标签系统的搭建流程

第一步 事实标签的搭建：

首先，理解什么叫事实标签。用户的属性、用户的行为指标这些归类为事实标签，在事实标签中，只会描述「什么时间」「做了几次」这类真实反映事实的情况。

事实标签主要的作用，就是用来做行为的概括和描述，并且为更加上层的标签打下数据基础（元标签）。由于事实标签只描述事实，所以他们的稳定性极高，不会随业务指标的改变而变化。

第二步 模型标签的搭建：

模型标签是基于自己的业务判断，或者大数据分析，综合多个维度产生的标签。举个业内最通用的例子，应该就是 RFM 模型的标签了。最近一次消费时间 Recency，消费频率Frequency，消费金额 Monetary，这三个指标都可以使用事实标签进行描述。

所以，模型标签很依赖业务的判断。当然，我们也可以很自由的修改切割方案，所以模型标签是结合了业务经验，再加上一些主观判断得到的一个可以反映用户特征的标记。他的稳定性一般，因为偶尔会结合不同的产品周期和客群的演变而进行调优。

第三步 用户群标签的搭建：

当我们有了事实标签和模型标签后，其实已经可以开始进行精细化运营了。但是对于某些特定的场景，我们可以固化下来一些有特征的用户群，比如：高价值流失客群（使用「消费能力」「最近一次访问时间」「消费意愿」……构成）。

这类标签更加贴合业务，甚至还有一定的时效性和周期性，有些甚至直接和活动挂钩。用户群标签更加贴合业务场景，基本是不稳定的，会随着业务的变化、运营策略的调整而新增或修改。

标签系统搭建总结：

本文主要提供了一个画像系统的搭建思路，并从应用的场景反向推出大致需要提供哪些分析功能和模块。难免有些疏漏的情况，请各位结合自己的业务情况进行补充，随着业务的发展和技术的进步，也会有更多的分析方法加入进来。

系统的搭建，最终都是为了完成目标而服务，所以，在我们引入新功能的时候，需要三思一下，这个功能，能不能很好的帮我完成这个目标？如果答案是肯定的，那么这个功能就是有价值的。