用户标签实践：如何建立标签体系实现精准营销？

  用户标签是精细化运营的基础，它可以有效提高流量的分配效率和转换效率

  亚马逊CEO杰夫·贝佐斯曾经说过他的梦想：“如果我有一百万用户，我会建一百万个不同的网站！”，为此，目前，基于标签的智能推荐系统已经具备成熟的商业应用，如淘宝千人、美团收购智能推荐、腾讯社交广告等，16年来，网民增长放缓，只实现同比增长。一方面，无论是线上还是线下，新用户的收购成本都非常高。另一方面，用户时间的增长也在放缓。在用户花费的时间趋于饱和的情况下，在这种情况下，不同产品之间也存在竞争关系，随着用户数量的增长，运营商面临着新的挑战。它们具有以下核心需求：

到产品设计层面，需要解决以下问题：

标签系统可分为三个部分：数据处理层、数据服务层和数据应用层。每个层的面向用户对象不同，事务处理也不同。级别越低，与业务的耦合就越少。越高的层次，业务相关性越强，以M电子商务公司为例说明系统的组成

  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公司有很多产品线：电子商务交易、电子书阅读、财务支付、智能硬件等。各产品线的业务数据属于不同的地点。为了构建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的数据，收集完所有数据后，需要清理：重复数据消除、刷除数据、数据无效、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需求进行特征数据提取。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，集中在一个地方管理

  在该层，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签工具、聚合业务数据、将其转换为用户弹药的能力，并提供数据应用服务

  业务伙伴可以根据自身需求使用和共享业务标签，但业务互不影响。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落入用户肖像的陷阱，不利于标签系统的维护和后期扩展。标签系统的分类思路如下：

结果类似：

根据业务对象对业务数据进行分类后，可以根据对象属性继续分类。主要目的：

在分类时，应尽可能遵循MECE原则，相互独立，完全用尽。子集合的每个组合都可以覆盖父集的所有数据。4级标签深度控制更为合适，便于管理。第四层是一个特定的标签示例

  根据数据的有效性，标签可以从数据提取的维度分为

  两种类型，标记数据为什么要在二维上区分标签？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，便于操作人员理解业务。这有助于他们：

事实标记、模型标签和预测标签面向数据处理维度，便于技术人员了解标签模块的功能分类，并帮助他们：

以上述标签图为例，面临以下问题：