流量见顶，留量为王。
会员数字化逐渐成为企业标配甚至刚需，这是新的救命稻草。
通过精细化运营来挖掘存量客户的最大价值，成了一件不得不做的事情。
而运营的精准化需要海量数据来支撑，重中之重是建设一个适合自身的 CDP，并且用好它。
唯有深入洞察用户的特征与差异化需求，因人而异地制定精细化运营活动，满足不同用户的需求，才能实现用户 LTV 最大化。
标签体系，正是实现用户需求理解与洞察绕不开的关键第一步。
一、标签的本质是什么
理解标签体系之前，得先充分认识标签。用户标签是指关联到用户主体上，标明用户客观属性、目标、行为和观点等的标识。标签是人为设定的，根据业务场景的需求，对目标对象运用一定的算法得到高度精炼的特征标识，标签是经过人为加工后的结果。比如客群标签可以分为长尾客户、高净值客户；生日标签有 1-12 月份。标签并不是一个客观的事实，而是由人为的定义和客观事实结合得到的数据标签。用户标签可以有很多种存在形式，可以是用户的自然属性，可以是对用户交易、资产数据的统计指标，也可以是基于某些规则，总结出的一些分层。无论是哪种形式，本质都是对用户的某个维度特征做描述与刻画，让使用者能快速获取信息。标签的核心目的是划分不同的实体群组，满足不同的运营场景。对一群客户来说，我们为了让业务满足预期，会想知道他们的很多特征。比如，我们这一季度有 30 万元的活动预算，应该集中花在哪里？这个问题，其实是希望能对给定用户群体的商业价值做很好的描述，知道哪些人是应该重点服务的对象。
二、好的标签长什么样？
好的标签需要具备如下四点特征：
原子性：即用户标签是用户画像特征刻画的最细粒度。
可复用性：标签可以被多次使用，而非一次性标签
可度量性：标签值和价值可被度量和计算。
可组合性：标签可被自由组合生成组合标签。
三、标签体系：常用分类与分类原则
标签体系实际上就是标签的合集，以用户为中心，通过不同的观察角度将标签组合在一起，帮助我们从某些方面更快、更全面地了解用户，形成对用户综合的评价。
在成熟的 CDP 系统中，我们会按多种维度做标签分类来进行人群画像和洞察。
从数据的提取维度来看，标签可分为：
事实标签：即单一事件和属性，如购买商品、消费金额、交互行为等；
规则标签：即组合事件或属性，如客户生命周期、客户价值、商品偏好等；
预测标签：即基于历史行为通过预测算法推算出的标签，如客户流失和复购等。
从数据的更新频率来看，标签可分为：
静态标签：长期甚至永远都不会发生改变。比如性别，出生日期，这些数据都是既定的事实，几乎不会改变。
动态标签：存在有效期，需要定期地更新，保证标签的有效性。比如用户的购买力，用户的活跃情况。
进行标签分类时，我们一般遵循两个重要原则：
1、始终以用户为中心。因为用户标签完全是为了描述客户，所以用户标签主体只能是客户。
2、基于业务场景归类。如果用户标签体系是我们观察用户的角度，那么角度的选择应该站在不同的运营场景下。具体将什么用户标签归类至哪个分类，应该出于应用场景和关联性的考虑。
当我们在设计整个用户标签体系的分类时，需要认识到组织、设计不同的分类实际上是在选择观察用户的角度。
那应该从什么角度观察呢？
答案是——业务的角度。
标签是构成用户画像的核心因素，是将用户在平台内所产生的业务数据,行为数据，日志数据等分析提炼后生成具有差异性特征的形容词。通过标签体系，企业可以对用户进行全方位的画像，了解用户的构成、行为、偏好和需求，以此将用户区分成不同的群体，并对每个群体给出具体的角色描述。然后根据每一类用户的行为发掘他们更深层次的需求，利用这些洞察结果指导用户运营。因为标签需要在实际一线营销中应用，所以最好从业务的实际目标出发去梳理标签的需求，飞算科技的用户画像构建。通过及时、准确绘制高精度营销专属的营销客户画像数据标签，为客户经营分析和客户需求洞察奠定数据基础。同时根据用户的属性、偏好、行为等信息抽象出来的标签化用户模型。通过用户画像，能够更好地理解用户的需求和行为，从而为用户提供更加精准和个性化的服务。
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