客户标签有哪些方面(客户标签怎么写)

编辑导语：通过客户标签，企业会对用户有更清晰的了解，这也有助于推动精准营销，从而帮助后续企业带动增长。那么，客户标签应该如何构建呢？本文总结了顾客标签的内涵和顾客标签的构建策略。让我们看一看。

当你刷淘宝的时候，当你点击一个商品查看详情的时候，淘宝会根据你的浏览历史不断的给你推荐类似的商品；刷Tik Tok的时候也是一样。Tik Tok会记住你喜欢什么样的视频，每次都会精准推荐你喜欢看的视频；当你很久没有使用这个软件的时候，脉脉突然给你发来一条短信，说“你关注的XXX已经查看了你的简历，点击XXX链接进入查看”。

这些企业不断靠猜测你的喜好，推荐你喜欢的产品，刺激你的多巴胺，让你不停的刷；与此同时，这些企业也在不断盈利，扩大营销规模。

他们是怎么做到的？答案是通过收集客户属性和行为特征建立用户标签，然后通过用户标签建立不同的用户画像，再通过用户画像为不同的用户提供不同的营销内容。

那么，如何通过建立客户标签来实现精准营销，增加企业收益呢？

1.客户标签是什么？

客户标签实际上是对客户特征的描述。如果我们有很多客户，那么为了让商家更好更准确地服务这么多客户，我们需要让商家知道这些客户的每一个或者每一个群体都有什么特点。

比如有人喜欢草莓冰淇淋，可以推荐草莓冰淇淋；有些人不喜欢冰淇淋，所以尽量避免向这部分人推荐。

简而言之，就是希望商家能够知道哪些人是哪个场景下的重点服务对象，把精力花在刀刃上。有针对性的运营可以大大提高客户的购买率，避免不必要的人力消耗。

2.建立客户标签需要哪些客户信息？

不同的业务场景对客户信息的收集略有不同。这里有一个大部分业务场景都可以覆盖的信息框架，就是一些需要收集的常见客户信息。可以根据不同的业务场景找到最需要的客户信息。

1.个人客户信息

2.公司客户信息

上面收集的客户信息只是原始数据。如果不对数据进行分析和建模，这些信息将变得毫无价值。那么如何通过客户信息建立客户标签体系呢？

三。客户标签的分类

客户标签是基于业务场景的，不同的业务场景有略微不同的客户标签。但是大类都是一样的。业内通行的做法是将标签分为三种：事实标签、模型标签和预测标签。

原始数据是我们最直接收集的客户信息。在原始数据的基础上，逐步建立不同层次的标签。

1.事实标签

事实是一切标签的基础。是指根据客户的实际情况和行为建立标签。事实主要分为人群属性标签和客户行为属性标签。比如一个人的性别、年龄、出生日期、籍贯等。是人口属性标签。一个人的消费次数，消费金额等。属于客户行为标签。

应该从客户那里收集哪些数据？产品经理或者产品运营要根据自己的产品和客户需求来定义。比如在教育产品上，你需要了解客户的年龄、性别、观看课程、收藏课程。

2.型号标签

模型标签又称规则标签，是产品经理或产品运营根据客户事实标签定义的一些规则。比如一个顾客买了三次商品，这个购物行为本身就是一个事实标签，但是买了三次商品就可以归为老客户，这里的老客户是一个模型标签。

标签的定义需要产品负责人对行业和客户有足够深入的了解，才能准确定义。一般由产品专家定义。

下面是几个常见的主流模型标签，都是高层领导定义的。在很多情况下，我们可以直接使用它们。

1)RFM模式

RFM模型是由美国数据库营销研究所的阿瑟休斯提出的，他研究了

最近一次消费（Recency）消费频率（Frequency）消费金额（Monetary）

可以通过RFM分析将客户群体划分成一般保持客户、一般发展客户、一般价值客户、一般挽留客户、重要保持客户、重要发展客户、重要价值客户、要挽留客户等八个级别。

2）客户忠诚度模型

客户忠诚度模型的基本核心，是由Reichheld和Sasser于1990年提出。当时的观点是：

根据行业的不同，客户保留度每提高5%，利润可提高25%到85%。

客户忠诚度的计算公式如下：

L代表客户忠诚度，t是消费周期，n代表时间周期，s代表消费次数、活跃次数等，计算结果L的值越大，说明客户忠诚度越高。

客户忠诚度计算举例：

3）客户状态模型

客户状态是指客户与品牌之间联系的紧密度，通常以顾客的消费频次作为主要判断依据。只有认清楚了每一个客户与品牌之间饿紧密程度，才能够对不同状态客户做不同的营销。例如，对低活跃度客户进行促活活动，对流失客户进行挽回活动等。以下是关于客户状态的模型举例：

3. 预测标签

预测标签是指根据客户的模型标签，来预测客户未来的行为或者偏好。例如一个客户一周活跃了两次，后面出现了一个月都不活跃的情况，那么就预测这个客户即将流失。一般预测都是还没有实际发生的，不能够直接取到这个事实，但是可以根据过去的经验预测。

四、实操案例

1. 明确商业目标

客户标签体系的建立都是为了一定的商业目标服务的，在构建标签体系之前，应该明确想要达成什么样的商业目标。

举个简单的例子，例如一家线上教育公司，每个月都有老用户流失，这家公司希望能够提前预测有哪些用户可能会流失，那么就可以搭建一个标签体系，方便在客户真正流失之前能够及时挽回客户。

2. 定义标签框架

由于商业目标是挽回即将流失的客户，降低公司的损失。这个时候我们就会用到预测标签，也就是说根据客户的行为预测客户将来会做的行为。

预测标签是基于模型标签，模型标签是基于事实标签，从这几个维度尝试对规则进行定义并一层一层整理出框架：

那么可以通过行为筛选出这部分客户，对他们进行挽回的营销策略。

如何高效筛选出这部分客户呢？

3. 设计基于预测标签的CRM打标功能

功能来自于需求，若公司需要能够减少客户的流失，那么就可以用到预测标签为即将流失的客户打标，如果客户量不大，我们完全可以用excel表格去记录数据。但是如果公司的客群量级已经达到一定规模，这样的方式就效率太低了，这个时候才会用到标签工具，对客户自动打标，提高效率。系统的本质就是效率工具。

那么该如何基于业务设计预测标签的打标工具呢？

1）首先，梳理业务场景，画出业务流程图。如何能够提高业务筛选这部分客户的效率？

2）基于业务流程图设计打标功能原型图。

根据上述的业务流程图，可以得出业务需要创建标签以及定义标签规则，需要一个列表查看以及编辑自己创建好的标签规则。这个时候就可以设定规则：用户在2021/10/5至2021/10/28日浏览商品多于4次，但在2021/10/28至2021/11/28日浏览商品0次。符合这样条件的用户，被自动打标为预测流失用户。

3）最后可以在用户分群中基于创建的这个预测标签去创建用户群画像，这样就可以区分出这一批客户群，对这批客户统一运营。当然在客户列表中也会对对应客户打上标签，提醒业务对这部分客户进行挽留。