导读：之前写了一篇关于数据挖掘的文章，在营销场景，数据挖掘要挖掘的也就是某一个用户群，那这个用户群该怎么描述？答案就是用户画像。
不懂数据挖掘的，可以点击一文读懂数据挖掘学习。
最近因为项目需要，需要对关于标签平台的建设形成完善的方案，目标是针对客户进行精细化营销，构思很久，形成一些想法拿出来分享一下。
一、什么是用户画像
在互联网逐渐步入大数据时代后，不可避免的给企业及消费者行为带来一系列改变与重塑。其中最大的变化莫过于，消费者的一切行为在企业面前似乎都将是“可视化”的。随着大数据技术的深入研究与应用，企业的专注点日益聚焦于怎样利用大数据来为精准营销服务，进而深入挖掘潜在的商业价值。于是，“用户画像”的概念也就应运而生。
用户画像，即用户信息标签化，用户画像是分析用户的人口属性、社会交往、行为偏好等数据，抽象出的多维度特征标签集合，可直观地描绘出用户的整体全貌。互联网大背景下，越来越多的行业，根据行业背景和应用场景构建自身用户画像，依据用户画像开展精准营销，助力企业在识别用户、产品设计改进、精准化推送等方面取得成效。
今日头条作为精准营销最成功案例之一，不仅收集用户的基础信息，还利用数据挖掘技术挖掘用户兴趣偏好等标签，并基于用户画像对用户进行个性化推荐和广告投放。
用户画像关于标签体系建设，笔者参考了很多文章，有的偏系统设计，有的偏技术实现，针对标签建设的内容几乎没有，想找一个方法论，没有找到，如果有方法论的同学，请一定联系笔者分享一下哈，下面是笔者关于标签体系建设的一些想法.
二、标签体系建设
1、客户分群能力
一般来讲，客户具有以下基础标签：
基本属性：比如性别、年龄、归属城市等；
使用属性：比如互联网用户经常使用微信、微博、爱奇艺等；
消费属性：使用过爱奇艺，那么在爱奇艺有消费吗？比如购买会员；
基于上述基础标签，可以形成用户画像标签，通过规则判断或建立挖掘模型的方法生成，画像标签应根据当前业务需求不断进行规则/模型的调整，进行持续性迭代优化。用户的位置偏好特征、出行偏好特征、上网内容偏好特征、app使用偏好特征等都是画像标签
基于画像标签和基础标签衍生出了营销标签：在基础标签和画像标签的基础上，通过营销策划或营销专题挖掘生成，营销标签直接面向营销活动，选择一个标签即锁定一批营销目标用户。口红购买推荐、奶粉需求推荐等都是营销标签。
标签体系2、快速响应能力
如何为决策层更快速提供市场运营、产品运营状况？利用什么应用方法能为决策层提供更高效精准的市场诊断？
依据基础标签、画像标签、营销标签，搭建自定义标签组合能力，那么业务人员是不是就可以通过简单组合就能快速获取目标用户群了？分析人员是不是通过简单组合分析就能迅速为领导提供决策依据了？
三、标签效果评估
笔者认为，标签效果评估依据基础标签、画像标签和营销标签可以分为以下两类：
1、基础标签和画像标签
这两个是供业务人员使用的，不参与营销，可以从使用的频次、收藏次数等使用者角度进行评估；
2、营销标签
因为营销标签是参与营销活动的，一个营销标签代表了一个营销用户群，那么可以从标签输出用户群数量，触达用户群的渠道、投放用户群的产品、用户群营销结果等各环节效果评价体系，实现各环节数据可视化呈现，助力营人员提升或改进运营策略，提高用户触达率和办理成功率。
四、标签生命周期管理
生命周期管理，笔者的理解是，对于标签的上线，要经过评审，只做有意义的、正确的、口径合理的标签；标签上线以后，监测标签的使用情况，避免标签死尸；由于用户特征变化比较快，需要对于僵尸标签、过时标签或不合时宜的标签及时清理，节约维护成本和服务器内存。
五、总结
构建标签要完整、准确，并搭建效果评估和生命周期管理体系，才能满足经营决策、考核管理、营销辅助、客户服务等方面多场景应用需要。
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