用户标签实践：如何建立标签体系，实现精准营销？

  用户标签是精细化操作的基础，可以有效提高流量的分配效率和转换效率。

亚马逊首席执行官杰夫·贝佐斯曾经说过他的梦想：“如果我有一百万用户，我将创建一百万个不同的网站！首先，我们需要给用户贴上标签。

目前，基于标签的智能推荐系统已经有了成熟的商业应用，如淘宝的千人、美团的外卖智能推荐、腾讯的社交广告等。

进入16年以来，互联网用户增长放缓，仅同比增长。一方面，无论是线上还是线下，新用户的获取成本都非常高。另一方面，用户时间的增长也在放缓。在用户时间趋于饱和的情况下，不同产品之间也存在竞争关系。

在这种背景下，随着用户数量的增长，运营商面临着新的挑战。数据处理分为以下三个部分：产品数据层和应用数据层。每层面向用户的对象不同，事务处理也不同。级别越低，与业务的耦合越少。级别越高，业务相关性越强。以电子商务为例说明了电子商务的构成。

数据处理层。数据处理层收集、清理和提取数据以处理数据。M公司拥有多条产品线：电子商务交易、电子书阅读、金融支付、智能硬件等。每个业务线中的数据位置不同。为了建立一个完善的用户标签系统，我们需要尽可能多地收集最大范围的数据。同时，各产品线还应收集所有终端的数据，如app、web、微信等第三方合作渠道。

采集完所有数据后，需要进行清理：重复数据消除、单数据消除、无效数据消除、异常数据消除等，然后提取特征数据，根据产品和运营商的业务数据要求进行。

数据服务层。数据处理层为业务层提供最基本的数据能力和数据原材料。业务层属于公共资源层，不属于产品或业务线。主要用于维护整个标签系统，集中在一个地方进行管理。

在这一层，操作员和产品可以参与并提出业务要求：切割原材料。主要任务如下：

数据应用层。应用层的任务是赋予产品和运营商标记工具、聚合业务数据、转化为用户弹药、提供数据应用服务的能力。

业务方可以根据自己的需要使用和共享业务标签，但他们的业务不会相互影响。在实践中，它可以应用于以下几个方面：

构建用户标签系统容易陷入用户肖像的陷阱，不利于标签系统的维护和后期的扩展。我们可以按照以下思路对标签系统进行分类：

结果如下：

根据业务对象对业务数据进行排序后，可以继续按照对象的属性进行分类。主要目的：

在整理标签分类时，应尽可能遵循MECE原则，相互独立，完全用尽。每个子集的组合可以覆盖父集合的所有数据。标签深度控制在4级比较合适，便于管理。第四个层次是一个特定的标签示例。根据数据的有效性，标签可以分为数据提取维度，标签数据可以分为类型。

为什么标签应该在两个维度上相互区分？这是为了方便用户标签的进一步处理。

静态和动态划分面向业务维度，便于操作人员了解业务。这可以帮助他们：

事实标签、模型标签和预测标签都面向数据处理维度，便于技术人员理解标签模块的功能分类，帮助他们：

以上面的标签图为例，他们面对的是