用户标签是什么？
比如今日头条根据自己的日常浏览做热门推荐、比如网易云音乐生成符合个人听歌品味的歌单，这些其实都是根据用户的兴趣属性做的个性推荐。用户标签是为了定义用户属性，形成完善的用户画像，做到个性化推荐和精准化营销，从而促进转化或者提高用户质量。
用户标签怎么做？
用户标签的设计流程分三步：数据的统计与读取、标签的定义与分类、标签的管理与应用。
数据的统计与读取
首先要明确我们做标签系统的目的是什么，需挖掘哪些数据，如网购的关注点在于用户的购买频次、消费金额、商品类别、购买时间等等，那我们需要关注用户的这些行为，从而在行为的触发点用标签来标记用户属性。用户标签有静态和动态之分，如用户性别、学历、国籍等就是一次性标记，通常不做修改，此类标签是静态不变化的。而对于浏览频次、使用时长等是根据用户行为变化的，需根据计算模型动态统计，对于动态模型需考虑到数据更新频次，即时更新或定时更新取决于业务的需求。
标签的定义与分类
用户的完整画像是由大量标签定义而成，且标签越多，细分越清晰，用户画像就越准确，而当我们有了大量标签后，对标签的定义和分类就尤为必要。通常标签是由多个层级描述，逐层细化，举例来说：
一级标签：个人信息
二级标签：地域、性别、学历、年龄
三级标签：北京市、男、博士、90后
......
在定义标签的时候，需根据我们的业务需求，赋予标签不同的权重，从而量化用户的行为特征，并且利用此数据可引导或预测用户行为。
标签的管理与应用
当我们设计好标签及标签的分类后，等于拿到了底层的数据，还需考虑业务层面如何去应用和管理这些标签，接下来说说标签系统。
标签系统是为了高效、灵活的管理标签，如批量导出某些标签数据、查询具有某个标签的用户量。
标签管理
创建：创建标签的时候需考虑此标签是由系统判断还是人工判断，系统判断的标签需在代码中设置条件埋点，人工判断的标签即人工识别用户达到某个条件后，人工标记此标签，人工标签较适用于用户量较少，且一些较为主观、系统难以识别的属性。
删除：标签删除需考虑是个别用户的标签删除还是全部用户的标签删除，个别用户的标签删除即该用户不再具有该标签属性，支持删除该用户的标签。全部用户的标签删除，即该标签不再使用，可在标签系统中删除此标签，且全部用户该属性被删除。
修改：如标签的名称、权重等支持修改。
查询：标签的查询是一种或多种条件交叉产生的结果，查询条件越全面，查询的结果越利于用户分析。
标签结构
标签结构是在设计底层数据结构时必须要考虑的，即上面所提到的标签层级关系，关系到标签系统的性能及灵活性。如二级标签从属于一级标签，继承了一级标签的属性。
标签标记
此外，还需考虑如果标签是可对用户显示的，需考虑标签的展示和交互等。如果是内部人员使用，需考虑标签的操作权限等。
标签相关的就说到这里，接下来就利用挖掘的数据进行用户分级，精准化管理。
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