看到用户画像的标题，熟悉的同学就知道：我又要写标签建设的文章了。再厉害的用户画像也是由一个个标签组成的，而标签建设恰好是当前非互联网大厂进行用户画像建设的最大瓶颈。

指望不上的用户标签几乎所有的互联网大厂的用户画像体系，都是在用户标签基础上搭建的。而用户标签又是以用户行为为基础的。为了采集庞大的用户行为，为了基于用户行为做推荐，各大厂还搭建了庞大的数据计算平台，这也是目前朋友圈最流行的《XX大厂用户画像建设实战》之类文章主要思路。而对非互联网大厂而言，信了这套，会扑街。特别是传统企业。因为：

1.  巨头们，本质上是垄断流量的平台。用户数量、用户活跃程度、用户行为丰富程度，与传统企业根本不是一个数量级的，大量还在指望踏踏实实卖货赚钱的传统企业，和用户没啥互动，用户行为数据非常少。

2.  巨头们，在垄断流量的基础上，有定价权和分配权。这些企业能决定自己平台的流量以什么规则、什么价格、卖给什么企业，并且能封闭企业信息。而在这些平台打广告的传统企业，根本看不到这些具体数据，只能当成黑箱默默揣摩。这两条，决定了：

• 传统企业根本收不来充足的用户数据。

• 即使传统企业能收集来数据，也没法绕开这些平台做事。因此指望照搬这些平台的算法，最可能出现的问题就是：用户数据少、做出来没有用。还有些传统企业傻乎乎，觉得：我找一些中间商，买一些用户数据补个缺，是不是就OK了？当然不是！国家对于用户隐私的保护级别一直在上升。这种背景下，能给到可靠用户信息的第三方越来越少。即使有，辛辛苦苦塞过去的营销信息，还是会被当成垃圾短信/骚扰电话处理。从2017年热门喊“新零售”、“数据中台”以来，已经有相当多的传统企业踩了这个坑。 突出表现就是：

• 从所谓互联网大厂挖一个高级XX工程师/科学家

• 从小程序/H5商城、到数据中台，到CDP/MA，一轮轮搞

• 微信、微博、抖音、快手、公众号广告投放扫一轮，直播开起

• 业务一写报告就是“用户画像”“用户理解”“用户行为”，然后抱怨数据少这种行为在疫情以后尤甚，结果烧钱不见效，然后再炒人、换平台、继续招人继续做……我接触的客户里，已经不下20家经历过这种蛋疼过程。而且你把这种故事讲给还没经死过的企业，大部分人还不信，还叨叨着“说不定人家有世外高人呢？”结论就是：该交的学费，一分都少不了，吃亏才补脑子。

拒绝悲剧，从区分静态/动态标签做起

从本质上看，对非互联网大厂而言，想靠一己之力收集全量用户信息是不可能的，也不能吃透这些互联网平台的广告规则与收费机制。因此对抗外部信息不足的办法，是做好内部管控，在内部对自己家的产品/内容/运营能力做好盘点，从而有充足的准备应对外部挑战。举个简单的例子：一个有自己品牌，有生产线、有实体店、有销售，有10年以上经营历史的标准的传统企业。问：巨头们的广告算法是啥？肯定不知道，但是反问：

• 生产线：行业内生产成本是多少？哪些点是节能关键？

• 实体店：什么位置经营好？哪些现场管理是必须的？

• 销售员：什么样特征的销售是Ace，现在有多少人？

• 产品线：爆款产品有什么特点？别人家产品成本推测？

这些能梳理得非常清楚，而且不需要依赖所谓“互联网大数据”，完全靠自己业务经验，业务能力就能做出来。最典型的就是商品属性，一个经验丰富的商品管理，只要拿到市面上的同类商品，就能清楚看出来制作工艺、成产成本。再结合价格就能推算出利润空间；再结合对手的营销策略，就能推算出对方的竞争策略。这些标签不依赖用户行为，当业务明确以后就相对固定，因此被称作：静态标签。拿商品举例，常见的静态标签，比如：商品的颜色、尺寸、功效，这些是正儿八经商品在货架标签上标注的东西。

进一步的商品标签包括：

• 目标客群：老中年、男女

• 商品档次：高、中、低档

• 商品定位：爆款、引流款、走量款、利润款、搭配款、防御款

• 商品策略：价格优势、性能优势、质量优势、性价比优势、差异化优势

• 使用频率：理论上一件商品，需要多久用完（快消品才有）

制作这些标签，需要商品管理+供应链的同事，结合业务目标与实操经验来制定，定好以后，这些标签就能和用户行为这种动态标签结合，起到1+1≥2的作用。

静态/动态结合，指导业务发展

1. 静态标签的第1个作用：解读对手动作。

前文已经介绍了静态标签的第一个作用：解读对手动作。实际上，静态标签与用户的点击行为、转化行为等动态标签结合起来，能够提供更多的信息和用途。

静态标签的第二个作用是清晰实验方向。举个例子，许多传统企业都在尝试通过互联网引流来吸引用户，这就需要上线一些引流款产品。然而，互联网转化路径分析非常复杂，如果一开始就没有正确贴好静态业务标签，就无法分析出转化不好的原因。如下图所示：

静态标签的第三个作用是验证实验效果。举个例子，通过使用引流款产品来吸引用户，并结合用户行为，发现引流效果不好。这时可以直接推断出引流商品不行。至于如何改进，可以参考竞争对手商品标签，推导出潜在的改进措施。如下图所示：

静态标签的第四个作用是反推用户行为。举个例子，根据静态标签，一个商品理论上应该每3个月消费一次，但发现有一个用户每个月都来购买。这可以推断出他的用量是普通人的三倍。那么问题来了：为什么会是普通人的三倍呢？基于不同的假设，可以推导出不同的实验方向，从而指导业务开展，并可以推断出用户的真实标签。如下图所示：

由此可见，静态业务标签是传统企业应对数据不足的有力武器。在有静态标签的情况下，更容易透过不透明的线上转化流程，分析问题。同时，结合少量用户行为，可以推导出下一步行动策略。

静态标签与动态标签的结合，如果验证成立，就可以坚定方向并持续深入。如果验证不成立，就需要分析问题并持续迭代。类似的，门店、内容、销售等方面也可以用同样的方式贴上静态业务标签，发挥作用。特别是对于处于互联网流量垄断压迫下、处于弱势地位的传统企业来说，在无力对抗互联网巨头流量剥削的大背景下，努力提升内部管控能力，挖掘现有渠道与存量客户的价值，为在网上打价格战做好准备，才是渡过难关的真正关键。

综上所述，并不是说头腾阿美滴的技术不行，而是说这些技术不一定适用于其他企业。当然，很有可能看这篇文章的读者不是管理层，没有权力决定政策，但大家可以将这篇文章转给相关的同事或领导阅读。

对于一些常见的谬论，我们进行回应：

• "我们有很多数据，只是缺少分析" - 不！静态业务标签需要你们自己建设，而不是通过分析得出的！

• "只要有来自头腾阿的高级工程师就够了" - 不！头腾阿不需要制造商品，所以即使请来他们的高级工程师也不一定懂得我们的业务！

• "做数字化转型就是要小步快跑做实验" - 是的，确实需要实验，但问题是你连目标都没有明确，只知道盲目投入资金，这样能得到什么结果呢？

以上是对于静态标签的作用进行的改写和总结。