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。而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：1、用户从何来？2、用户注册信息是否有？3、用户登录的设备信息是否有？4、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？5、用户是否产生了消费行为？消费频次消费金额怎么样？6、用户打开app频次怎么样，最近一次打开是什么时间？7、用户偏好什么类型商品？等等问题，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。预测标签即参考已有事实数据，来预测用户的偏好，例如根据用户历史的购买行为来预测其群体特性。

在定义一些规则标签时，我们需要对业务有个深入的了解。例如定义流失用户时，究竟怎样算流失？30天内未登录？还是60天内未购买？很多类似这种标签的定义会各种各样，我们需要和各方进行口径对齐，保证大家对标签定义的理解一致，以及标签后续的可用性。

整理标签如下：

三、标签处理

将标签划分为静态动态有助于运营人员理解标签体系的设计以及表达需求。而将标签分为事实标签、规则标签、预测标签则是数据处理计算维度，有助于技术人员理解标签的模块分类及功能。帮助他们合理的设计处理数据，规划数据储存方式、抽取方式、计算方式，以及保证标签的更新及时性及数据变更效率。

在实际处理中会遇到一些问题，例如基础属性信息缺失、行为属性规则不能灵活设置、数据不够导致无法创建想生成的标签等。我们可以通过建立模型，计算用户相应属性的匹配，也可以通过模型，计算缺失的事实标签，例如可以根据用户浏览记录、购买记录行为来预测用户的性别偏好度，以此来填充缺失数据。而标签也可设计成灵活配置，运营人员可以根据自己的需求，灵活更改标签的定义规则来圈定本次活动目标用户，例如可以支持时间和单数的更改选择，最近30天内下了3单->最近60天内下了6单。支持创建组合标签，可以解决标签的扩展问题，除了原有规则定义，还可以将多个标签进行组合创建新的复合标签。

标签数据计算储存后，我们需要推动标签应用层的建设，推动建设后台标签管理系统，以及将标签体系与运营营销后台打通，支持运营人员个性化配置及精准推送，在此不过多赘述。

四、标签应用-精准推送

即在合适的时间通过最佳渠道，给用户传递最感兴趣的内容。可基于短信、push、公众号等在用户偏好的渠道上推送信息，提升触达率及用户体验。可以根据用户历史数据，实现基于用户兴趣的个性化推荐，也可在文案中植入用户个性化标签，增加用户的好感度亲密度。还可以通过用户历史购买时间，判断用户最容易消费的时间点，在合适时间给用户发送营销信息。除精准推送外，用户标签还有很多其它的应用场景。例如推荐栏位、消费周期评估、广告投放等，在技术层面上，对算法建模及响应性能也有着更高的要求。

以上，希望帮助到大家。

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