在数字化营销中，业务人员需要对用户特征、面向用户定位有相对精准的了解，此时，你可能就需要了解、并借助标签系统来做好营销策略。那么，你知道如何搭建合适的标签系统吗？本篇文章里，作者对标签系统做了相对全面的总结，一起来看。

　　关于标签系统知识，在网上有很多，有的讲怎么搭建、有的讲是什么？每篇用心看，都能学到不少东西的。

　　作为互联网从业者，精准营销、千人千面、大数据杀熟等等数据字营销手段，相信你一定不陌生。但如果只是知道，还是不够的，还需要稍微再深入一点。

　　关于这部分的知识点，我们应该从哪里学习、了解到到什么程度？始终没有人明确说过。

　　今天，我尝试从一个搭建者、使用者的视角，跟你讲讲这里面的门道。

　　如果要了解数字化营销，推荐你优先了解：标签系统。

　　本文适用人群标签系统内容如何搭建标签系统标签系统的应用落地标签系统未来展望

　　这篇文章的标题词眼是：了解。所以决定它的基调是，基础入门介绍，所以使用下面几类同学：

　　非互联网从业者，想了解互联网工具能力的；互联网入门者，想学习日常营销工具；营销工具产品经理，想知道如何搭建标签系统。

　　下面是比较常见的用户标签系统内容：

　　（图片来源网络，侵删）

　　不管是产品、还是运营，及时精准识别客户、了解客户、解决客户问题，都相当重要。

　　在这个KYC（know-your-customer）的过程，标签系统担当了非常重要的角色。

　　因此，在搭建标签系统之前，了解标签系统定位、标签系统应该具备哪些内容，是成功的第一步。

　　说到系统定位，标签系统：通过对客户打上维度标签，帮助我们更好了解客户特征、偏好，以达到精细化经营的目的。

　　那么标签系统，应该有哪些内容呢？下面，我们从多个维度去看标签系统，以便能够更全面、更客观：

　　从时效性上看，标签分为实时标签、非实时标签。

　　【非实时标签】多数公司都会搭建非实时的，一般有用户社会基础信息标签、产品购买标签、历史行为标签、注册渠道标签。

　　从非实时的标签，比如年龄、性别、月活、历史买过哪些产品、从哪个渠道开户的等等，大致能够判断用户画像。

　　【实时标签】这类标签，依赖系统能力较高，在实时场景化营销中比较常见。

　　比如，刚刚购买了会员、刚刚产生了登录，这种场景下配合上非实时标签转化的效果比较明显。

　　举个例子：针对90天不登录的用户，赠送一个回归好礼。结合用户的实时登录行为，及时给到用户弹窗提示，用户转化的效果会更加明显，据测试至少提升30%

　　从种类上看，有描述用户社会基本信息的、注册特征的、产品偏好的、行为特征的、触达渠道的、流失预警的等等，给大家部分举例下：

　　社会基本信息：年龄、性别、城市、职业，等等。注册特征：注册日期、注册渠道、手机型号，等等。产品特征：是否买过、首次购买时间、最近一次购买时间、买了哪几类产品、各类产品分配比例，等等。行为特征：近x天登录、近x天浏览x页面、分享x页面、参与x活动、转入x元、转入/转出时间，等等。触达情况：是否打开push、是否关注公众号、关注的时间、近x天x渠道触达多少次，等等。

　　从取值方式上看，有数值型、日期型、逻辑型、布尔型。

　　数值型：有多少钱、浏览有多少次、登录多少天，等等。日期型：注册日期、购买日期、入金日期、加白日期，等等。逻辑型：转入资金>转出资金、购买资金>赎回资金，等等。布尔型：是否加入白名单、是否买过产品、是否打开push，等等。

　　从加工程度上看，有基础标签和组合标签。

　　1）基础标签

　　最原始的标签，比如是否购买某一个产品、历史持有多少钱。

　　2）组合标签

　　用基础标签做一层加工，拼接而成的标签，比如：历史持有大于1000元，开户超过30天，买过某指定产品的用户。

　　通过上述不同维度拆解看，相信大家对：标签应该具备哪些内容？这个问题已经有了进一步的理解了。

　　我们继续看，标签系统该如何搭建？

　　在开搞之前，我们首先要搞清楚一个问题：目前业务现状，是否真的需要搭建标签系统?

