企业如何构建高效的用户标签体系？

在互联网逐渐步入大数据时代后，不可避免地为品牌及消费者行为带来一系列改变与重塑。随着大数据技术的深入研究与应用，品牌的专注点日益聚焦于怎样利用大数据来为精准营销服务，进而深入挖掘潜在的商业价值。于是，“用户标签体系”的概念应运而生。

如图所示，个体由标签组成，谁来打这些标签？用什么维度来打标签？怎样建立成熟的标签体系，都是品牌关注的重点。

一、用户标签是什么

用户标签，就是企业通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后，完美地抽象出一个用户的商业全貌，并且通过可视化标签展示，可被看作是企业应用大数据技术的基本方式。

用户标签体系为企业提供了足够的信息基础，能够帮助企业快速找到精准用户群体以及用户需求等更为广泛的反馈信息。

如图所示，喜欢“周杰伦”“五月天”等都是95后女性这代人群的标签。

1. 标签来源：

在产品初期，可以通过行业调研和用户调研来给目标用户打标签，根据产品定位和业务需要梳理潜在用户的画像，虽然这一工作量非常繁重，但是对初始标签的设定准确程度比较高，远高于拍脑袋的想象。

依靠初期的数据沉淀和数据分析出来的精准标签适合产品发展期间，通过对用户网络行为数据、消费行为数据等结合进行梳理，提炼出相对完善的用户标签体系；但是注意去重处理，同时避免标签过于同质化。

在产品进化期，自有的数据无法满足时，可以通过跟第三方数据打通的方式，利用外部数据来给自己的数据做补充，针对用户做更加精准的用户标签体系和数据建模，对后续业务提供更大的帮助。

二、如何搭建用户标签体系

（用户标签搭建纬度）

1.标签属性

标签可根据来源分为三种属性，分别为事实标签、模型标签、预测标签。

事实标签是系统自动获取数据，定性或定量描述用户的自然属性、产品属性、消费属性、资源属性等，一般是用户主动提供的数据，包括如姓名、性别、年龄、身高、体重、职业、地区、设备信息、来源渠道等用户固定数据，可用于判断用户基础需求。

模型标签是对用户属性及行为等属性的抽象和聚类，通过剖析用户的基础数据为用户贴上相应的总结概括性标签及指数，标签代表用户的兴趣、偏好、需求等，指数代表用户的兴趣程度、需求程度、购买概率等，可用于提升用户体验。

预测标签指基于用户的属性、行为、信令、位置和特征，挖掘用户潜在需求，针对这些潜在需求配合营销策略、规则进行打标，实现营销适时、适机、适景推送给用户，结合自有数据及第三方数据补充均可作为建立预测标签数据来源，预测标签是设计千人千面和运营策略的关键，可用于提升用户转化和提高产品价值。

比如某电商平台，根据用户A“月均消费5单，且有数额过万的美妆商品”的购物数据，会赋予用户A以“高频、品质敏感性、美妆”的标签，后续会更多地向其进行精准推荐高品质美妆产品及相关美妆品牌活动。

2.“打标签”方式

标签由平台运营团队创建，结合业务场景梳理出一批原始标签；为用户“贴标签”通常有两种形式，即用户是否感知到自己被“贴了标签”。

第一种隐性标签：后台给用户打标签，用户无法感知；后台结合用户前端的点击浏览行为等用户行为操作，自动为用户贴上相应类别标签，这种方式的好处在于用户行为真实度极高，平台易获取无修饰无加工的用户行为数据，不足之处对于平台来讲前期人工成本较高；

第二种显性标签：用户主动给自己打标签，即用户在产品前端页面手动选择自己感兴趣的标签，后台机器匹配数据直接打标签；这种方式优点在于高效，不足之处在于数据真实度偏低（初始标签存在无法满足所有用户的风险，用户也许会选择近义词也许跳过不选），这种方式一般陌生社交产品和社区产品使用较多，目的是提升千人千面的精准度，提升用户体验。

