最近总有人在后台问诸葛君，用户画像、用户标签和用户分组有什么区别和联系？
我们先明确一下用户画像、用户标签、用户分组这些术语的含义。
用户标签
首先，标签是一个附加的值，供我们个人用户进行属性判断，通常是一个人为规定的、高度细化的特征标识。它根据用户在互联网上留下的各种数据，主动或被动地收集起来，然后尽可能全面细致地提取一个用户的全部信息，从而帮助解决如何将数据转化为商业价值的问题。
比如一个用户常年买纸尿裤，我们就给它贴上年轻妈妈的标签，如果一个用户常年买钢笔水，就可以定位为学生。其实生活中经常用到。我们会被贴上标签或者无形中被贴上别人的标签。比如你95年出生，别人会叫你90后；比如你身边的一个朋友，你可能会用“白”或者“高富帅”来形容她/他。这些标签在一定程度上解释了一个人或者一类人，你一听到这个标签就会知道他/她长什么样。
(图片来源网络)
与分组不同，标签是个人或企业的属性，可以重复。标签越多，我们对他人的了解就越全面。在工作中，你可以给用户贴上各种各样的标签，甚至可以通过标签快速搜索到目标用户。只要你精准的标注了足够多的标签，就可以快速及时的了解你的用户。
用户分组
分组就是基于某个维度将目标人群划分为不同的群体。比如按性别从身份证层面可以分为男性和女性，按年龄可以分为婴幼儿、青少年、成年人、老年人等。
各行各业也可以根据自己的行业特点进行分类。比如教育行业，可以分为第一试听用户群、第二试听用户群、购买用户群、回购用户群。比如业务在面对客户时，可以根据某个维度对客户进行分类。比如可以分为陌生客户、意向客户、潜在客户、签约客户等。基于客户的购买阶段。
(图片来源网络)
也就是说，聚类是基于同一个属性，比如用户按标签聚类，然后区别对待。数据库里有不同的业务线，不同的知识成熟度线，不同的购买旅程线，都可以分组，进行精准营销和影响。
同时，不知道大家有没有注意到，聚类有一个特点就是它们是互斥的。比如教育行业，如果这个用户是第一次试听的用户，那么他在现阶段绝对不会是购买客户，也不会是再次购买客户，也就是说用户聚类的划分永远不会覆盖重复。
用户画像
用户画像这个词更专业。这个概念是交互设计师之父艾伦·库珀提出的。他是这样定义的:用户画像是真实用户的虚拟代表，是基于一系列真实数据的目标用户模型。
在一个产品诞生的最早期，有需求就有用户画像，用户画像可以具体到一个例子。例如，张学，女，30岁，活跃在Tik Tok，专注于企业解决方案和人力资源绩效管理.....有了这个画像，在投放、策划、内容创作等方面都可以通过很多地方头脑中的用户画像来验证，从而有效避免策略的错配。同时，用户画像也可以在这个过程中不断完善和优化。
(图片来源网络)
我们前面讲过用户标签的含义。说到用户画像，这里是不是有点混乱？我们可以这样理解两者的关系。用户画像的核心工作是给用户贴标签。每个标签描述了用户的一个维度，这些维度相互关联，形成对用户的整体描述。这些标签集可以抽象出用户信息的全貌。
标签化是对用户画像最直观的解释，但不等于用户画像。用户画像区别于标签还有一个显著的特点——基于数据，我们甚至可以凭直觉和感觉进行标签化，但用户画像的建立必须经过大量的数据分析才能抽象出来，更加真实、全面、立体。
我们的目的不是搞清楚三个名词的含义，而是“/s2/]以理论指导实践，以实践验证理论”。搞清楚三个名词的含义只是为了帮助理解，更重要的是在运营的过程中，要用它们来促进用户增长。
我们说数据一直是各行各业的核心资产，蕴含着巨大的价值，但是数据本身就是一个抽象的东西，没有办法直观的看到它的价值。
这时，为了挖掘其价值，作为方法之一，用户标签诞生了。拿到用户标签体系后，如何构建用户画像？在对用户进行分组时，可以通过各种综合手段对用户进行更好的分类，比如对用户进行分组，通过标签和用户分组来构建企业的目标用户画像人群。通过相似用户群的搜索，完整的垂直用户增长可以帮助企业构建精细化运营闭环，最终提升企业效率和用户满意度。
以一款买卖二手房、查询房价的app为例。客户在成立之初，就想从用户的角度创造一个解决问题的产品。首先通过梳理自身的业务需求，根据需求定制相应的用户属性，对用户信息进行标签化，然后通过分析用户的历史行为路径、习惯、偏好等属性，将具有一定特征的用户划分为一组，从而对不同业务应用的用户进行分组。
比如，一个运营者需要选择一批有意愿购买二手房但没有购买的人群进行另一次营销推送，可以选择标签，阅读最近一个月的二手房详情页，浏览鉴定结果页。同时，没有购买过的用户会建立一个子群体进行二次营销，后期再通过这个子群体判断自己的购买情况。
在构建好用户体系的基础上，也可以进行用户画像的有效应用。比如企业通过用户行为数据和聚类系统，利用RFM模型将用户分为六类:近期不活跃付费低频、近期活跃付费低频、近期活跃无偿低频、近期不活跃无偿低频和近期活跃无偿高频。然后根据所选择的用户行为、占比、购买偏好，构建一个完整的用户画像，将用户群体切割成更精细的粒度，使运营由粗放变为精细，通过各种运营触达手段，如短信、推送、活动、优惠券等，带动和保存用户。，从而达到事半功倍的效果。
(图片来源诸葛io分析平台)
写在最后
无论是用户分组、用户标签还是用户画像，其最终目的都是帮助企业在精准营销中实现增长。尤其是用户画像，初衷是好的，很难用好，多数情况下会沦为***。我们不能把一个完整的系统想当然，却忽略了画像的核心价值——用户画像首先必须是商业用途的用户标签的***。
并不是说你可以用用户画像来推动和改善你的业务，而是你需要用户画像来推动和改善你的业务。
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