1个核心+3个基本要素，车企做好用户标签体系搭建重点拆解
当下，汽车行业已经从增量市场转向存量市场，车企的核心目标也由追求销量的增长变成追求市占率的提升，其本质是从“把蛋糕做大”到“抢蛋糕”的转变。要想“抢到蛋糕”，就需要对用户有足够的了解和洞察，在用户全生命周期阶段提供最好的体验。
随着流量红利的衰减，让当下车企从广告战场转移向流量运营阶段，且逐步演进到精细化运营阶段。要实现千人千面的精准营销能力，前提是车企对用户画像的精准归纳。
而画像服务能力的基础，便是建立好完善的用户标签体系。用户标签源于用户数据，在搭建车企用户标签之前，核心工作就是做好用户数据的收集和梳理。
通过用户标签体系，车企可以对用户进行全方位的画像，了解用户的构成、行为、偏好和需求，以此将用户区分成不同的群体，并对每个群体给出具体的角色描述。然后根据每一类用户的行为发掘他们更深层次的需求，利用这些洞察结果指导用户运营。
对于车企而言，常见的用户数据包括以下几个方面：
而这些用户数据来源通常有以下几种渠道：
用户标签源于用户数据，服务于业务目标，从业务目标和用户流程出发，梳理好用户业务数据，能够保证后续的用户标签的完善度和可落地性。
而用户数据的收集和梳理为搭建车企用户体系打下坚实数据基础，在标签体系的搭建上，可概括为以下几步：
Step 1: 标签体系规划
标签设计通过用户属性业务数据+用户旅程关键事件+用户订单关键事件输出标签体系。
根据用户属性，用户需求，关键业务过程，客户价值属性等拆解用户标签体系。
我们首先根据标签的结构和类目规划，将标签体系划分为一级分类、二级分类、三级分类等。以下是标签类目设计主干逻辑
1、构建为用户基础属性类标签，分为用户属性分类，主要包括客户基础和身份信息，数仓中数据可以对齐进行补充，在当前系统内可以通过“用户属性”和“会员属性”替代，可规划为标签一级类目；
2、将客户对产品的偏好需求，特别是来源于内容相关的对产品和服务的预测类需求，放置到客户需求中，此项可以结合内容标签进行运营；
3、将用户的行为按照业务主线进行拆分，构建成为客户行为类标签,按照从媒体接触，服务需求，选择购买，用车养车，私域互动的方式进行分类；
4、将客户价值类，特别是来自于数仓的挖掘类标签放置在价值是哪个类目下，特别是对用户的价值判断，基于数据挖掘类的标签可以放置在此。
其中一级分类基于顶层原理和方法论对对象信息的概括性分类，包括以下4项：
1.用户属性标签：包含用户各类基本信息的标签，其中又包括人口基础特征、社会特征等。可利用此标签对不同基础特征的用户进行分层和有针对性的广告投放与营销。
2.价值分层标签：包含用户产生多少价值的标签，其中又包括用户消费带来的直接经济价值，也包括用户在内容创作/互动、活动发起、用户裂变（邀请好友、推荐试驾）等方面促进了平台活跃，抑或是产生了其他层面的间接价值。
通过对用户进行价值分层，我们可以对不同价值的用户实施不同的营销策略，在营销资源有限时我们也可以将资源倾斜至高价值的用户。
3.用户偏好标签：通过用户的偏好对用户进行分层，从而向用户推荐他们感兴趣的产品/服务/内容等。其中包括启动偏好、注册登录偏好、车辆偏好、活动偏好、内容偏好、商城偏好等。
4.用户行为特征标签：列举用户在各板块的关键行为，计算用户在各板块的行为次数/天数等绝对数量级数据，从而可以分析用户对于某一板块/功能的粘性。
二级分类主要围绕对象的核心业务过程对一级分类进行逻辑拆解、其中客户有12分类、另外预规划扩展客户内容分类5项。而三级分类当前的划分为 46项，主要为标签末级类目名称。
Step 2: 标签体系搭建
在规划完标架签体系框架后，需要往框架里填充具体的标签，从而保证标签搭建完整，可以为业务方理解并直接使用：
① 用户属性标签
在车企场景中，“用户”的主体一般是“潜客”、“粉丝”或“车主”，但是从广义上来说，“车主”使用的是“车”，车辆相关标签也可以作为数据应用的维度，其中包括了车辆的使用、养修等标签，但重点的还是“用户”的信息标签。
“用户”的标签，我们可以初步分为“人口属性标签”、“社会属性标签”、“业务属性标签”：“人口属性标签”中包括和用户本身相关的信息，比如年龄、性别、生日等；“社会属性标签”展现了用户在社会中的身份特征，其中包括职业、收入、教育程度等；