若选择第二种形式，需要注意标签机制的设计规则（如标签默认前台固定页面展示，需用户手动选择后，标签自动隐藏不再显示）；

3.标签的优化

第一种机器优化：机器根据数据反馈持续更新，优点在于机器的高效智能，不足之处在于投入的技术成本以及机器欠缺一定的精准性；这种方式比较适合产品发展期，用户量较多，且有一套成熟的标签体系，机器已经可以达到一般的智能化，只需运营抽样进行精准度测试和标签规则优化即可。

第二种人工优化：人工对标签规则调整优化，优点是精准度高，不足在于人工运营成本高；这种方式适合产品初期，用户量小机器识别还不是很成熟，可以达到准确优化。

两种方式的选择需要结合产品周期和用户体量运用，无论何种方式，人工都需要持续根据产品业务场景对标签的规则进行调整优化，切记图省事忽略标签体系的优化，标签数据模糊，用户画像自然也会立不住。

4.好的标签体系是怎么落地执行的？

4.1在公司中谁来做这件事？

如果对时效性要求很高，可以委托专业第三方数据公司操作，可以达到高效、节省人工成本的目的。

4.2具体要怎么做？

核心关键：收集需求-建立规则-填充数据-标签维护

收集需求：给用户贴标签一般由运营部主要负责，在策划前期，需要明确标签的目的及作用，少不了多方沟通协调；比如快消产品，产品和销售考虑千人千面的精准度和提升商品的转化率，更关注用户的“消费偏好”、“兴趣爱好”类标签；技术会关注数据提取便捷度，最理想状态是每次新需求都可以在同一信息平台调取，方便高效......大致每个公司基本这三个部门的需求是离不开的，收集需求是标签体系创建的第一步，明确需求非常关键。

建立规则：需求收集后需要对需求进行分析梳理，结合业务场景，判断需求和业务的匹配程度，确定标签制定的目的，统一标签定义，这里要注意标签务必要符合业务场景搭建，且对标签定义达成内部共识，比如“流失用户”，这个标签定义是指卸载APP的用户还是指没有卸载但三个月都未启动APP的用户？诸如此类标签定义需要内部达成统一共识，避免增加沟通成本及后期进行大的改动。

填充数据：明确数据支持信息，即什么样的数据和标签相匹配，这些数据普遍指用户基础数据（注册时用户填写的个人信息）、用户行为数据、用户业务数据（如某阶段购买最多的商品类别等沉淀在业务场景下的数据）、补充数据（泛指和其他平台合作的数据或第三方数据平台沉淀的数据），其他数据因公司而异。

产品部门结合产品定位和业务场景审核标签合理性。

最后交给技术实现，收集数据、清洗数据、分析数据（有的公司会交给数据部门执行，具体执行部门因司而异）。

标签维护：关键是保持信息透明、信息优化、信息同步。标签的规则、创建者、适用范围、版本等信息充分透明化管理，减少任何人调取标签使用的难度；随着业务场景升级，标签的新增与修改，以及权重占比调整等重中之重；这要求时效性，一旦标签信息有变，及时更新同步，提高运营效率。

三、标签的作用

产品的本质是用户，用户画像的本质是标签，给用户“贴标签”，最主要的作用是构建产品的用户画像，而精准的用户画像是多方共赢的前提。

公司战略：公司可持续发展的核心，一方面使公司更具竞争壁垒，及时洞察市场风向，预测产品所占市场规模及前景发展，及时优化公司战略，避免过早陷入发展瓶颈；另一方面沉淀大批用户数据，既利于孵化创新产品。

产品设计：提升产品价值关键因素，基于精准人群的需求分析和功能设计，更容易得到用户认可，更容易打造产品亮点，提供精准个性化的服务，比如对于社区产品，内容个性化推荐将有效提升社区粘度。

运营管理：提高运营效率；如今的新用户获客成本居高不下的情况下，利用现有用户画像，做好存量用户的维护，通过精准营销策略，提升存量用户的留存与活跃。

总结

大数据时代已经到来，获取数据并发挥数据价值成为了行业发展的重要战略，用户标签体系是让用户数据发挥大价值的有力武器。360°用户画像基于自身行为链大数据优势和技术能力完美地抽象出用户的信息全貌，帮助企业快速找到精准的用户群体以及用户需求等更为广泛的反馈信息。

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