对于B2B行业而言，企业需要用户画像来掌握客户特征，并利用用户标签来精细化运营。研究和分析用户画像归根结底就是为了解决一个问题：企业面对的是怎样的用户群体。而用户标签则是帮助完善、理清企业的用户画像。通过标签体系对用户进行管理，根据不同客户的喜好进行有针对性的分层次个性化营销，可以让用户运营更加精细，提高工作效率，保证用户来源渠道的准确性，推进转化也变得水到渠成。因此，在明确目标的前提下，B2B企业用户标签体系能够帮助市场及销售人员推进精细化的用户运营。
B2B企业用户标签体系——实现精细化运营的重要手段
用户运营是指围绕用户生命周期进行的一系列运营行为，这些行为可以延长用户的生命周期，提高用户的LTV（Life Time Value 生命周期总价值）。对于B2B企业来说，通过运营手段挖掘“老客”价值，与通过多渠道营销获取“新客”同样重要。而用户标签体系是帮助企业实现用户精细化运营的重要手段。用户标签作为刻画用户画像的重要依据，可以将用户在平台内所产生的行为数据自动化录入，分析提炼后形成支撑业务实现的可视化信息，帮助企业建立对真实用户的深刻理解。
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以微信营销自动化为例，可以通过一系列用户运营路径设置，在用户触发相关动作时，如扫描二维码关注服务号，自动发送相关信息（图文消息、模板消息等），并建立相关的动作标签，帮助B2B企业追踪用户的行为路径，同时达到更加精细化的用户运营效果。
通过完善的标签体系，建立更加完整的用户画像
更加科学、完整的用户画像，可以帮助品牌精准地还原用户需求，以客户为中心，提升用户粘度，做好营销和运营转化。常见的用户画像标签类型有统计类标签、规则类标签、预测类标签。
1.统计类标签
统计类标签是用户画像的基础，通过用户注册、访问、消费数据可以统计得出，例如用户基础信息（如姓名、性别、年龄、地域等）、活跃时长及活跃天数等信息。
2.规则类标签
规则类标签基于用户行为及确定的规则产生，重点在于如何制定规则。通常由市场、销售和产品部门共同协商制定，综合业务和数据特征，开发出更加科学的评价规则，从而让用户画像更加清晰可靠。
3.预测类标签
预测类标签可以根据用户的某些属性或行为进行预测性判断，需要通过算法挖掘产生，例如通过用户的行为习惯判断该用户的工作性质等。
B2B企业用户标签四大应用场景
- 通过用户的关注动作建立标签
B2B企业可在后台创建特定二维码，实现一渠道一码，并自动设置用户扫码标签。例如，当用户通过官网中的特定二维码关注公众号时，可被建立“官网”相关标签。
2.通过浏览内容建立标签
当B2B企业通过公众号群发文章时，若用户点击阅读原文并提交相关表单，即可被建立对该内容感兴趣的标签。如当用户通过关键词触发图文并点击时，可以被建立和关键词相对应的标签。
3.通过用户互动建立标签
用户关注公众号后的行为轨迹，如点击菜单动作、触发关键词回复等，能够在中台的平台标签功能中更新。例如，企业服务号有多种产品在菜单栏里进行体现，对某个产品感兴趣的用户，在点击了某产品菜单按钮后就会被建立该产品的标签，便于日后对这部分用户进行精准营销。
4.通过筛选条件建立标签
B2B企业可利用筛选功能，自定义筛选出具有同等条件的某一群组的用户，并统一为其建立相同的标签。
用户留下的行为轨迹，若拆分来看比较琐碎，但叠加后，往往可以进一步反映出其行为背后明确的需求。用户标签体系可以帮助B2B企业进一步精细化管理，描绘更加完整的用户画像，从而进行更加有针对性的多渠道整合营销和多触点运营梳理，轻松加快转化进程，提升用户的生命周期总价值。
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