答案是：构建用户标签矩阵。

这不仅能让你“知道用户是谁”，还能让你“知道什么时候给什么人发什么内容”。本篇文章，我将以自己操作过的三个不同Viber项目为例，讲透“标签矩阵法”的实操逻辑与长期价值。

什么是“标签矩阵法”？

它不是一种工具，而是一种分类思维结构，将用户根据多个维度交叉标记，最终组合出清晰的运营路径图谱。不是“只贴一个标签”，而是为每个用户建立“行为+意愿+身份”的多维档案。

可以简单理解为：

  标签维度一：活跃状态（高活跃 / 低活跃 / 冷号）
  标签维度二：内容偏好（教程型 / 促销型 / 唤醒型）
  标签维度三：用户角色（老客户 / 首购用户 / 沉默用户）

最终会形成如下图谱（示意）：

  ┌────────────────────┬────────────────────┐
  │ 高活跃 × 老客户 × 教程型内容           │
  │ 低活跃 × 首购用户 × 唤醒内容           │
  │ 冷号 × 沉默用户 × 折扣型促销           │
  └────────────────────┴────────────────────┘

Viber项目中常见的标签维度有哪些？

以下是我在跨境电商、本地生活服务类客户中常用的标签设计法：

• 活跃频率：按近7天 / 15天 / 30天消息读取记录判断

• 点击行为：是否点击过你发的链接、视频、表单

• 购买路径：来自官网？广告引流？活动领券？

• 语言偏好：俄语、乌克兰语、英语等

• 地域/时区：用于合理安排发送时间段

• 互动意愿：是否主动回复过关键字或提出问题

每条数据单拎出来看都不算什么，但当它们形成组合后，你就拥有了一个可预测行为的用户群组。

实操案例：如何搭建“标签矩阵”？

以下是一个实际操作案例，来自一位做俄罗斯3C产品出口的客户：

• 初始数据：15,000条Viber活跃号码

• 通过自动标签工具打上三类标签：

• 行为标签（是否点击过图片）

• 身份标签（是否下单过）

• 内容偏好（是否回复过教程类内容）

• 组合出12类典型用户群组

• 对不同群组设计不同话术路径，实现自动化个性群发

最终带来的效果是：

• 互动率提升 2.7 倍

• 用户留存周期从3天提升至10天

• 举报率大幅下降

如何在Viber中落地这个方法？

标签矩阵需要依赖一些数据工具或CRM组件落地，推荐如下方式：

• 使用Google Sheets + Apps Script进行行为记录与标记

• 借助CRM系统（如HubSpot、Zoho）打通Viber API，将行为标签写入用户档案

• 若条件允许，自建用户分层工具，动态生成分组策略并自动推送

若你刚入门，也可使用手工Excel打标签 + 静态分组方式进行初始运用。

标签矩阵带来的长期价值

构建用户图谱不是为了标签而标签，而是为了实现以下目的：

• 个性化内容推送，提升打开率和点击率

• 精准唤醒沉默用户，而非盲目全量群发

• 降低封号风险，因内容与接收者更匹配

• 实现数据资产可视化，为后续自动化营销铺路

每一个有效的标签，都是你理解用户的一把钥匙。

总结

Viber的用户筛选，不应止步于“筛掉空号”。真正有价值的，是你能否基于用户行为，搭建属于你品牌的“关系地图” —— 而标签矩阵法，正是这张地图的构建方式。

下一次群发之前，别只看数量，试着问问自己：“我真正了解这些用户吗？”