用户标签实践：如何建立标签体系实现精准营销？

  用户标签是精细操作的基础，它能有效提高流量的配送效率和转换效率

  Jeff Bezos，亚马逊CEO曾梦想着，“如果我有一百万用户，我会建一百万个不同的网站！”，这是基于目前以标签用户为基础的智能推荐系统，目前已具备成熟的商业应用，如淘宝上千人千面、美团外卖智能推荐、腾讯社交广告等，2016年以来，网民增长放缓，同比仅增长。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，随着用户的增长，运营商面临着新的挑战。标签系统的核心需求如下：

降到产品设计水平，需要解决的问题如下：

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。面向用户的对象在每个层次上都不同，事务处理也不同。级别越低，与业务的耦合越小。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公司拥有多条产品线：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，必须尽可能地对数据进行最大范围的汇总。同时，各产品线还应收集app、web、微信等各终端的数据，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、订单数据反订、无效数据、异常数据等，然后提取特征数据，根据产品和运营商提出的业务数据要求，进行操作

  数据服务层。数据处理层为业务层提供最基本的数据功能，并提供数据原材料。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，并在一个地方进行管理

  在这个层次上，操作员和产品可以参与并提出业务要求：切割原材料。主要完成以下核心任务：

数据应用层。应用层的任务是让产品和运营商能够对工具进行标签、聚合业务数据、将其转换为用户的枪支弹药，并提供数据应用服务

  业务方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：

结果如下：

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。每个子集的组合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。在第4级，根据数据的有效性，有特定的标签示例

  标签，从数据提取的角度可以将标签分为

  类，标签数据为什么区分为二维？这是为了方便用户标签的进一步处理

  静态和动态划分是面向业务的维度，便于运营商了解业务。这有助于他们：

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

以上面的标签图为例，他们面临以下问题