千人千面大解析，标签体系等于海量流量

在数据化运营的过程中，对于2C的行业，如零售、银行、电商等，都有大量的营销费用投入。如何让营销费用更好得发挥价值，让流量能够更加精准，则是每个商家面临的巨大问题。

在数据的使用已经相对成熟的今日，建立合理的标签体系便是流量的关键。

对于标签体系的建立，通常我们要遵循MECE原则，将客户进行分类。本文是通过静态和动态两个方面，将客户进行分类，再逐层分解。具体标签体系如下：

从静态和动态两个方面，则可以把标签分类为属性标签和行为标签。

首先是属性标签

基本情况标签是典型的静态标签，主要就是基本信息，当然说是完全静态也不是绝对，比如对于年龄来说，随着时间变化，年龄也是变化的。

比如可以给会员按照积分情况进行分级，而且可以有不同的层级体系，冠以不同的名字。针对积分，可以做的更加明细，比如餐饮类、数码类等等。对于相对综合性的商城，此类标签更加精确。

此类数据相对较难获取，一般都是有私域流量运营的时候，才会有相应的标签，可以将其app或小程序内的关注，对人群进行分类。

客户的生命周期也是需要关注的内容，这与AARRR模型中较为类似，但又有所不同，AARRR模型更加关注转化，而生命周期模型是为了激活沉睡会员。

提到会员价值，便是老生常谈的RFM模型了，此处不予赘述，只是强调，各类模型中的指标，也可以作为会员标签，用作数据运营的过程当中。