2024年怎样做用户标签体系？（教你用3分钟看懂用户标签体系）

通过给用户建立标签，可以实施更精准的运营，本文作者就教你用3分钟看懂用户标签体系。

随着越来越多的企业开始追求对用户的精细化运营，用各种手段延长用户的生命周期，促进用户的活跃与转化，并尽一切可能产生商业价值，已经是运营的核心。

要做好精准化运营的第一步，便是更好的认识我们的用户，识别我们用户的各类特征，构建一个完善、精准、动态的标签体系，实现全用户的价值增长。

下面我将结合自身经验，说说我认为用户标签该怎么做：

一、业务梳理

搭建用户标签体系需要考虑到后期标签的维护和扩展，可以用以下的思路来思考，通过业务流程把数据串联在一起，我们以一个电商类app为例，思考如下问题：

• 用户从何来？
• 用户注册信息是否有？
• 用户登录的设备信息是否有？
• 用户进了app产生了何种行为？浏览了多少商品，是否有加购物车？
• 用户是否产生了消费行为？消费频次消费金额怎么样？
• 用户打开app频次怎么样，最近一次打开是什么时间？
• 用户偏好什么类型商品？
• ……

我们可以思考一个用户整个生命周期可能产生什么数据，将整个业务串联起来。

梳理结果可能如下：

二、将标签进行分类、定义

整理了业务数据后，我们可以根据这些数据的属性进行分类组合形成标签，形成一个结构清晰，也可展示各标签之间关联的标签表，也为后续独立计算某个标签下的属性偏好或者权重提供方便。 梳理标签时，尽量做到相互独立完全穷尽，保证每个子集的组合都能覆盖上层的所有数据。标签的层级可以控制在四级以内。

根据数据的时效性来看，标签可以分为静态标签(长期不会改变，例如性别、生日、注册信息等)、动态标签(需要定时更新保证标签有效性，例如用户活跃情况、购买情况)。

从标签生成方式来看，也可分为事实标签、规则标签、预测标签。

事实标签即从原始数据中提取，例如用户注册信息中提取用户性别、生日、注册手机号、注册城市等。

规则标签即没有直接对应数据，需要通过规则进行定义，通过计算来得出标签，例如流失用户、支付偏好等。

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