几个月前一位认识的人兴致勃勃地要创业，姑且叫他小Y吧。交流的时候我曾给他提过营销方面的专业性意见。
我说：“要给顾客群分层。几乎所有公司都是20%的顾客贡献了80%的收益。我们应该鉴别出这些潜在的高品质客户。” 小Y反驳：“我们不应该随便给顾客贴标签。每个顾客都要被公平对待，这是歧视顾客。在政治上是不对的。我的产品每个人都用得到......”
小Y继续在那儿慷慨陈词，阐述他的政治正确观点。我呢，你说什么都对呗。
这个贴标签的问题，不知道为什么小Y一定要上升到政治正确的高度。这不难理解啊，举个例子。
卖一条很仙的碎花长裙，店员是重点推销给女性顾客还是男性顾客呢？这个答案好像蛮明显的。从大概率上讲，女性顾客是买这件长裙的主力军。要是批评这个店员就知道卖长裙给女性，说她给人们按照性别贴标签、歧视男性，总觉得哪里怪怪的。哈哈。
言归正传。这里我用精算基础知识解释一下，该不该贴标签和什么时候贴标签的问题。
首先个体的差异性很大。对于那条超仙的碎花长裙，是会有男子想买下自己穿的。因为他觉得很好看、很想穿啊【认真脸】。总不能因为性别，就剥夺了别人对于美裙的向往。中华的汉服，男子可是穿了几千年的裙子呢。
同为男子，有人非常不喜欢穿裙子，有人则很喜欢很想穿。这体现了同类个体的大幅差异性。用精算的术语，就是方差很大，不可预测且什么都可能发生。
这样的例子生活中到处都是。因此在个体层面上，贴标签是不合适的。在一对一的人际交流中，贴标签容易看不到真实的对方。比如我要是先入为主地觉得，美国警察都是暴力的，随便对着无辜的非裔开枪。那就看不到身边勤勤恳恳，富有同理心且合理执法的美国警察了。
贴标签不适用于个体，但是它是一个群体性的指标，也是统计学存在的根本。精算学作为统计学科的一大类，很早以前研究者们就发现随着个体数量的增加，方差越来越小。换言之，同类个体数量越多，越能用统计分析出整体性的倾向。
还是用碎花长裙作为例子，如果随机问一千位男子对于一条碎花长裙的着衣喜好，有“喜欢穿”、“不喜欢穿”、“没有偏好”三个选项。研究者们会发现个体数量到达一定数值以上时，获得的各种喜好程度答案会趋于稳定。比如（这里我随机说几个数字，让大家容易理解），总是大概2%的男性选择“喜欢穿”，5%的男性选择“没有偏好”，剩下的93%选择“不喜欢穿”。
那么可以得出结论，男性对于这条碎花长裙的整体倾向是不喜欢穿。上述就是精算统计学上给群体贴标签的过程。
回到开头，为什么我听了小Y的政治正确言论后，觉得有问题呢？小Y的逻辑有些混乱。
我的建议是按照精算和统计学的科学原理，研究客户群，寻找高品质群体。这是从群体性的角度出发的。而小Y反驳不能给顾客贴标签，这是从个体性的角度出发的。谈论的事情在逻辑上，不在同一个层面上，两方就有了交流障碍。
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