标签的本质就是对实体某个维度特征的描述。
用户标签就是对用户某个维度特征的描述，例如：
对用户生命周期的标签（生命周期主题）：“参与这个活动的老用户和新用户各有多少”；
对用户价值分层的标签（价值分层主题）：“本次活动有10万预算，应该如何分配”；
对用户商品偏好的标签（行为偏好主题）：“给他们推送哪些商品可以增加他们的活跃”；
对用户营销时机的标签（营销偏好主题）：“应该什么时候给他们推送”。
标签的分类在《用户画像方法论和工程化解决方案》一书中将标签分为三类：①统计类标签，②规则类标签，③机器学习挖掘类标签。
统计类标签
这类标签是最基础也是最为常见的标签类型，比如近7天活跃时长、近7天活跃天数等都可以从用户访问、用户活跃等数据中统计得出。这类标签构成了用户画像的基础。
规则类标签
这类标签是基于用户行为以及明确规则产生，比如消费活跃用户这一标签口径可以定义为“近30天内交易次数≥2”。此类标签应该由运营人员和数据人员共同确定。
机器学习挖掘类标签
该类标签通过机器学习挖掘产生，用于对用户的某些属性或某些行为进行预测判断。比如根据用户消费行为判断其对某商品的偏好程度。
- 用户特征洞察增强数据分析精细化运营数据产品应用
标签体系可以解决很多问题，但是不是每个公司都能做的。
第一，企业需要有足够丰富的内容、商品、服务或客户属性层次，或者业务进行稳定期的客群量级达到一定规模。
第二，用户标签体系有建设和维护成本，公司需要有相对完备的用户行为数据采集能力，如果没有丰富的数据源，用户标签也是巧妇难为无米之炊。建设需要衡量资源投入和性价比。
第三，标签画像体系并不是一个拿来即用的东西，它需要投入一定的人力和资源去建设和维护，才能和公司的业务场景很好地结合，发挥它的价值。
第四，公司在建设标签画像体系之前，应该先想好它需要落地的业务场景。如果没有明确可落地的业务流程和人员，即使花了大力气去建设用户标签体系，它也只是一堆死数据，只能摆在那里存着，这就没什么意义。技术并不是万能的，要和商业进行结合。
如何构建完备的用户标签体系选择标签框架
目前主流的行业框架有四类：
基于营销触点的用户标签体系
它先把用户分为不同的营销阶段，再去细分每个阶段需要做的事情和标签。比如阿里系的标签框架 AIPL，它把用户对品牌的认知阶段分为感知、有兴趣、购买和忠诚这四个阶段，然后再基于这四个阶段要做的营销动作去做细分标签。
基于增长漏斗的AARRR模型
无论是什么用户，都肯定属于其中一个阶段，然后再根据不同阶段需要做的增长策略，去总结用户身上的标签特征。
用户价值分层模型
比如 RFM，它虽然只包含了付费用户，但付费用户是完全包含在 RFM 的框架内的。可以获知用户消费水平属于高中低的哪一层，用户最近有没有付费，我是否要对用户做营销。
基于用户偏好的模型
假如我是一个房产中介，我就根据我卖房的需要，把用户的行为信息都归纳到买房需求上。这种框架看上去是列举式的，缺少了生命周期那种大而全的美的理论，但它其实对于业务应用来说是完备的，标签做出来就能用。
标签框架搭建四步法
还原业务流程
挑选一个业务流程，将他的业务流程漏斗梳理出来，然后在用户流程的每一步，梳理出这个行为的一些维度。可根据用户在这方面的行为，去构建“用户偏好”标签。
覆盖生命周期
在业务流程中，新用户积累数据量过少缺乏数据分析，流失的老用户因为数据过去久远而失去参考价值，这时就需要通过用户生命周期作为营销的触点标签，同时提供分层。
明确商业目标
商业目标可以是消费额、月活、互动等，明确商业目标后可以定义价值分层，从而确定应重点运营的价值人群，再结合前面的业务深度分层和生命周期分层，我们可以判断哪些操作可以提升商业目标。
从策略推标签
我们决定挽回具有付费倾向的潜在流失人群，那就需要知道用户交易的价值，交易到流失的生命周期，他们下个月的流失概率，以及如果我要对他们做营销，他们喜欢的服务。
我们使用一次活动营销来进行讲解。模型的落地需要考虑三个问题：
目标人群是谁？目标喜欢什么？我们要使用什么策略？
第一步，目标人群是谁？活动营销的目的很明确，就是提高购买漏斗的转换，那么就从漏斗流失的人群出发分析他们的画像。
第二步，通过描述这个群体的标签值分布，得到这个群体的显著标签画像。比如他们的生命周期阶段、行为消费能力、活跃时间等等。通过标签可以了解流失群体的特征。
之后再结合购买用户群画像标签进行对比，发现两者的行为区别，假设两个群体的消费意愿差不多，但是购买群体的活跃比流失群体的高，那么针对这个差距我们可以制定营销策略。
第三步，我们要使用什么策略？ 针对两个群体的差距，我们可以指定营销策略，例如通过短信的方式提醒用户相关活动；展示符合流失群体购买能力的商品；选择该群体经常浏览的商品类目进行活动；选择活跃时间进行推送。
