用户标签实践：如何建立标签体系，实现精准营销？

  通过精细标签分配可以提高流量分配的效率和效率。

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，我会制作出一百万个不同的网站！”基础是先标注用户。

目前，基于标签的智能推荐系统已经有了成熟的商业应用，如淘宝的千人千面、美团的外卖智能推荐、腾讯的社交广告等。

从16年开始，互联网用户增长放缓，仅逐年增长。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。在用户时间饱和的情况下，不同产品之间也存在竞争。

  在这种情况下，随着用户的增长，运营商面临着新的挑战，他们的核心需求是：

  属于产品设计层面，需要解决以下问题：

  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。每个层都有不同的面向用户的对象和不同的事务。层次结构越低，与业务的耦合就越少。层级越高，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，有必要对尽可能多的数据进行汇总。同时，各产品线还应收集各方面的数据，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：删除重复数据、删除单个数据、删除无效数据、删除异常数据等等。然后提取特征数据。这一部分应根据产品和运营商的业务数据要求进行。

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，集中管理在一个地方。

在这一层，操作员和产品可以参与并提出业务需求：切割原材料。主要任务如下：

数据应用层。应用层的任务是给产品和运营商提供标记、聚合业务数据、将其转换为用户枪支弹药的工具能力，并提供数据应用服务。

业务方可以根据自己的需要使用它并共享业务标签，但它们不会影响彼此的业务。在实践中，它可以应用于以下几个方面：

建立一个用户标签系统容易陷入用户肖像的陷阱，不利于多用户访问