超級蜘蛛池之構建用戶標簽體系

用戶標簽是對用戶行為特征的抽象，用以描述具有某一相同特征的用戶群體，如“大學生”這個標簽，其實就是對所有在上大學的學生群體的抽象，通過標簽可以找到某一群用戶。

用戶依托于特定的載體，對其在特定的業務場景下行為的特征提取，即為用戶標簽。

1.1數據源

數據源即用戶生成用戶標簽的數據來源，以運營商用戶數據為例，用戶的行為數據來源于前臺業務系統、上網行為數據采集系統、語音通話業務系統等等。

1.2數據處理

數據通過各業務系統獲取后，往往是雜亂無章的，需要對數據進行一定的處理，主要包含：數據整合、數據清洗、特征提取三個步驟。

數據整合。將不同業務系統中用戶數據通過某一個關鍵字段關聯，形成維度更全的數據，還以運營商數據為例，通常通過用戶手機號碼將用戶基礎信息、通話信息、上網信息以及位置信息等等進行關聯，形成一個全維度的用戶數據體系。

數據清洗。不同業務系統的用戶數據包含的數據字段較多，通過分析發現很多數據字段對于生成用戶標簽沒有過多的參考作用，同時在對數據進行處理過程中會發現一些數據質量的問題，如數據缺失，數據異常等等。數據清洗的作用就是去除無效數據，保留有價值數據。通過數據清洗，提升生成用戶標簽的正確性。

特征提取。特征提取，即對處理過的用戶數據進行特征識別，尋找有價值的字段數據，如針對于用戶上網行為偏好標簽的定義，需要提取用戶上網行為字段的數據，通過對該字段數據的解析分析用戶上網行為偏好。

2.1標簽生命周期治理

2.1.1標簽新增（定義）

（1）標簽類型：定性標簽、定量標簽、衍生標簽

（2）標簽口徑，與業務場景的深度結合

根據標簽類型的不同，定義標簽的規則也會不同。定性標簽以事實為依據，而定量以及衍生標簽則需要結合具體的業務場景而定義，這就需要標簽的具體使用者即業務方深度參與定制，因為只有具體使用標簽的人才會對業務、對行業有深刻的認知，基于這樣的前提定義的標簽的正確性以及價值才會很高。

（3）標簽的標注方法

基于標簽的類型以及標簽的口徑，標簽的標注主要有兩種方式：基于人工的標注以及基于機器的標注。

2.1.2標簽更新

2.1.3標簽下線

對于無價值以及無時效性的標簽進行下線操作，減少無效數據冗余，也減少標簽使用者的選擇成本。

2.2標簽可視化

2.2.1標簽分類

標簽的分類維度以及分類級別往往取決于標簽的具體應用場景，如對用戶APP偏好的標簽分類，通常根據APP的類型分為工具類、購物類、社交類等多個類別。

如對用戶訪問內容的標簽分類，則會更為深入，如對新聞資訊類內容的訪問，又細分為時政要聞、體育資訊、科技資訊等等顆粒度更新的標簽。

2.2.2標簽檢索

基于標簽類型以及標簽分類維度，幫助具體使用標簽的用戶找到符合需求的標簽。

標簽體系是對底層數據的整合與精細化治理，其作用是為上層應用提供數據支持的。

3.1用戶畫像

在精細化運營的時代，新用戶的獲取成本越來越高，產品以及運營的關注重點已經從對新客的獲取轉移到對存量用戶的運營上。

通過標簽體系的搭建，可以形成更正確的用戶畫像，對用戶群體進行分層，對不同類型的用戶群進行針對性的運營和服務，提升存量用戶的活躍以及付費轉化。

3.2精準營銷

精準營銷場景更多體現在需要用戶付費購買的產品上，與傳統全量用戶營銷不同。

精準營銷可以通過標簽定位目標用戶群，針對不同目標用戶群營銷不同類型的產品及服務，極大程度提升用戶的轉化率以及營銷效率。

3.3個性化推薦

個性化推薦的場景更多出現在內容社區、電商平臺，給不同的用戶推薦不同的內容或商品，提升用戶感知，提高用戶付費轉化率。

3.4第三方應用

標簽體系的搭建除了可以提供給內部業務部門做運營、分析使用，也可以作為數據基礎服務提供給第三方用戶使用，對第三方來說，看中的是數據的價值。

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