“业务属性标签”中包括用户在车企各触点中业务强相关标签，比如app或小程序，包括但不限于会员等级、当前积分数、是否车主、拥有本品牌车辆数量等。
② 用户价值标签
价值分层标签分成“直接价值标签”和“间接价值标签”：“直接价值标签”一定涉及到用户给平台带来了直接的“金钱”收益，在车企中一般能直接带来收益的无外乎整车销售、精品商城销售和售后服务，这部分标签可以使用最经典的RFM模型，从最近一次消费距今天数、消费频次和消费金额这些维度对前述三个板块进行进一步拆解，区分用户消费带来的直接价值。
但是对车企来说，用户带来的价值不只是“金钱”价值，还有平台促活，拉新获客等方面的间接价值。
在对用户生命周期各版块进行梳理盘点后，发现以下几个模块能够体现用户带来的“间接价值”：社区内容生产与互动（数量、质量）、粉丝人数、裂变拉新成功、积分消耗等，并就这些版块搭建相应的标签，反映用户的间接价值。
③ 用户偏好标签
从车企触点上的用户生命旅程来梳理，该类标签包括：售前-售中-售后，这其中“售前”版块又包含渠道拉新、像app、小程序等的触点启动、整车浏览。售中版块包含试驾、整车订购。售后版块包含社区（内容、活动）、车友会、精品商城、售后维修保养、客服服务等。通过整理这些版块搭建相应的标签就可以概括用户行为的某一属性偏好，例如在售前阶段，用户喜欢在哪个渠道了解产品。售中阶段哪款车型的试驾最多，哪款车型最受欢迎。在售后阶段也可以通过活动或者维修了解用户的动态。不仅如此，还能基于数据了解商城浏览的产品top、购买品类偏好top又或者是整车浏览的车型偏好top等。
④ 用户行为标签
用户行为标签的设置则包含两部分，一个是用户生命周期，还有用户具体行为的次数。同样的，这类标签的设置需要找出用户在生命旅程上的关键行为，并进行相应的计数，并将某一行为的累计次数/天数作为标签打在用户身上。
另外通过关键行为的次数等指标可以推导用户所处的生命周期（新用户、活跃用户、核心用户、流失用户）。关于各生命周期阶段的临界值（例如多少次/天的活跃才能算是活跃用户），建议初期可以先根据业务经验，各方商讨得出，后续则需要结合实际的数据对临界值进行动态调整。
以汽车行业线索收集到成交为案例，一套覆盖客户全生命周期的标签体系是如何建立的：
①用户通过扫码汽车品牌方垂直媒体、线下广告等渠道广告中置入的渠道码添加企业微信客服为好友，随即被打上渠道标签，运营人员后期可通过对渠道标签的数据分析，筛选优质渠道，提高活动效果；
②企业微信客服通过1v1对话、社群中的用户行为定义线索意向度，将高意向人群打上“高意向”的标签，并将线索分发至门店销售顾问进行跟进；将中低意向人群打上“中低意向”的标签，并将线索分发至品牌社群进行继续培育；
③客户成交后，可打上“已成交-XX车型”，并转交售后人员跟进；
3、用户标签维护
对于很多企业来说，生成用户标签并不难，但是这些标签被生成之后，往往很容易被忽视，不注意维护。事实上，标签也具有生命周期，从需求提出、到生成、到审批、到执行。
因此，标签体系也要有一个明确的更新规则，包括：
（1）标签更新周期：实时更新、每月或三个月更新等；
（2）标签更新维度：在什么情况下触发对具体用户的更新，如什么情况下更新某类用户的风险评级；
（3）标签更新权限：哪些人可以更新这个标签库；
（4）无用标签的淘汰：比如说标签库内会使用到的标签只有70个，但是标签库中却有100 个标签，那其他30个就是无效标签，纯属占用资源，可以将这些标签删除。
用户标签的迭代需要通过人群包条件的细化，迭代，优化活动人群包的精准性，通过活动效果不断的优化人群包，优化标签的精准度。
除此以外，从车企运营管理效率的层面看，为了达到用户运营的目标，对用户的了解、记录以及反应要及时、要精细。面对如此大的实时数量级，还要支持实时标签的更新与打标，基于车企中长期的发展考虑，构建自动化、智能化的运营体系也非常重要。而基于AI加持下对用户进行深度学习及训练，车企也能够实现给用户标签的自动化标记与分类。
对车企来说，构建有效的用户标签体系，不仅是深入理解市场和客户的关键，也是提高竞争力的重要策略。只有通过不断优化和更新标签体系，企业能够更加灵活地应对市场的变化，满足客户的个性化需求，从而在竞争中保持领先地位。
