站在上帝造万物的视角，以电视台分频道的方法将用户分到“财经、体育、旅游、…”这样的框框里去，其实并不难，也没有太大意义。真正务实的思维，是不要关注那么多的行业，把目光聚焦在你目前服务的客户类型上。本来嘛，你接的都是电商客户，关注教育行业用户分类有啥意义呢？

　　在确定了行业之后，要建立该行业的用户标签体系就有点儿挑战了。什么叫深入研究用户决策过程呢？说白了就是要洞彻在这个行业里，用户决定买什么、不买什么的原因和逻辑。我们举几个常见的行业说明此事。

　　一、汽车行业：

　　先来看汽车行业，是因为这里的用户决策逻辑比较清晰。一个准备购买汽车的用户，首先考虑的因素，一定是价格。有二十万预算，就买不了五十万的车，atv，也不大会考虑十万以下的车。接下来要挑选的，就是车型了。如果家里有两个孩子，十有八九会考虑七座车；要是单身贵族，没准会弄个跑车玩玩。这两项都是比较理性甚至刚性的约束。而在这之后，才是对品牌精挑细选。

　　因此，汽车行业的标签体系大体应该是：价格—>车型—>品牌，注意重要程度的排序是不能错的。如果从直觉上先考虑品牌、调性，那便是形式主义的思路了。

　　二、游戏行业：

　　游戏的用户决策过程总体上令人难以捉摸，这是因为它有点儿电影、音乐一样的艺术性特质。而人们对艺术的喜爱，并不是理性的，也就难以总结规律。本人不玩游戏，也搞不清RPG、ACT、SLG、RTS、STG这些类型（不玩你这词儿可够熟的！）。那么用这些分类用做标签体系行不行？这也是形式主义的思路：因为上面的分类只是为了便于游戏组织和索引，并不是用户的决策逻辑。难道一个“RPG游戏爱好者”，会看到RPG就非玩不可，其他的游戏都不屑一顾么？

　　那么游戏行业就没法做了么？当然不是。要想把游戏的用户标签做好，就要深入到细分的游戏场景中去深入研究。比方说，玩slots（老虎机）游戏的用户，往往经常换不同素材的新游戏，也就是说，将“slots”作为一个用户标签，与用户决策过程是相符的。而喜欢海岛奇兵游戏的用户，对于SuperCell新出的游戏也心向往之，此时“SuperCell”这个品牌就成了有效的用户标签。

　　三、电商行业：

　　从消费者的角度来看，电商行业其实不能称为是一个行业，而是多个行业的集合。不过对于电商中典型的商品类型，例如服装，用户决策过程其实是相当微妙的：某个女生看了H&M的某款裙子，其实无法推断出她要买裙子，也不一定是对H&M情有独钟，也许仅仅是因为该款裙子某个特殊的造型。在这类商品中，“H&M”或者“连衣裙”都不一定是有效的用户标签。

　　因此，电商行业的实际做法大家都看到了，基本上不依靠分类，完全以“单品+个性化推荐”的方法构建和使用标签体系。

　　那么教育行业怎么做？旅游行业怎么做？这篇文章不是教材，无法一一尽述。大家掌握了上面的思路和方法，应该能够自己举一反三。有人会问了，那么是不是每个行业研究透彻以后，给出一个标准的用户标签体系，就可以一劳永逸了么？答案是否定的，这里面有两个原因。

　　首先，大多数情况下标签体系是开放的，并不存在一劳永逸的列举结果。上面电商行业就是个很好的例子：新的商品、新的产品类别不断产生，不断地研究和调整也就必不可少。

　　其次，每家公司面向的客户都有自己独特的特点，再加上拥有的数据源不同，只有根据这些灵活调整标签体系，才可能取得最好的效果。比如说教育行业，在整体上研究用户决策过程，可以得到一个通用标签体系；但是如果特别关注儿童教育、考研教育、或者英语教育，显然还要研究更加精细的决策过程和标签体系。

　　总之，不要以为用户标签体系的设计跟编纂新华字典一样，在案头潜心研究逻辑就能一劳永逸地做好。实际上，这是一项持续进行的、黑手黑脚的实战性极强的产品工作。

　　还有个小问题：前面我们说了，标签没法衡量准确性，那怎么判断用户画像结果的质量呢？这里要用到reach/CTR曲线。我们以下图为例来说说。