用户标签实践：如何建立标签体系实现精准营销？

  用户标签是精细运营的基础，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（Jeff Bezos）曾经说过他的梦想：“如果我有100万用户，我会建立100万个不同的网站！”，目前，基于标签的智能推荐系统已经有了成熟的商业应用，如淘宝上的千人千面、美团外卖的智能推荐、腾讯的社交广告等。

  自2016年以来，互联网用户增长放缓，同比仅增长10%。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。当用户花费的时间趋于饱和时，不同产品之间也存在竞争关系。在这种情况下，随着用户的增长，运营商面临着新的挑战。有以下核心需求：

降到产品设计层面，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。面向用户的对象在每个级别都不同，事务处理也不同。级别越低，与业务的耦合就越小。级别越高，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、金融支付、智能硬件等。每个产品线的业务数据属于不同的位置。为了建立一个完善的用户标签系统，有必要尽可能大范围地汇总数据。同时，各产品线的客户还应收集各端的数据，如app、web、微信等第三方合作渠道

  收集完所有数据后，需要进行清理：重复数据消除、订单数据消除、无效数据、异常数据等，然后提取特征数据，应根据产品和运营商提出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。它主要用于维护整个标签系统，并在一个地方对其进行管理

  在这个级别上，操作员和产品可以参与并提出业务要求：切割原材料。它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标记工具、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，它可以应用于以下领域：

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。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分类后，我们可以继续根据对象的属性进行分类。主要目的：

在整理标签分类时，我们应尽可能遵循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。标签深度宜控制在4级，便于管理。在4级，有具体的标签示例

  根据数据的有效性，标签可以分为

  从数据提取的角度来看，标签数据可以分为类型

  为什么从两个维度区分标签？这是为了方便用户标签的进一步处理

  静态和动态划分是面向业务的维度，便于运营商了解业务。这可以帮助他们：

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

以上面的标签图表为例，他们面临以下问题：