做客户分层的第一步不是买系统，是设计标签。标签设计错了，后面所有分析都是错的。
第一层：来源标签（客户从哪来）
渠道（抖音/小红书/公众号/官网）、具体账号、活动名称、投放计划。这一层决定归因分析能不能做。
第二层：属性标签（客户是谁）
行业、公司规模、所在城市、职位、个人/企业。这一层决定客户画像。
第三层：行为标签（客户做了什么）
咨询过什么产品、看过什么内容、参加过什么活动、有没有留联系方式、有没有下单。
第四层：意向标签（客户想不想买）
高意向、中意向、低意向、已成交、已流失。这一层决定跟进优先级。
四层各三到五个标签，总共不超过二十个。超过这个数量，一线客服记不住，最后没人打。
格式统一：来源-抖音、来源-小红书，而不是"抖音来的""小红书渠道"。
层级用符号区分：用 <code>-</code> 或 <code>:</code> 表示层级，便于筛选和统计。
不要用同义词：有"高意向"就不要再有"意向高""重点客户"。同义词会让统计彻底失效。
避免主观词："难缠""优质"这类词不同人理解不同，不要用。
人工打标一定会衰减。三个月后执行率通常掉到三成以下。能自动的都自动：
人工只补充系统判断不了的：客户的真实需求、决策阶段、特殊情况。
每月一次标签盘点：统计每个标签的使用次数。三个月没人用的标签，删掉。
每季一次体系复审：业务变了，标签也要变。新增产品线就要新增对应标签。
指定责任人：标签体系没人负责，半年后一定乱。
做一个简单的测试：随机抽 100 个打了"高意向"标签的客户，看他们的成交率是否显著高于未打标的客户。
如果差异不明显，说明这个标签的定义有问题——可能是打标太随意，也可能是"高意向"的定义本身不准。
标签的价值不在于标签本身，而在于它能不能区分出不同的行为结果。
标签是给业务用的，不是给报表用的。如果一个标签打了之后，从来没有人根据它做过任何动作（优先回复、定向群发、差异化话术），那这个标签就是无效的。
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