另一方面，企业对一个用户推 10 次与精准地推 3 次（3 次都产生效果）相比，后者 Push 用户产生的效果更好 。所以 Push 的应用非常强调技巧，需要从成本和 Push 用户产生的效果两方面考虑 。
举个例子：如果企业的目的是通过 Push 增加理财交易，我们可以先通过两层标签筛选找到推送的用户，第一层是生命周期标签筛选，如处于交易流失期的用户，第二层是行为标签筛选，如最近七天查看过银行理财产品的用户 。之所以设置第二层筛选将这群人抽取出来，是因为这群人是可被迁移的用户，而且是理财产品的潜在营销用户 。
如果企业不对这群用户采取相应措施，这些潜客就会流失，但是如果企业对这些用户做精准营销，不仅对理财业务，还是对整体业务都会产生很大的价值 。
图 3 典型应用场景
这是一个真实场景的举例（如上图 3），理财业务的运营同学，通过上述规则筛选出 5 万人，并对这些人发了一条精准的 Push，推送后打开 App 人数达到 5680 人，打开率达到 11.4%（数据做了一定的处理） 。
事实上，通常金融类的 Push 打开率，能够达到 5% 已经非常不错了 。但是，通过判断这群目标用户的特征和需求后采取定向推送，使 Push 打开率能达到接近 3 倍以上，这意味着如果企业采用非精准推送方式，所要覆盖的用户群需要精准推送的 3 倍 。
同时，采用非精准推送方式会造成两个大的影响：
第一，那群被无效推送的用户的推送资格被占用了；第二，很可能其他的业务可以精准推送这群人，产生更好的效果 。所以使用精准推送是对整体效率的提升，但是很多企业在具体的业务中很少对投入资源的有效性进行核算，这也是企业需要做精细化运营的必要性之一 。
四、标签画像的典型场景流程图 4 典型场景流程
那么，我们刚刚讲的那个例子，在实际的业务过程中，一般是怎么操作和实现的呢？
具体来说，我们可以分为 4 个步骤 。首先，根据既定的目标确定一个人群的属性描述，其实这对应了企业的商业策略 。
举个例子，目标是提升理财的交易额，我把从流失的用户获取理财交易额的增长作为其中一个策略，并定义为对于交易流失用户的潜客营销 。这时候人群策略就呼之欲出了，投放人群策略描述为交易高价值客户，且处于交易流失期的有理财意向的非理财用户，便可以从各种各样维度选取相应标签，并通过标签快捷筛选获取名单，然后实施精准触达用户，最后再评估营销效果 。这整个流程也是个性化营销或分群营销中常见的一种思路 。
通过前面的介绍，我们知道标签和画像在企业变大变强中有举足轻重的作用，但是现在有不少企业，说是做了用户画像系统，可能就只是实现了一些静态标签，以用户基本属性为主，或者做一份高大上的用户画像报告，但跟业务系统并没有打通，没有真正用在实际业务中对业务没产生价值 。因此很多企业做标签和画像的初衷很好，但却沦为了形式主义 。
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