客户标签分类有哪几种？这份标签分类表建议收藏
客户太多，如何区分？
客户名称相似，如何辨别？
我想大家都碰到过这样的问题，每天要面对大量的客户，时间一长就容易分不清谁是谁。比如有些客户可能经常光顾，有一定的印象，而有些客户可能只来过一两次，要想对这些客户进行精准营销，确实非常困难。
之前有个餐饮商家就跟我聊过这个问题，他说由于门店客户非常多，他根本分不清谁是谁，哪个是重要客户，哪个是普通客户，这让他非常头疼。
其实这个问题非常普遍，不论是新客户还是老客户，大家可能都有过类似的场景。那么今天我就来给大家分享一份客户标签分类，帮大家快速给客户打上标签。
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客户标签
客户标签=会员标签，是在与客户建立沟通的过程中，经过一系列的对话和了解后对客户有了基本的定位和判断，接着通过标签对客户进行分类和标记，从而提供更加精准和个性化的服务。客户标签（会员标签）是一种帮助企业，商家，导购更好地理解和批量触达客户的工具。
对商家/企业的好处
Top们日常会花费很多精力在打标及客户分层上。养成良好习惯后，随着客户的积累，每月批量触达过程中，都会出现惊喜新签/转介绍。同时也为线下活动达成客户拜访、精准触达快速推进客户进程提供了更多的触达机会！
有助于每一位商家，销售导购更精细化地筛选客户、更高效地管理客户关系，且通过标签可以快速识别客户群体，进行有针对性的营销和服务。对于客户而言，他们也可以收到更匹配的内容营销物料，加快对产品的了解，实现提效。
目前，给用户贴标签的方式有两种
第一种：自动化打标
标签系统根据预设条件，如交易行为、消费金额等，自动为客户打上相应标签。这种方法能够大幅提高打标签的效率和准确性。这些数据包括但不限于用户访问店铺、浏览产品、加入购物车、购买产品、访问内容页面以及参与活动等操作产生的数据。
第二种：手动打标
手动标签是由员工在与客户互动过程中，根据客户的具体情况和需求，手动为其打上相应标签。这种方法灵活性较高，适用于一些特殊情况或个性化需求。商家员工在与用户沟通时，会有意识地引导和记录，从而获得品牌所需的用户信息标签，这就是手动打标签的过程。
例如，员工通过企业微信与用户沟通，了解到用户的需求和偏好等信息，然后通过有赞的企微助手，及时将这些信息打上标签。不过，这种做法需要员工与用户进行 1 对 1 的沟通，因此通常适用于高客单、高利润、用户决策复杂的产品。
很多商家，只开了线下的实体店，没有对门店进行线上运营，那么这种情况下，商家该如何给客户打标签呢？
别担心，有赞为商家提供了全行业的会员标签解决方案，帮助商家实现用户的高效管理。商家可以根据不同客户的喜好，进行精准营销。
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通过标签，商家可以更精准地了解客户的需求和偏好，进行有针对性的营销活动。例如，某母婴商家可以通过设置宝宝生日字段为必填项，获取客户宝宝的年龄段信息，从而推荐更适合的奶粉。这种精准营销可以显著提高营销的效果和客户满意度。
标签可以帮助导购和客服更好地了解客户，而提供更个性化的服务。例如，通过企业微信助手的客户画像功能，导购可以查看客户的标签和历史购买信息，推荐合适的商品和服务。此外，自动欢迎语和智能匹配功能也能让客户第一时间得到关注和服务，提升客户体验。
? 客户关怀：系统提醒，自动化进行客户关怀和维护，如提醒客户优惠券即将到期，避免客户错过优惠。
? 售后服务：商家可以通过3315服务流程（例如30分钟后发送感谢信息，3天后发送护理方法，7天后发送穿搭建议等）来进行系统化的售后回访，提升客户满意度。
可以进行更深层次的客户数据分析，了解客户的消费行为和偏好。例如，通过标签管理功能，商家可以查看并分析客户的基本情况、消费行为、互动情况等，便于制定更加精准的营销策略。
? 消费分析：通过标签，商家可以分析不同客户群体的消费金额、购买次数等，识别高价值客户和即将流失的客户，采取相应的措施。
? 客户画像：通过多维度动态标签，可以建立详细的客户画像，实时动态变化，精准识别每个客户的需求，从而进行全域洞察和精准营销。
可以显著提升商家们的运营效率，实现自动化和智能化管理。如，通过自动打标和手动打标相结合，可以快速、准确地为客户打标签，减少人力成本，提高工作效率。
? 自动打标：系统可以根据预设条件自动打标，实时更新客户标签，如消费次数、交易金额等。
? 手动打标：员工在与客户互动过程中，手动为客户打标签，让客户形象更饱满，便于后续服务和推荐。
客户生命周期 | 客户群体 | 客户状态 | 人数统计 | 心理属性 | 基础属性 | 收藏加购 |
? 潜在客户 ? 新客户 ? 成长客户 ? 成熟客户 ? 衰退客户 ? VIP客户
| ? 宝妈 ? 白领 ? 退休老人 ? 学生
| ? 活跃客户 ? 不活跃客户 ? 流失客户 ? 挽回客户 | ? 性别 ? 年龄 ? 职业 ? 教育水平 ? 收入水平 ? 婚姻状况 ? 家庭结构 ? 地理位置 | ? 个人兴趣 ? 价值观 ? 生活方式 ? 品牌忠诚度 ? 价格敏感度 ? 产品偏好 ? 促销敏感度
| ? 年龄 ? 性别 ? 地域 ? 职业 ? 收入 ? 婚姻状况 ? 教育程度 | ? 首次收藏 ? 多次收藏 ? 特定品类收藏 ? 首次加购 ? 多次加购 ? 购物车容量 ? 高频收藏加购 ? 低频收藏加购 |
行为属性 | 情感属性 | 特殊属性 | 购买行为 | 交易属性 | 技术使用 | |
? 购买频率 ? 消费金额 ? 最近一次消费时间 ? 购买渠道（线上/线下） ? 购买时间偏好 ? 浏览历史 ? 搜索历史 ? 点击率 ? 参与度（如评论、分享、点赞） | ? 生活状态 ? 情感状态 ? 价值观 | ? 生日 ? 购买历史 ? 用户等级
| ? 消费频率 ? 消费金额 ? 购买类别 ? 购买渠道 ? 购买时间 ? 促销反应 ? 退货行为 ? 复购次数 | ? 订单数量 ? 订单金额 ? 退货率 ? 优惠券使用情况 ? 支付方式偏好 | ? 设备类型（手机/平板/电脑） ? 操作系统（iOS/Android/Windows等） ? 应用程序使用情况 |
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