场景数据化和用户标签化的基础先做到 ， 然后在有限的条件之下 ， 开始做匹配 ， 通过匹配 ， 不断实现“+、+、+” 。
比方说来的男女比例是3:7 ， 只要知道这个数据了 ， 就知道需要再发展4个男用户（假如是3个和7个） ， 那么 ， 就增加了男顾客 。
再比方 ， 上操课有10个人 ， 就一定知道要么是老师不好 ， 要么是课程不好 ， 要么是时间不好 。 其实有这些基础数据 ， 就可以调配了 。 应用效果非常明显 。
再比方讲 ， 门店促销打折 ， 也可以不断摸索计算出来 。 比如大促打折 ， 打几折是划算的？到最后反复算下来是86折 ， 再往下打 ， 就属于无谓的浪费 ， 再往上打 ， 效果会明显降低 ， 根据乐刻各种测算 ， 各种维度交叉分析 ， 就是86折 。 没有这个计算以前 ， 就比如韩伟一拍脑袋 ， 打8折 ， 那么就丧失6个点的利润 。
再举一个例子“晚上营业” 。 比如各个门店都有统计了 ， 这个门店夜间一晚上来了30人次 ， 但那个门店只有3人次 ， 那么 ， 那个门店晚上一定是有什么问题 ， 要么就是外面灯光不显示 ， 或者没有告知用户24小时等等 。 知道某个店数据低了 ， 就改进“加大”这一方面 ， 他也变成30个人了 ， 那就是增加了27个人 ， 按99元/月 ， 一月来8次计算 ， 来一次相当于12.5元 ， 一晚上增加27个人 ， 相当于增加了300多元的收入 。
再举几个例子 。
1. 去开拓一个新地方 ， 一开始大标签已经打上了——地图和商业数据分析 。 比如 ， 广东顺德 ， 月收入大概多少钱 ， 消费场所又是少的 ， 他们没有碰到好教练、好课程等等 ， 这些标签打上 ， 只要先把和北京、上海同步的标准课程和好教练给他培训 ， 到了之后 ， 在价格不变的情况下 ， 一定受欢迎 。
然后 ， 随着时间推移 ， 就可以反复打标签 ， 标签肯定是越加越多 ， 越多越精准：来的是40岁左右的阿姨 ， 还是30多岁的 ， 占比是什么样的 ， 然后再决定要排什么课 ， 可能瑜伽课要多排 ， 他们可能晚上十点半要睡觉 ， 这个课只能开到10点 ， 然后这些用户怎么拓新、引流等 。
2. 曾经乐刻在一个小楼里开店 ， 6点钟开课 ， 老是只来10个人 ， 稀稀拉拉的 ， 最后店长就去调研 ， 他说楼里CEO管的特别紧 ， 6点钟下班 ， 6点5分人才能出得去 ， 所以就把时间调成6点17 ， 调的特别细致的数字 ， 调了时间之后 ， 后面人数一下就多了起来 。 这个店的用户 ， 这就是一个标签了 。
3. 北京有个门店 ， 因为靠地铁近 ， 地铁末班车一定就是一个标签 。 假设11点停运 ， 如果课上完之后就是11点 ， 那这节课一般约的人就少 ， 如果调成9点45到10点45 ， 给顾客15分钟走地铁 ， 那么这节课的顾客就会多起来 。 这就是一个标签 。
4. 不仅给用户打标签 ， 其实教练也是有标签的 。 是尊巴还是莱美 ， 是高价还是低价 ， 是三星还是五星等等 。 标签打造出来后 ， 看你怎么去匹配了 。 有些最顶级教练 ， 阿里巴巴健身房的场不一定合适 ， 可能放个甜妹子或者小鲜肉 ， 转化率是最高的 ， 因为码农们很苦逼 。 但有些社区就喜欢亲和性强的 ， 服务性更好的 。 用户有标签 ， 教练也有标签 ， 这样才能做好匹配关系 。

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