是真实用户的虚拟代表，是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型。

在一个产品诞生的最前期，有需求的时候就有了用户画像，用户画像可以具体到实例。

比如，张雪，女，30岁，活跃平台抖音，关注业务解决，人力资源绩效管理……，有了这个画像，就可以在投放，策划，内容创作，很多地方脑海中进行用户画像的印证，有效避免策略不匹配。

同时用户画像也可以在过程中不断的完善优化。

（图来源网络）我们前面说过了用户标签的含义，到了用户画像这里是不是有一点混淆?我们可以这么来理解两者之间的关系，用户画像的核心工作就是给用户打标签，每个标签分别描述了该用户的一个维度，各个维度之间相互联系，共同构成对用户的一个整体描述，这些标签集合就能抽象出一个用户的信息全貌。

标签化是用户画像最直观的解释，但它不等于用户画像。

用户画像区别于标签还有一个显著的特点—以数据为基础，我们贴标签甚至可以凭直觉、凭感受，但是用户画像的成立一定是经过大量的数据分析之后抽象出来的，它更加的真实、全面、立体。

我们的目的不是弄清三个名词的含义，我们的目的是“用理论指导实践，用实践验证理论”，搞清楚三个名词的含义只是帮助理解，更重要的是在运营过程中，我们要用它们提升用户增长。

我们说数据一直是各行各业的核心资产，蕴含巨大价值，但数据本身是一个抽象的东西没有办法直观的看到其价值。

这时，为了挖掘其价值，作为方法之一，用户标签诞生了，得到了用户标签体系之后，要如何构造用户画像？用户分群来了，通过对用户进行分群等各种综合手段，从而更好的对用户进行归类处理，通过标签、用户分群构建起企业的目标用户画像人群，并通过相似用户群体的寻找，完整垂直用户增长，更好地帮助企业构建精细化运营闭环，最终提高企业效能和用户满意度。

以某买卖二手房以及查询房价app为例，该客户成立之初就希望打造一个从用户角度出发解决问题的产品，首先通过梳理自身业务的需求，并根据需求来定制化的构建相应的用户属性，将用户信息标签化后通过分析用户的历史行为路径、习惯、偏好等属性，把具有一定特征的用户划分为一个群体，这样就能得到用于不同业务应用的用户分群。

比如运营人员需要选择一批对二手房有购买意愿但并未购买的人进行再一次营销推送，就可以通过标签选择最近一个月看过二手房房源详情页并且浏览过估价结果页，同时未购买的用户建立一个分群进行二次营销，并在后期通过这个分群来判断它的购买情况。

在良好的用户体系构建基础上，还可进行用户画像的有效应用，比如该企业通过用户行为数据以及分群系统，套用RFM模型从忠诚度和变现能力将用户分为付费低频最近不活跃、付费低频最近活跃、付费高频最近活跃、未付费低频最近活跃、未付费低频最近不活跃、未付费高频最近活跃六类，再根据筛选出来的用户的一些用户行为、所占比重、购买偏好等构建一个整体的用户画像，将用户群体切割成更细的粒度，使运营从粗放式到精细化，以多种运营触达手段，像短信、推送、活动、优惠券等等，对用户进行驱动和挽回，达到事半功倍的效果。

（图来源诸葛io分析平台）写在最后无论是用户分群、用户标签还是用户画像，其最终的落脚点都是助力企业精准营销实现增长。

尤其是用户画像，它的初衷是好的，但是却难以用好，多数情况下会沦为形式主义。

不能想当然的归纳一个齐全完备的体系，却忽略了画像的核心价值—用户画像首先得是商业目的下的用户标签集合。

并不是有了用户画像就一定能驱动和提高业务，而是为了驱动和提高业务，才需要用户画像。