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，可以有效提高流量分配和转化的效率

亚马逊CEO杰夫•贝佐斯曾说过他的梦想：“如果我有100万用户，我将成为100万个不同的网站！”，基础是先给用户贴标签

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：淘宝千人、美团外卖智能推荐、腾讯社交广告

从16年开始，网民的增长速度有所放缓，只是逐年增长。一方面，新用户的成本非常高，无论是线上还是线下。另一方面，用户时间增长正在放缓。当用户时间趋于饱和时，不同产品之间也存在着竞争关系

在这种背景下，随着用户量的增加，运营商面临着新的挑战，其核心需求是：

  进入产品设计层面，标签系统可以分为三个部分：数据处理层、数据服务层和数据应用层。每个级别对用户对象都不同，处理事务的方式也不同。级别越低，它与业务的耦合就越少。层次越高，业务相关性越强

以m电子商务公司为例说明了系统的数据处理层。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，每条产品线的业务数据分布在不同的位置。为了建立一个完善的用户标签系统，我们需要尽可能地总结出最大范围的数据。同时，各产品线还需要采集app、web、微信等第三方合作渠道的所有数据

采集完所有数据后，需要清理：去重、单数据、无效数据、异常数据等，然后提取特征数据。这一部分只是根据产品和运营商提出的业务数据需求来完成的

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

在这个层次上，操作者和产品可以参与到业务需求中：切割原材料。主要工作如下：

  p>数据应用层。应用层的任务是赋予产品和运营商标签的工具能力，聚合业务数据，将其转化为用户的炮弹，并提供数据应用服务

业务方可以根据自己的需要使用它们，共享业务标签，但它们之间互不影响。在实践中，可以应用到以下几个方面：

  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延伸。采用以下思路对标签系统进行分类：

  结果类似：

  p>将业务数据按业务对象进行分类后，可以根据对象的属性继续分类。主要目的是：[/p>

  在整理标签分类时，必须根据MECE原则进行分离和完全用尽。每个子集的组合可以覆盖到父集合中的所有数据。标签的深度控制分为四个层次，便于管理。到了第四层，它是一个具体的标签例子，根据数据的有效性，标签可以分为从数据提取维度，标签数据可以分为类型，为什么要从两个维度来区分标签？这是为了方便用户标签的进一步处理

静态动态划分是面向业务维度的，便于操作人员理解业务。这可以帮助他们：[/p>

  事实标签、模型标签、预测标签是数据处理维度，便于技术人员理解标签模块的功能分类，帮助他们：[/p>

  以上面的标签图为例，并面临以下问题：[/p>

  模型标签的定义从零开始解决了问题。建立模型计算用户对应属性的匹配度。事实上，事实标签也有数据缺失。例如，用户性别未知，但可以根据历史数据计算性别偏好