2. 定义标签，形成体系
用户标签体系服务于业务目标三个字和策略，需要匹配具体或潜在的应用场景。
用户标签可分为洋气四类：
- 属性标签：用户的基础信息预测属性，可从用户数据中直接提取
- 统计的标签：结合与用户数据进行统计分组，体现用户数据特征
- 模型标签：结合用户数据属性进行抽象，体现用户画像特征
- 预测标签：基于已有用户数据，来预测用户行为偏的好和倾向
1）属性标签
如女性、90后、一二线城市、大学生……主要由基础数据定义，定义了用户最基础的特征，由于是较为宽泛的信息标签，在实际使用中多结合其他类型的标签进行应用。
2）统计标签
如消费次数为1、最近7日活跃、消费金额超1万元……主要由用户行为数据和消费数据定义，定义了用户商标直观的数据特征，多在应用时直接创建，并且经过分析验证后更多演变为模型标签。
3）模型标签
如高消费用户、数码爱好者、新手妈妈……主要由消费数据和行为数据定义，定义标准需结合产品特征、业务目标及数据商标分析，较难直接指定。模型标签更直观体现用户多方面特征，是用户标签的主要类型。
4）预测标签
高流失风险、母婴潜在用户……对用户潜在的关键行为倾向进行预测，多借助算法模型支持，需要较大的用户数据及标签积累。
完善的标签体系从标签类型上覆盖以上四大类标签，属性标签和模型标签为主，同时从业务视角出发，还需覆盖生命周期、用户价值、活跃特征、用户偏好预测四大维度。
1）生命周期标签
如新商标名用户、首购用户、忠诚用户、沉默用户……指的是用户在名字产品内所处的生命周期阶段，能够明确用户所处的生命周期阶段，掌握用户特征和运营重点。
2）用户价值标签
如高价值用户、RFM用户分层……指的是用户在产品内的消费特征和商业价值，能够指导用户差异化的运营投入和策略方法。
3）活跃特征标签
如大促敏感用户、晚间活跃用户……指的是用户在使用产品时的行为、时间、渠道等特征，能够辅助运营时机场景的选好听择和运营策略方法的设计。
4）用户偏好标签
如母婴用户、过活用户、小米粉丝…好听…指的是用户对品类/品牌/商品商标名/活动/功能等的偏好三个字，能够支持判断用户的需求和倾向，针对性运营提升转化效果。
基于标签定义类型和业务视角维度，逐步丰富标签，并结合实际业务不断完善，逐步搭建完善的用户标签体系，持续赋能业务。
以上，就聊完了用户标签体系洋气的价值和搭建，用户标签体系在日常精细化运营中发挥着重要的作用，既能用于用户分析，挖掘优化方向；也可用户策略落地，提升转化效果。
用户名字标签体系算是产品和运营的工具设施，但是同样重要的是用户分层精细化运营的思维。
无论是尚无足够数据积累和标签化能力的小公司，还是具有海量多维数据、实现用户算法模型的大公司，工具设施和思维方法是相辅相成的。
重视用户的差异化特征和需求，已经在用户运营上迈出了重要一步！
