之前，海底捞因为给顾客贴标签冲上热搜，有人发现海底捞会记录顾客的体貌特征，甚至还出现了“喜欢在APP上投诉”的标签，对此，有的人认为海底捞这样添加用户标签，不尊重顾客隐私，但也有人认为这正是海底捞极致服务的体现，越详细的记录能让他们为顾客提供越精准的服务。
现在做营销，给用户加标签已经是一种普遍现象，但如果在使用用户标签时，没有把握好这个度，也很容易让消费者反感，像海底捞这样的大企业都在用户标签上翻了个大跟头，大家更要引以为戒，使用用户标签要合情合理，既要能发挥用户标签的作用，也不能让用户反感。
用户标签，是对用户某个维度的特征进行描述和刻画，能帮助商家快速区分用户群体。一般，用户标签包括用户的属性数据、行为数据、偏好数据等，也可以分为静态标签和动态标签，这些不同的标签构成了建立用户画像模型的基础。
要做大规模的用户标签管理，需要具备什么条件？
用户标签体系管理需要投入大量精力和资源，不是所有企业产品都适合做，也不是简单加几个形容词就能做好，这需要企业品牌具备一定的基础。
1、产品用户规模较大，用户精细化管理具有价值空间；
2、用户特征属性多样需要区分，具备标签分类管理基础，用户规模大但细分属性单一无区别时，做用户标签管理意义不大；
3、产品对用户具备个性化特征属性匹配，适合精细化分发推荐，如果产品对所有用户基本无差别，进行精细化标签管理也没必要。
了解了做用户标签需要具备的条件，那用户标签又该如何分类呢？
用户标签的分类有很多方面，但最基础的分类有以下几种。
1、属性标签
如性别、年龄、职业、所居城市、婚否等基础数据，这些标签数据定义了用户最基础的特征，在实际使用中要结合其他类型的标签进行应用。
CRMEB标准版用户标签示例
CRMEB标准版用户标签示例
2、统计标签
如消费次数、消费金额、最近7日消费情况等等，这些由用户行为数据和消费数据组成，是体现用户消费最直观的数据标签。
3、模型标签
如高消费用户、数码爱好者、新手妈妈等数据，这类标签的定义需要结合产品特征和数据进行分析，模型标签能直观体现用户对产品的需求特征。
4、预测标签
如母婴潜在用户、高流失风险等对用户潜在的行为进行预测，这类标签需要大量的用户数据及标签支撑，前期的标签积累越多，后期的预测准确度也会越高。
给用户添加标签，应该注意什么呢？
1、量化标签
像我们刚开始提到的海底捞的“喜欢在APP上投诉”这种，不能算是标签，只能算是用户描述。我们把它归类一下，可以定义成【客诉程度】这个标签维度，再按照客诉次数进行【客诉程度】定义，比如投诉小于3次为低档，投诉在4~5次为中档，投诉在6次及以上为高档，这样【客诉程度】就有低、中、高档三个标签选项，就可以为用户添加对应的标签。
2、区别维度与标签
再比如，一个化妆品品牌，有些客户特别在意价格，总是向导购要些优惠和赠品，另一些却不在意价格，但是强调后续的服务及关怀。
这样就根据购买客户类型分为：价格敏感型、重视服务型。客户类型是标签维度，价格敏感型、重视服务型就是标签。
所以，在设置添加用户标签时，尽量不要出现带有主观感情色彩的描述，把标签的判断标准尽量量化、具体化，这样在标签的衡量中，更具有权威性，也能避免产生歧义。
用户标签用得好，就是利器，用不好也可能会引火烧身，小编认为营销要不作恶、要讲原则，企业想要更加了解用户，给用户打标签，能帮助企业更加了解客户需求，也能提供更精准的服务，赢得用户信任。
但是，给用户打标签，不是记录用户的隐私，要坚持主观的描述与评价，这样的标签产生的数据才有参考性，也更有价值！
