口腔消费医疗用户标签体系（上）

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。

一、标签体系

1.1 初识标签

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集合；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：

• 用户洞察：帮助企业深入理解其用户群体，从而更好地规划业务发展方向；
• 数据分析：扩展了用户分析的角度，提升了数据分析的效率与应用水平；
• 精细化运营：通过用户细分实施差异化的运营策略，以此提高运营成效；
• 产品化应用：标签体系还可以集成到产品个性化功能、客户关系管理系统（CRM）以及数据驱动的产品中，进一步增强产品的功能性与竞争力。

1.2 口腔消费医疗为何需要建标签体系

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，是降低成本并提高效率的一种有效手段。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。

二、构建口腔消费医疗的标签体系

2.1 拆解业务，梳理数据

在口腔消费医疗行业中，构建用户标签体系的第一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 — OSM 模型

在口腔消费医疗领域，运用 OSM 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：

• 业务目标（Objective）：明确公司或项目的长远发展目标。例如，在口腔医疗行业，这可能涉及提高患者满意度、增加复诊率或拓展市场占有率。
• 业务策略（Strategy）：为了实现这些目标，企业需制定具体的执行方案。这可能包括提升服务质量、推出会员制优惠或优化在线预约体验等措施。
• 业务衡量（Measurement）：确立能够反映目标进展和策略效果的关键指标。具体来说，在口腔医疗场景中，这些指标可能涵盖患者的回访率、治疗满意度评分以及新增患者的数量等。

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高效的运营。

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 Journey 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：

• 用户基础数据：包括年龄、性别、兴趣、职业、经济状况、会员等级等基本信息。
• 用户行为数据：涵盖患者复购情况（种植复购、全科复购、正畸复购）、转介绍意向、客诉患者、预约记录、评价反馈及分享行为等动态信息。
• 患者诊断/病情：缺牙颗数（半口、全口、多颗）、症状和治疗建议信息。
• 用户消费数据：涉及消费金额、消费频率、消费时间、韩系植体、欧系植体（消费较高）、欠费金额等交易详情。

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。

2.2 定义标签，形成体系

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：

• 属性标签：基于用户的基础信息属性，直接从用户数据中提取。例如，性别、年龄段、所在城市、教育背景等。
• 统计标签：结合用户的行为数据进行统计分析，反映用户的特征。例如，就诊次数、近期活跃状态、累计消费金额等。
• 模型标签：通过用户数据属性进行抽象，描绘用户画像特征。例如，高消费患者、定期复诊患者、首次就诊患者等。
• 预测标签：基于现有用户数据，预测用户未来的行为偏好和趋势。例如，高流失风险患者、潜在的长期护理需求患者等。

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。模型标签能够全面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、潜在的正畸治疗需求患者等。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、首次治疗患者、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：

• 在口腔消费医疗中，Recency可以用来判断患者最后一次就诊的时间。例如，最近三个月内有就诊记录的患者可能比一年前才来过的患者更有活跃度。
• 通过追踪Recency，医疗机构可以识别哪些患者可能需要提醒预约下一次检查，或是哪些患者可能需要更多的关怀以防止流失。

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：

• Frequency可以帮助医疗机构了解患者的就诊频率。例如，一个每月定期来复诊的患者相较于一年只来一两次的患者，显然更具有价值。
• 对于口腔消费医疗，Frequency可以用来识别哪些患者是定期来做清洁或其他预防性护理的常客，这些患者往往对服务质量有较高的忠诚度。

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：

• Monetary值较高的患者通常被认为是高价值患者。例如，在口腔消费医疗中，经常选择较高价位服务（如种植牙、正畸治疗）的患者，他们的消费金额自然高于只做基础检查或简单治疗的患者。
• 通过跟踪Monetary值，医疗机构可以更好地理解哪些服务项目受到高价值患者的青睐，并据此调整服务策略和服务推广的重点。

综上不同的场景，口腔消费领域可制定策略：

• 对于高频、高消费但最近未就诊的患者（高Recency，高Frequency，高Monetary），可以发送个性化的邀请函，邀请他们前来参加诊所举办的健康讲座或免费检查活动。
• 对于近期未就诊但历史消费较高的患者（低Recency，高Monetary），可以通过电话或电子邮件提醒他们预约下一次检查，并提供一定的优惠或礼品激励。
• 对于消费金额不高但频繁就诊的患者（高Frequency，低Monetary），可以通过会员计划或积分奖励制度来鼓励他们继续使用服务，并逐渐引导他们尝试更高价值的服务。

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非常必要的。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。