用户标签实践：如何建立标签体系实现精准营销？

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为了搭建完善的用户标签体系，需要尽可能汇总最大范围内的数据。同时每个产品线的也要集合所有端的数据，比如：App，web，微信，其它第三方合作渠道。

收集了所有数据之后，需要经过清洗： 去重，去刷单数据，去无效数据，去异常数据等等。 然后再是提取特征数据，这部分就要根据产品和运营人员提的业务数据要求来做就好。

数据业务层。 数据加工层为业务层提供最基础数据能力，提供数据原材料。业务层属于公共资源层，并不归属某个产品或业务线。它主要用来维护整个标签体系，集中在一个地方来进行管理。

在这一层，运营人员和产品能够参与进来，提出业务要求：将原材料进行切割。主要完成以下核心任务：

1. 定义业务方需要的标签。

2. 创建标签实例。

3. 执行业务标签实例，提供相应数据。

数据应用层。 应用层的任务是赋予产品和运营人员标签的工具能力，聚合业务数据，转化为用户的枪火弹药，提供数据应用服务。

业务方能够根据自己的需求来使用，共享业务标签，但彼此业务又互不影响。实践中可应用到以下几块：

1. 精准化营销。

2. 个性化推送。

标签体系的设计

业务梳理

搭建用户标签体系容易陷入用户画像陷阱，照葫芦画瓢，不利于标签体系的维护和后期的扩展。可以按下面的思路来梳理标签体系：

1. 有哪些产品线？产品线有哪些来源渠道？一一列出。

2. 每个产品线有哪些业务对象？比如用户，商品。

3. 最后再根据对象聚合业务，每个对象涉及哪些业务？每个业务下哪些业务数据和用户行为？

结果类似如下：

标签的分类

按业务对象整理了业务数据后，可以继续按照 对象的属性 来进行分类，主要目的：

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