同时，采用非精准推送方式会造成两个大的影响：
第一，那群被无效推送的用户的推送资格被占用了；第二，很可能其他的业务可以精准推送这群人，产生更好的效果 。所以使用精准推送是对整体效率的提升，但是很多企业在具体的业务中很少对投入资源的有效性进行核算，这也是企业需要做精细化运营的必要性之一 。
四、标签画像的典型场景流程图 4 典型场景流程
那么，我们刚刚讲的那个例子，在实际的业务过程中，一般是怎么操作和实现的呢？
具体来说，我们可以分为 4 个步骤 。首先，根据既定的目标确定一个人群的属性描述，其实这对应了企业的商业策略 。
举个例子，目标是提升理财的交易额，我把从流失的用户获取理财交易额的增长作为其中一个策略，并定义为对于交易流失用户的潜客营销 。这时候人群策略就呼之欲出了，投放人群策略描述为交易高价值客户，且处于交易流失期的有理财意向的非理财用户，便可以从各种各样维度选取相应标签，并通过标签快捷筛选获取名单，然后实施精准触达用户，最后再评估营销效果 。这整个流程也是个性化营销或分群营销中常见的一种思路 。
通过前面的介绍，我们知道标签和画像在企业变大变强中有举足轻重的作用，但是现在有不少企业，说是做了用户画像系统，可能就只是实现了一些静态标签，以用户基本属性为主，或者做一份高大上的用户画像报告，但跟业务系统并没有打通，没有真正用在实际业务中对业务没产生价值 。因此很多企业做标签和画像的初衷很好，但却沦为了形式主义 。
所以，不是有标签画像了，企业就能驱动业务、实现增长，标签画像“做了”跟“做好”，以及“有了”和“用上了”，中间存在着很大的鸿沟 。企业是为了驱动业务、实现增长才需要标签画像，而不是为了有标签画像而做标签画像，不能本末倒置 。
所以结合前面的案例标签画像从建立到应用的正确步骤可以用以下几个图概括：
图 5 确定商业目的，设定目标
图 6 明确目标人群特征
图 7 抽取标签及属性值定义
图 8 效果评估
五、建立一个完整的标签体系的四个关键建立一个完整的标签体系需要注重四点：了解标签的获得形式；清楚业务形态，以商业目的出发，汇集标签；对标签池进行分类和定义；标签的维护 。
下面我将一一展开：
图 9 如何建立一个完整的标签体系
1. 了解标签的获得形式图 10 了解标签的获得形式
首先我们都知道标签本身会有很多分类，但是从它的实现规则来看，大致可以分成以下几类：
（1）基于统计类的标签
顾名思义，这类标签是可以从用户注册、用户访问、消费类数据中统计得出，是最为基础的标签类型，例如：性别、城市、App 使用时长、周均启动次数、月均消费金额等字段构成了用户画像的基础 。
（2）基于规则类的标签
该类标签基于用户行为及确定的规则产生，在实际开发标签过程中，该类标签的规则由运营人员和数据人员共同协商确定 。如：距今 90 天内交易次数 > 3，是“交易活跃”标签的定义和口径；连续 12 个月内飞行航段 > 20 ，是“常旅客”标签的定义和口径 。
（3）基于挖掘类的标签
该类标签为概率模型，概率是介于 0~1 之间的数值，需要通过算法挖掘产生 。例如：根据一个用户的行为习惯判断是男性还是女性，根据一个用户的消费习惯判断其对某商品的偏好程度 。
需要注意的是数据源的梳理和基础规则的应用是应用挖掘类标签的前提 。如果企业的数据源没有做规则，基础没打好，挖掘类标签可以暂时不考虑 。因为建立规则仿佛在搭建一个小阶梯，如果这个阶梯搭好，证明你的数据质量和存在应用提升空间，你再往上提一阶是比较合理的方式 。

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