　　如果你没思路，不妨从这几个维度思考下：作用、规模、经营、资源。

　　1）标签系统对业务要起到什么作用？

　　标签的作用：让企业通过精细化经营，提升用户体验、转化，最终实现提高客户终身价值 LTV（life timevalue）的目的。

　　了解清楚系统作用，结合自身所需，才能在恰当的时间做出恰当的决策。当然，如果公司财大气粗，也可以投入资源提前做。

　　2）业务规模是否达到一定量级？

　　如果只有几千上万的用户，搭建标签系统真的没有必要，数据样本量不够，置信水平达不到。

　　一般，上百万的客户体量是比较适合搭建一个系统，去细化客户特征的了。

　　当然，没到百万级别，也不是不能搭建系统，这个时候可以用更轻成本的方式做，比如维度指标。

　　3）业务周期是否到了精细化经营需要？

　　每个业务都一定的生命周期，在一开始的初创期，主要的目的是PMF（产品与市场匹配），没必要做精细化经营。

　　相反，当业务处于衰退期，这个时候再做标签系统，也不适合了。

　　4）是否有相关的资源支持？

　　搭建标签系统，不是一句口号、也不是领导们的yy就能马上出来的。

　　它需要相关资源支持：人员储备的深度、数字化程度，简单的来说，就是要有相关的数据人才，业务各项数据都有一些记录。

　　标签系统，实际是大数据的应用系统。这个系统成功与否，关键在于是否有高质量的数据。

　　那么，搭建出标签系统，还需要兄弟系统的支持：埋点系统、客户系统、商品系统、交易系统、数据仓库、计算平台。

　　1）各系统分工：采集>加工>计算

　　埋点系统、客户系统、交易系统、商品系统——数据采集数据仓库——数据清洗、加工、储存计算平台——数据的调度、计算标签系统——数据标签2）标签系统搭建

　　基于兄弟系统规整、计算出来的数据，标签系统结合业务经营所需，输出一些特征标签，让业务能够快速应用。

　　那么对于标签系统的产品功能，应该具备哪些方面呢？

　　首先是，标签的创建，常规加工好的标签，同时业务也可以自建。其次是，基础标签的进一步加工、支持交集、并集、剔除的逻辑加工;然后是，标签的流通性，支持复制、共享，也支持删除（强提示）。

　　最后是，标签的调用，标签创建好之后，用于营销推送平台、资源配置平台等的选择调用。

　　有哪些问题需要注意？

　　1）数据质量问题

　　埋点，不规范、数据缺失，是最常见问题。如果要做标签系统，最好下定决心，全面梳理下埋点的规范定义、埋点上报的全面性。

　　2）注意标签的质而不是量

　　标签建很多，实际的使用率不到20%，这说明在前期建标签的时候，没有跟业务密切、充分的沟通。

　　3）注意复用性，别成为需求工具人

　　做标签需求的时候，最好把标签的颗粒度打得比较细，方便组合复用。做了很多业务提的一次性标签，后期基本没用，搞得整个系统很臃肿。

　　4）关注标签的业务价值

　　标签系统，不是把人群筛选出来就结束了，更要注重的是：标签对业务到底有多大的帮助？

　　不妨做AB测试，通过标签筛选的人群和随机挑选的人群，在业务应用中，看看标签的效果是不是更好？到底好多少？

　　真正给业务输出价值、提升战斗力的系统，才是好系统，标签系统同理。

　　标签系统在搭建的时候尤其需要关注“价值输出”这个问题。

　　关于标签系统的应用落地，切入点不妨从业务视角看。那，业务到底在关注什么问题?

　　我罗列几个核心关注点：

　　解决现状：标签足够精准，能花更少的成本达到更好的效果。预测未来：知道什么样的人群需要重点关注采取动作的的。方便高效：好的标签能快速复用，标签搭建方便灵活，数据追踪及时准确。能落地，是最基础的要求，也是很大的挑战，否则再完善也只是空中楼阁，徒有其表。

　　从业务高频使用到的方法论角度思考，配合不同的场景，输出对应的标签能力。

　　1）生命周期经营：拉新、促活、进阶、留存、激活。不同场景，抽象最常用的标签，比如，下方则是一些高频用到的标签。

　　2）常规事件营销：生日、节假日、发工资、还贷款等，输出场景化营销标签，方便业务同事快速应用。

　　3）漏斗模型：搭建用户行为的断点标签，注册、浏览未购、购买、分享等，把路径拆细了。经营动作自然能够做到很好的差异化。

　　4）预测模型：潜在转化、潜力分享、资金高危流失、活跃潜在流失等未雨绸缪的标签，创建出来，给到业务人员，肯定对你刮目相看。

　　标签系统，实际是描述人与物之间的关系。从系统自我修养上看，更细、更准、更灵活、更及时，是比较基础的自我追求。

　　除了达到上面的标准，更一步的是：预测。

　　从海量数据中，抽丝剥茧，找到关键数据，判断用户的意图，预判用户的行为，前置营销动作。

　　再进一步就是，充分联动其他系统，比如推荐系统、分流平台、活动平台等，形成航母作战群，形成强大的数字化营销能力。

　　回顾下，本文：我们讲解了标签系统的作用，有什么内容、怎么搭建、怎么落地以及对未来的展望，把标签系统相关的知识，都梳理了一遍。

　　专栏作家

　　行走的大雄，微信公众号：大雄背起行囊，人人都是产品经理专栏作家。金融产品经理，有多款千万级产品设计运营经验，喜欢健身、跑步，专注输出实战方法。

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