當(dāng)然，如果業(yè)務(wù)發(fā)展快，有明確的場景和充分的資源，想要兩者一起來做，那當(dāng)然也是可以的 。
二、標(biāo)簽畫像的應(yīng)用場景總結(jié)標(biāo)簽和畫像實(shí)際上是對數(shù)據(jù)的再加工，根據(jù)不同的加工輸出可分成四大類應(yīng)用場景（如下圖 2）：
圖 2 標(biāo)簽畫像的應(yīng)用總結(jié)
（1）精細(xì)化運(yùn)營
企業(yè)逐漸從粗放式到精細(xì)化，希望將用戶群體切割成更細(xì)的粒度，輔以短信、推送、郵件、活動(dòng)等手段，驅(qū)以關(guān)懷、挽回、激勵(lì)等策略 。
（2）用戶分析
用戶畫像也是了解用戶的必要補(bǔ)充，在產(chǎn)品用戶量擴(kuò)大后，需要輔以用戶畫像配合研究，如新增的用戶有什么特征，核心用戶的屬性是否變化等 。本質(zhì)上來講，標(biāo)簽就是對用戶的描述，所以對標(biāo)簽的加工，相當(dāng)于更深層地分析出貼近業(yè)務(wù)的用戶信息，這個(gè)信息會減少大家基于原數(shù)據(jù)重新跑一些業(yè)務(wù)分析和用戶分析的場景 。
在這里強(qiáng)調(diào)一點(diǎn)，我發(fā)現(xiàn)很多企業(yè)在使用數(shù)據(jù)時(shí)，會忽略思考數(shù)據(jù)背后代表的意義，但是企業(yè)需要在使用數(shù)據(jù)解釋業(yè)務(wù)特征時(shí)，更深層次地剖析數(shù)據(jù)代表的用戶特征，因?yàn)樵鎏磉@一層思考，意味著企業(yè)的業(yè)務(wù)自始至終真正服務(wù)的對象都是用戶，而不是把這些業(yè)務(wù)作為服務(wù)用戶的手段 。
所以，當(dāng)企業(yè)開始探索業(yè)務(wù)的持續(xù)性發(fā)展時(shí)，企業(yè)對用戶的了解和認(rèn)知非常重要 。舉個(gè)例子：我在給一些證券客戶做咨詢的時(shí)候，會首先引導(dǎo)企業(yè)梳理現(xiàn)有數(shù)據(jù)，基于客戶視角把客戶資產(chǎn)盤點(diǎn)一次 。
（3）數(shù)據(jù)分析
標(biāo)簽可以理解成作為用戶分層分類的規(guī)則之一，數(shù)據(jù)查詢平臺和這些數(shù)據(jù)打通后能支持更加豐富和深層的分析及對比 。另外，數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用，可以更具像到一個(gè)概念，即產(chǎn)品的應(yīng)用 。
（4）產(chǎn)品應(yīng)用
用戶標(biāo)簽是很多數(shù)據(jù)產(chǎn)品的基礎(chǔ)，諸如廣告系統(tǒng)、個(gè)性化推薦系統(tǒng)、CRM 基礎(chǔ)搭建等，事實(shí)上，自動(dòng)化運(yùn)營本質(zhì)上在技術(shù)角度對底層的要求就是標(biāo)簽體系 。
三、標(biāo)簽畫像的典型應(yīng)用場景很多企業(yè)會使用 Push 來拉新、活躍、召回用戶，其實(shí)企業(yè)如果是引入外部第三方企業(yè)來支持 Push 業(yè)務(wù)，第三方企業(yè)會根據(jù)公司的 DAU 或 MAU 來收取費(fèi)用，這意味著企業(yè)每個(gè)月給客戶推 0 次和推 5 次 Push，付出的成本一樣 。
另一方面，企業(yè)對一個(gè)用戶推 10 次與精準(zhǔn)地推 3 次（3 次都產(chǎn)生效果）相比，后者 Push 用戶產(chǎn)生的效果更好 。所以 Push 的應(yīng)用非常強(qiáng)調(diào)技巧，需要從成本和 Push 用戶產(chǎn)生的效果兩方面考慮 。
舉個(gè)例子：如果企業(yè)的目的是通過 Push 增加理財(cái)交易，我們可以先通過兩層標(biāo)簽篩選找到推送的用戶，第一層是生命周期標(biāo)簽篩選，如處于交易流失期的用戶，第二層是行為標(biāo)簽篩選，如最近七天查看過銀行理財(cái)產(chǎn)品的用戶 。之所以設(shè)置第二層篩選將這群人抽取出來，是因?yàn)檫@群人是可被遷移的用戶，而且是理財(cái)產(chǎn)品的潛在營銷用戶 。
如果企業(yè)不對這群用戶采取相應(yīng)措施，這些潛客就會流失，但是如果企業(yè)對這些用戶做精準(zhǔn)營銷，不僅對理財(cái)業(yè)務(wù)，還是對整體業(yè)務(wù)都會產(chǎn)生很大的價(jià)值 。
圖 3 典型應(yīng)用場景
這是一個(gè)真實(shí)場景的舉例（如上圖 3），理財(cái)業(yè)務(wù)的運(yùn)營同學(xué)，通過上述規(guī)則篩選出 5 萬人，并對這些人發(fā)了一條精準(zhǔn)的 Push，推送后打開 App 人數(shù)達(dá)到 5680 人，打開率達(dá)到 11.4%（數(shù)據(jù)做了一定的處理） 。
事實(shí)上，通常金融類的 Push 打開率，能夠達(dá)到 5% 已經(jīng)非常不錯(cuò)了 。但是，通過判斷這群目標(biāo)用戶的特征和需求后采取定向推送，使 Push 打開率能達(dá)到接近 3 倍以上，這意味著如果企業(yè)采用非精準(zhǔn)推送方式，所要覆蓋的用戶群需要精準(zhǔn)推送的 3 倍 。

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