口腔消费医疗用户标签体系（上）

英超第五轮，曼联客场0-0战平水晶宫。滕哈赫本场比赛的换人调整遭到球迷质疑，尤其是在第61分钟用拉什福德换下齐尔克泽。滕哈赫本场换人：第61分钟拉什福德换下齐尔克泽第76分钟乌加特换下埃里克森第76分钟迪亚洛换下霍伊伦

在产品设计中，标签体系算是比较重要的功能。而在部分垂直领域中，标签体系的重要性更高，比如在互联网医疗中。这篇文章，作者分享的口腔消费医疗用户的标签体系，很有参考意义。

当我们描述一个人时，可能会提到诸如“南方人”、“高富帅”、“职业法师”或“偏好川菜”等特征，这些都是用来帮助我们记住、归类和描绘该个体的标签。

在互联网产品的语境下，用户标签实际上是对用户信息及其特点的高度概括，它们有助于描绘用户的画像，并允许企业区隔不同的用户群体。用户标签体系，从狭义上讲，是指围绕特定业务目标及所收集的用户数据构建起来的一套标签 ；而广义上则涵盖了标签管理、标签分析以及标签的应用等多个方面。

随着互联网产品用户量级的增长至百万级别及以上，标签体系成为了支持精细化运营不可或缺的一部分。当产品具备了足够大的用户基数，并且有对用户进行深入管理和互动的需求时，构建标签体系就显得尤为关键。

标签体系之所以得到广泛的应用，主要是因为它具备以下几个不可替代的功能：

在讨论运营策略时，常常会提及到用户细分与个性化服务的重要性。实际上，从逻辑上讲，任何事物的存在都有其合理性；同样，通过细分用户并实施精准化管理，是降低成本并提 率的一种有效手段。然而，要实现这种精准化管理，则需要构建一个详细的用户标签系统作为支撑。

回顾过去二十年，众多行业领域曾被视为充满机遇的“蓝海”。无论是整体医疗行业还是其下的消费医疗分支，都曾被看作潜力巨大的市场。然而，在2024年的今天，这些曾经看似无限可能的蓝海市场已经逐渐转变为了所谓的“伪蓝海”。由于中国市场庞大且消费者需求旺盛，经过多年的发展与竞争，主要市场已被各大企业瓜分殆尽。在此背景下，想要通过增加投资来获取新的增长点变得愈发困难。因此，在未来的几年里，企业将更加注重维护现有客户基础，并努力提升客户的转化率和成交率。这一步骤的实现，离不开以用户标签系统为核心的精准化运营模式。

在口腔消费这一细分领域中，建立和完善用户标签系统变得尤为重要。通过这样的系统，企业可以更有效地识别不同类型的顾客，并为他们提供更加个性化的服务，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。

在口腔消费医疗行业中，构建用户标签体系的 步是拆解业务流程并整理数据。这涉及到明确可用的数据资源，并确定哪些指标对于实现业务目标至关重要。为了创建有效的用户标签体系，我们需要从理解业务目标和用户旅程入手，整理现有数据，并识别出关键性能指标。

2.1.1 业务拆解 — O 模型

在口腔消费医疗领域，运用 O 模型能够帮助我们更清晰地理解企业的战略方向和具体目标：

通过这种方法，企业不仅能够清晰地界定其战略目标，还能通过具体的策略执行和效果评估，确保每一步行动都朝着既定目标迈进，从而实现更为精细和 的运营。

2.1.2 用户拆解—UJM模型

在明确了业务层面的需求后，接下来需要聚焦于用户层面，构建用户标签体系。这一过程既要基于用户的行为和属性提取信息，也要考虑期望用户在产品中的互动模式。

UJM（User Jo ney Map，用户体验地图）是一种有力的工具，用于拆解用户在使用产品或服务时的经历，识别他们在不同阶段的关键行为和情感状态。借助 UJM，我们可以细致地了解用户的使用流程，发现其中的机会点和痛点。

通过从用户和业务两个角度进行分析，我们可以明确用户在产品中的核心行为以及业务方关注的数据点。围绕这些信息，可以逐步积累并分类用户数据：

通过对用户数据的深度理解和整理，我们能够建立起坚实的标签体系基础。这一基础不仅反映了用户的实际行为，还为后续的精细化运营提供了强有力的支持。在口腔消费医疗领域，这样的标签体系能够帮助机构更好地理解患者需求，优化服务流程，并提供个性化的医疗服务。

在口腔消费医疗领域，用户标签体系服务于业务目标和策略，需要匹配具体或潜在的应用场景，以便更好地满足患者需求并优化运营效率。

用户标签可以分为四类：

2.2.1 标签类型详解

1、属性标签

如女性、80后、一线城市居民、大学教师等。这些标签主要由基础数据定义，描述了用户的基本特征。由于这类标签信息较为宽泛，在实际应用中通常与其他类型的标签组合使用。

2、统计标签

如就诊次数为一次、近两周内有预约记录、累计消费超过5000元等。这些标签主要由用户的就诊记录和消费数据定义，直观地反映了用户的行为特征。在应用时通常直接创建，并且经过分析验证后，往往会转化为模型标签。

3、模型标签

如高消费患者、定期洁牙患者、初次咨询患者等。这些标签主要由就诊记录和行为数据定义，需要结合产品特性、业务目标及数据分析来设定标准。模型标签能够 反映用户的多方面特征，是标签体系中的主要组成部分。

4、预测标签

如高流失风险患者、潜在的正畸 需求患者等。这些标签通过算法模型支持，预测用户未来的行为倾向，需要大量的用户数据及标签积累。

2.2.2 业务视角维度

一个完整的标签体系应该涵盖以下四个维度：

1、生命周期标签

如新患者、首次 患者、忠诚患者、沉默患者等。这些标签标识了患者在服务流程中的不同阶段，有助于识别患者特征并制定相应的运营策略。

2、用户价值标签

如高价值患者、RFM（Recency, Frequency, Monetary）分层患者、9大人群画像等。这些标签反映了患者在服务中的消费特征和商业价值，指导对不同患者群体采取差异化的运营投入和策略。

（1）RFM分层模型

RFM（Recency, Frequency, Monetary）模型是一种常用的客户价值分析工具，它通过三个维度来评估客户的价值和忠诚度。在口腔消费医疗领域，RFM模型同样适用，并且可以帮助医疗机构更好地理解和分类患者，从而实施更为精准的营销和服务策略。

a、Recency（最近一次消费时间）

定义：指患者最近一次访问或消费的时间距离现在有多远。

应用场景：

b、Frequency（消费频率）

定义：指患者在一定时间内访问或消费的次数。

应用场景：

c、Monetary（消费金额）

定义：指患者在一定时间内消费的总金额。

应用场景：

综上不同的场景，口腔消费领域可制定策略：

通过这样的方式，RFM模型不仅可以帮助医疗机构识别不同价值的患者群体，还能为制定个性化的营销和服务策略提供依据，从而提升患者满意度和忠诚度。

（2）9大人群画像

在口腔消费医疗领域，针对不同的人群进行精细化运营是 必要的。通过分析九大人群画像维度，可以更好地理解患者的需求和行为模式，进而提供更优质的服务。以下是结合实际场景对这九个维度的解释：

通过结合以上九个维度的人群画像，口腔消费医疗机构可以更精确地定位患者群体，提供个性化的服务，从而提高患者的满意度和忠诚度。

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