如果简单点儿说的话，就是标签本身只是用来分类的一个条件，即便没有标签，只要你能说得清楚行为之间的关联和所需条件的叠加，我认为问题也不大，但经验告诉我，真是这种情况的话，会比较制约需求的复杂度。

　　重在使用

　　亮哥一直认为，增长黑客其实就是系统化的运营。

　　而增长黑客与大多数公司的运营之间的差距，其实就是对数据的利用，以及建立假设之后的数据验证拿到结果的速度和持续验证的能力。

　　因为，我们通过Profile去描绘出的用户需求也好、用户角色也好，实际上几乎可以100%认为是滞后的。

　　利用这些滞后的数据，我们实际想要实现的是预测，否则无法获得商机。

　　咱们这样来看，一个用户A今天在平台上买了5斤苹果，请问下一次该用户什么时候会产生买苹果的需求，以及如何保证他下次还在我们平台上买苹果？

　　如果仅从理论上来思考。

　　我们基本会有以下的思考模型：

　　聚合所有在平台上买过水果的用户

　　取其中连续购买超过N次的用户（假设N=3）

　　取这些用户每次购买的时间，并计算间隔

　　与用户A对比，找到近似值，然后在这个时间间隔上来对A做推荐，验证效果。

　　或者换个思路：

　　通过数据分析，算算看，A家有几口人

　　计算5斤苹果大概是多少个。

　　假设一天每个人吃一个苹果，最多几天吃完

　　更换假设条件，获得不同的吃完天数

　　在不同的天数上对用户A做推荐，验证效果。

　　你会发现，其实预测需求比判断需求要难的多。

　　而在实际操作中，我相信，如果你仅仅是推荐苹果，恐怕是不够的，要考虑人们的决策过程，就需要更加深入去了解人性。

　　而这，就是另一个话题了。

　　作者：张亮，微信公众号：zhangleo1983。知乎大V，互联网从业者；《从零开始做运营》作者。聊产品聊运营，偶尔深度。分享一切有益有趣的内容。