一.概况

标签：对某一类特定群体或对象的某项特征进行抽象分类和概括

标签体系：根据用户的“基本属性”，“行为特征”，“社交网络”，“心理特征” 和 “兴趣爱好”等，把个性化的用户，打上标签化的标签，并对标签进行梳理聚合，形成一个个典型的用户标签，再根据不同的用户标签做精准营销或个性化推荐

1.定义流程

结合业务目标，明确标签需求，每个标签都应该匹配具体或是潜在的应用场景

明确标签分类，选取数据维度

2.要求

企业有足够丰富的内容，商品，服务

企业客户属性层次多样复杂

企业的业务进入稳定期，客群量级达到一定规模

3.成本

需要有经验的人员投入建设维护

要有相对完备的用户行为数据采集能力

衡量建设标签画像体系的投入产出比

4.分类

5.体系结构 

6.标签体系的四大维度

7.生产标签的不同方式

8.标签的生产流程 

9.业务部门的标签应用流程

10.用户标签体系示例 

11.建模方法

二.方法

好的标签框架是基于业务场景的

用户标签体系应该要完备地覆盖用户的业务流程和生命周期

用户标签体系应该从标签应用流程反推：目标人群是谁？目标喜欢什么？怎么执行策略？

还原业务流程，梳理用户偏好标签

覆盖生命周期，梳理生命周期标签

明确商业目标，拆解运营策略，梳理商业价值标签

目标和策略都分析好后，梳理能优化策略的营销时机标签

三.步骤

①关键节点：需要找到关键节点有哪些

②预期目标：每一个关键节点都会有一个预期目标，我们想要用户达到的目标是什么

③指标衡量：我们如何衡量用户达到了预期目标

④达成路径：实现这些目标的方法叫路径，与我们的用户旅程有关

⑤数据归因：在各节点上分析，找达成与未达成的原因

四.应用场景

用户特征洞察：用户画像是了解用户的重要工具，可以辅助业务人员快速获得用户的信息认知，发现显著特征，获得业务灵感

增强数据分析：标签可以丰富数据分析的维度，数据查询平台在打通标签数据后，能支持更加丰富的分析及对比

精细化运营：从粗放式到精细化，将用户群体切割成更细的粒度，辅以短信，推送，邮件，活动等手段，驱以关怀，挽回，激励等策略

数据产品应用：用户标签是很多数据产品的基础，诸如个性化推荐系统，智能运营平台，广告系统，CRM等

五.流行的框架

基于营销触点：识别用户的付费流程和付费意愿阶段，为营销提供明确的时机

基于增长漏斗：识别用户所处的增长状态，对不同生命周期的用户执行不同的增长策略

基于用户价值：识别用户的价值做用户分层，对不同价值分层的用户执行不同的运营策略

基于用户偏好：基于用户对产品的功能或商品偏好做区分，提供营销人员信息去进行个性化服务