很多同學很鬱悶：天天喊用戶畫像，可做了幾千個用戶標籤，可都躺在資料庫里吃灰，業務不咋用，咋整。今天拿個具體例子講解一下，看用戶畫像這玩意到底咋發揮作用。
請聽題：業務方準備推一個6、7、8月，VIP用戶到店及送一份果盤的服務，問：數據分析能幹點啥？
01
標籤的基本用法
你可能自然而然想到：提供VIP用戶的標籤。這確實是可以做的事，因為「VIP用戶到店及送一份果盤」聽起來很簡單。
可實操起來，還需要有下面配套：
1、CRM系統已有VIP用戶標籤，可識別註冊會員的身份（是否VIP）
2、VIP用戶有果盤權益（包括權益名稱、權益有效期，權益數量有幾次）
3、門店有服務流程（誰確認會員身份、誰負責果盤備貨、誰服務端出來）
4、系統有權益使用流程（識別身份、使用權益、核銷權益）
5、系統記錄扣減果盤庫存，關聯到會員卡消費記錄。
有了這些配套，整個流程才跑得順：會員到店以後出示微信卡包，亮明身份；店員點擊使用果盤權益，掃條碼果盤出庫，端給會員吃。各個流程都有數據記錄，這個權益才能真正落到會員身上。
不然少了環節，就會產生灰色帳目。比如直接給門店一筆「會員維護費」，鬼知道這些費用會不會變成果盤，會不會吃到會員嘴裡，還是最後進了誰的嘴巴或者口袋裡。
整個流程中，「VIP用戶」就是一個用戶標籤。它和商品條碼一樣，起到了串聯作用，能讓後台、門店都很清楚是誰需要得到服務，得到什麼服務，能得多少次服務。有了這些記錄，後期才能做深入分析。
很多同學抱怨用戶標籤吃灰，本質就在於此： 沒有把標籤融合進業務系統，業務流程里去。如果沒有CRM，OMS，WMS等系統配合，沒有一個門店端水果的流程，那VIP用戶標籤也就只是個數字標籤，沒啥作用。
然而，僅僅是停在這個階段就太簡單了。整個需求是業務提的，VIP是按業務規則來的標籤，數據分析就是打雜的，這個狀態可不好，可要怎麼改變一下呢？
02
標籤應用的兩種方法
反問一句：為啥會有6、7、8月到店送果盤這件事？
經過溝通發現，業務的邏輯是這樣的：
n6、7、8月天熱，門店客人少，特別是VIP少
nVIP不到店，消費下降很多，雖然有微商城支持，可總量還是少
n所以搞一個VIP送果盤，能吸引VIP到店，促進消費
n同時能增加門店人氣，拉動更多消費
明白了這層邏輯，我們立即想到，有2種方式可以推動用戶畫像的應用：
方案1：直接出一個「待消費用戶」標籤，讓銷售們抓這些人買單
方案2：為啥非要送果盤，果盤成本多高，多不耐放，出一個「用戶需求」標籤，看看還能送啥
兩個思路，一個是抓人，一個是抓事情。看似差不多，可實行起來難度完全不同。注意，業務已經有了一個VIP送果盤的流程。如果這個流程執行得不好，他們肯定會考慮：「要不要送點其他什麼」這時候推方案二就是水到渠成的事。
如果拋開現有流程再推方案一，肯定會收到一堆疑問：
n「待消費用戶」到底成功率有多高？預測準不準？
n門店誰去做？什麼時候做？拿什麼產品做？說什麼話做？
nCRM、ERP、OMS、CC一堆系統要怎麼配合？
n為啥我要放棄現有做法，換你那個我能掙多少？
n換了你那個我現有的備貨怎麼處理？
n新流程啥時候出來，啥時候培訓？
全是事！而且沒有一個是數據分析師能搞掂的。
所以方案一往往應用在早期：新項目剛立項，或者老項目改造的啟動階段。這時候業務方內心是一張白紙，可以推很多新內容給他們。
而題目的場景是項目已啟動，這時候用方案二，更容易借力打力，提高用戶畫像系統使用率，把標籤推廣出去。 沒有審時度勢*1，找好推廣用戶標籤的機會，是用戶畫像系統吃灰的重要原因。
03
深入推廣標籤的思路
如果採用方案二，第一件事要做的不是急著打標籤，而是觀察數據。當業務方排腦袋的方案失效的時候，使他們最願意聽建議的時候。這又是 審時度勢*2的過程。
好在數據都在數據分析師手裡，所以可以密切關注下面五個指標，來判斷業務方到底做得好不好（如下圖）：
n用戶整體消費率
nVIP用戶消費率
nVIP門店消費率
nVIP用戶果盤權益使用率
n果盤產品本身庫存、使用、清理數據
上圖列出了業務方邏輯以及我們如何用數據推翻他們的邏輯，注意： 在項目執行過程中，想要提一個大家聽得進去的意見，最好從下往上，從細節做起。
比如先關注哪些果盤浪費嚴重的店，幫業務方做好執行，贏得信任。如果執行做好了，業績還是不見起色，大家會自然而然的想到：是不是策略出問題了！還可以用什麼策略，這時候進一步推動找更複雜的用戶標籤，業務方也願意聽了。這又是個 審時度勢*3的事。
如果我們成功的把握機會，推動到業務方思考：還有哪些標籤能識別用戶需求！這時候就可以進一步的把更多標籤賣出去，讓用戶畫像系統更廣泛的被使用。
這時候貼標籤，建議先做整體分類，再細拆。這樣每個用戶只有一個標籤，標籤測試有效/無效的時候，可以避免多重活動疊加帶來的負面影響，很清楚的看到哪一類標籤有用。從而讓業務方更好的積累經驗，更依賴用戶畫像系統，而不是自己的經驗判斷（如下圖）：
注意：沒有檢驗過的用戶標籤是沒有說服力的。比如我們標識了：果盤愛好者，那理論上6、7、8月他都會使用果盤，或者這個群體使用果盤的機率明顯高於其他群體，有了檢驗，用戶標籤才有效。
有了大量有效的用戶標籤做支撐，用戶畫像系統才能更好地發揮作用，更準確的描述用戶或構造複雜的模型。