跟一个B端负责增长的客户聊天 ， 印象深刻 。
客户X：我从来没像今天这样这么在意我的用户 ， 因为用户太来之不易了 ， 注册成本都快赶上客单价了 ， 早些年获得10个注册的钱现在获得一个都难 ， 所以我们不得不进入到精细化运营的阶段 ， 一分钱都仔细花 。
我（小赵）：你的客户在成长 ， 对你的要求变高 ， 你需要做的更好 ， 友商也在成长 ， 你还需要做的更好 。
客户X：最近我们开始意识到 ， 要想获得用户信任 ， 首先要充分了解用户 ， 包括用户从哪里来 ， 做了什么以及他们都什么样子？越了解 ， 才能越有针对性的提供服务 。
我（小赵）：这你可问对人了 ， 听我细讲......
对于用户的了解越多 ， 越有利于我们通过产品优化进行用户增长和留存 。
想要了解用户从哪里来 ， 首先要清晰用户的来源渠道 ， 了解不同渠道带来多少流量 ， 以及他们的表现 ， 在易观方舟的渠道分析里就可以实现 。
想要了解用户在你的平台上做了什么 ， 只要通过事件级指标来进行采集分析即可 ， 在易观方舟的事件分析来了解 ， 易观方舟的预定义维度还可以帮你了解用户的设备信息 ， 地域信息等 ， 同时可以通过漏斗分析来进行转化率优化 。
我们这次重点谈一下用户标签 。
对于市场层面 ， 用户标签能帮助我们什么？
1、完善数据仓
之前我们讲过 ， 企业或市场要有自己的数据仓来进行线索的存储与培育 ， 用户标签就是存在于此 ， 我们希望用户的标签尽可能完整 ， 这样我们会认为我们的仓库越发丰富有价值 ， 同样有1万人 ， 只有电话号的数据仓库肯定没有信息相对齐全的数据仓库价值高 。 数据仓库的价值请参考《市场部的数据仓库》
2、以标签为维度进行业务应用
在我们进行打签的时候要设置好标签的分类和入库规则 ， 这样就可以根据某个标签进行数据抽取 ， 比如电商平台 ， 1万人的数据库经过查询有3000人打上了同一种标签 ， 就是收藏了预售的MacBook ， 这时候就可以指定相应的精准营销计划 。
另外一个标签的用法就是 ， 个性化内容商品推荐 ， 根据标签进行相应的内容展示 ， 提高内容点击 ， 根据标签进行相应的商品展示 ， 提高商品曝光 ， 无论是做哪种相关推荐 ， 都会较无相关的展示相对精准 。
3、以标签为维度的数据分析
我们可以通过标签做很多维度的分析 ， 例如以性别维度进行分析统计 ， 以行业进行分析统计 ， 如果以用户的首次来源作为标签 ， 还可以了解用户的渠道信息 。 在易观方舟的10大分析模型里 ， 用户标签（用户属性）可以作为细分维度支持多视角的数据展示 。
【通常有3种方式进行标签搜集 如何收集用户标签？】注意：标签的用法强大且实用 ， 不同的业务有不同的应用方法 。
说了这么多应用 ， 我们是怎么搜集用户标签的呢？
通常有三种方式进行标签搜集：手动打标签 ， 自动打标签 ， 数据上报打标签 。
1.手动打标签 ， 是数据上报打标签的一种形式 ， 在一个成熟的交互页面里给用户打上标签 ， 常用情景 ， 用户线下参会 ， 但是并没有数字化的会议管理 ， 我们拿到了用户的数据资料无法同步到系统里 ， 这时候就需要我们手动给用户打上相应的标签 ， 如果系统里有打分的功能 ， 还要把参会的分数打上 。 手动打标签的优点是灵活 ， 随需随打 ， 但是缺点就是在用户量增大的时候 ， 工作量变得极大 ， 标签规范变得偏混乱 。
2.自动打标签 ， 在数据仓库之外进行相应的标签规则设定以及计算 ， 在用户与数据仓库进行交互的时候 ， 同步用户标签 。 常见的应用场景 ， 电商环境里给用户打的品类标签 ， 用户没有进行品类关注 ， 但是我们可以通过规则计算 ， 用户触发的100个商品里 ， 有70%以上是属于母婴类 ， 或者用户过去30天购买的商品里有30%是母婴类 ， 我们都会自动给用户打上母婴的标签 ， 自动打标签的优点是使用范围广泛且方便好用 ， 只需要规则即可 ， 缺点就是需要自己制定计算模型 ， 同时要验证准确性 。 在自动打标签上 ， 及时再完善的模型 ， 也会存在一些不准确 。
3.数据上报的方式打标签 ， 也是我最推荐的方式 ， 数据上报打的标签我们在易观方舟里统一叫用户属性 ， 在前端用户的交互时候 ， 通过用户属性的上报 ， 将用户的标签同步进来作为用户的属性同步在易观方舟里 ， 这样标签就可以成为我们在做分析工作时候的一个维度 。 另外数据上报的方式 ， 相当于涵盖了自动打标签和手动打标签的功能 ， 更好了剥离了标签计算规则和标签使用规则 ， 让标签的管理更清晰 。
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