用户标签实践：如何建立标签体系，实现精准营销？

  用户标签是精细化操作的基础，可以有效提高流量的分配效率和转换效率。亚马逊（Amazon）首席执行官杰夫•贝佐斯（Jeff Bezos）曾说，他的梦想是：“如果我有100万用户，我将创建100万个不同的网站！”！首先要把用户贴上标签。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：淘宝的千人千面、美团外卖的智能推荐、腾讯的社交广告等。从2016年初开始，网民增速放缓，仅同比增长。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，用户时间的增长正在放缓。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。在这种背景下，随着用户的增长，运营商面临着新的挑战。它们有以下核心需求：

  到产品设计层面，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。每一层都不同于面向用户的对象，处理不同的事务。级别越低，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、清理和提取数据进行处理。M公司拥有多种产品线：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处于不同的位置。为了建立一个完善的用户标签系统，需要对数据进行尽可能多的汇总。同时，各产品线还应收集各方面的数据，如应用、网络、微信等第三方合作渠道。所有数据采集完毕后，需要清理：重复数据消除、单次数据消除、无效数据消除、异常数据消除等，然后提取特征数据，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始数据资料。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。在这一层，经营者和产品可以参与并提出经营要求：切割原材料。主要任务如下：

  数据应用层。应用层的任务是赋予产品和运营商标记工具的能力，聚合业务数据，将其转化为用户的枪支弹药，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记，但它们的业务不会相互影响。在实际应用中，它可以应用于以下几个部分：

  在构建用户标签系统时容易陷入用户肖像的陷阱，不利于标签系统的维护和后期扩展。我们可以按照如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对其进行分类。其主要目的是：

  在进行标签分类时，应尽量遵循MECE原则，相互独立，精疲力尽。每个子集的组合可以覆盖父集合的所有数据。标签深度控制在第四层比较合适，便于管理。第四层是一个特定的标签示例。根据数据的有效性，标签可以分为

从数据抽取维度的角度，标签数据可以分为类型。为什么要区分二维标签？这是为了方便用户标签的进一步处理。

的静态和动态划分面向业务维度，便于运营商理解业务。这可以帮助他们：

  事实标记、模型标记和预测标记是面向数据处理的维度，这便于技术人员了解标记模块的功能分类。帮助他们：

  以上面的标签图为例，面对以下问题：

  模型标签的定义从零开始解决问题。建立模型并计算相应使用属性的匹配度