导语
小猴老家“花果山”
要举办一年一度的“蟠桃大会了”，
本想着机票可能会打个4-5折，
但实际呢...
随着日子越临近，
这机票几个始终在8折左右，
没有降下来。
后面呢，
同村的小花也买了机票飞回去，
她的是3折左右，
小猴越想越气，
感觉“系统”在针对自己。
后面小猴找到了猴哥，又来诉苦啦。
方法1：简单粗暴去标签法
运营人员四大工作内容：
拉新、留存、促活、转化，
对于新用户来讲：
拉新给新用户最大的优惠力度，
同样的对于流失用户来讲：
此类用户会给予特殊福利以召回与挽留。
所以卸载行为对应——用户流失，
重装后，
有一定概率被认为是新下载用户
通过以上卸载重装简单行为，
可能
被贴“新用户”或“召回的流失用户”标签
同时给予一些特殊的优待。
方法2: 亲朋好友比对法
背后原理：精细化运营下，同一策略命中多人概率很低，多找几个朋友试试看，甚至用父母手机（网络行为不活跃，数据少）搜索对比，选择最低价下单
方法3: 伪装价格敏感者法
背后原理：价格敏感用户指下单意愿强弱受价格高低、优惠力度影响极大的用户群体。在用户运营中，为了节约预算同时最大化提升转化，平台会选着将补贴下发给最容易受补贴诱导转化消费的用户。
方法4: 打乱标签法
背后原理：用户画像的准确性来自于用户行为数据的收集与分析。违反自身实际意图的进行一些操作，留下错误标签，降低平台收集数据的真实性与准确性，是用户画像匹配度降低。需要注意的是，用户画像是一把双刃剑，它越了解你越能为你提供贴心的服务，同时也容易找到你的弱点伤害你。
因此，当你的用户画像准确度降低时，你被伤害的可能性降低了，同时你所能享受的个性化服务器也降低了。
因此，鱼跟熊掌不能兼得。
方法5: 保护数据法
背后原理：公共wi-fi链接或者某些app请求定位服务器开启极大可能收集你的个人数据与信息，
其原理通过网络获取你的物理信息（车展现场），然后分析你所属人群（即将买车的消费者），然后进行相应精准推送。
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