在你刷淘宝的时候，当你点开一个商品查看详情，那么淘宝就会根据你的浏览记录不断给你推荐类似商品；在你刷抖音的时候也是一样，抖音会记住你喜欢什么类型的视频，每次都会为你精准推荐你喜欢看的视频；在你很久不用脉脉这个软件的时候，脉脉突然给你发一条短信说“你关注的XXX查看了你的简历，点击XXX链接进入查看”。 这些企业不断地靠着猜你的喜好，给你推荐你喜欢的产品，刺激你的多巴胺，让你刷到停不下来；同时这些企业也不断地盈利，不断地扩大营销规模。 他们怎么做到的呢？答案是通过收集客户属性及行为特征建立用户标签，又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用户提供不同的营销内容。 那么如何通过建立客户标签实现精准营销，提升企业营收呢？ 一、什么是客户标签？ 客户标签，实际上就是对某个客户特征的描述。如果我们拥有很多客户，那么为了能够让业务更好更精准地服务这么多客户，我们需要让业务知道这些客户每个人或每群人都有什么特征。 举个例子，有的人喜欢吃草莓味的冰淇淋，那么就可以给他们推荐草莓口味的冰淇淋；有的人不喜欢冰淇淋，那么就尽量避免向这群人推荐冰淇淋。 总之，就是希望能够让业务知道在哪种场景下，哪些人是重点服务对象，将精力花费在刀刃上，有针对性的运营能够大幅度提升客户的购买率，避免不必要的人耗。 二、构建客户标签都需要哪些客户信息？ 不同的业务场景对于客户信息的收集也略有不同。这里给大家列出来一个大部分业务场景都可以涵盖进去的信息框架，也就是一些需要收集的常见的客户信息。可以根据不同的业务场景从中找到最需要收集的客户信息。 1. 个人客户的信息 2. 企业客户的信息 以上所收集的客户信息都只是原始数据，如果不对数据加以分析和建模，那么信息会变得毫无价值。那么该如何通过客户信息搭建客户标签体系呢？ 三、客户标签的分类 客户标签是基于业务场景的，不同的业务场景构建的客户标签也略有不同。但是从大的分类上来讲都是相同的。业内常见的做法是把标签分为三种类型：事实标签、模型标签和预测标签。 原始数据即我们最直接收集到的客户信息。以原始数据为基础，逐步建立不同层级的标签。 1. 事实标签 事实标签是所有标签的基础。电话号码列表 是指根据客户实际的情况以及实际的行为动作建立标签。事实标签主要分为人口属性标签以及客户行为属性标签两种。例如，一个人的性别、年龄、出生日期、籍贯等就是人口属性标签。一个人的消费次数、消费金额等属于客户行为标签。 对于要收集客户的哪些数据，需要产品经理或产品运营根据自己的产品以及客户需求来定义。例如在教育类产品中，需要知道客户的年龄、性别、查看课程、收藏课程等。 2. 模型标签 模型标签又叫做规则标签，是产品经理或者产品运营根据客户的事实标签来定义的一些规则。例如客户购买了3次商品，这个购物行为本身是一个事实标签，但是购买3次商品可以被归纳为老客户，这里的老客户就是一个模型标签， 模型标签的定义就需要产品人对行业和客户有足够深入的了解才能够准确定义，一般都是由产品专家来定义。 这里分享几个已经由前辈大佬们定义好的3种常见的主流的模型标签，很多情况下我们可以直接拿来用。