在数字化时代，企业如何从海量数据中提炼出有价值的洞察？标签体系作为数据分析的重要基建，正成为企业实现高效运营和精准决策的关键。本文将深入解读标签体系的基础原理，包括其开发思路、模型构建以及在不同业务场景中的价值，帮助读者掌握如何从零开始构建标签体系，并通过不断迭代提升其质量，从而为企业的经营分析、用户运营和产品优化提供有力支持。

标签体系，是数据分析工作的重要基建。经营分析、用户画像、推荐策略、商品运营、投放优化、用户运营……都和标签体系有关，今天一篇文章，跟大家讲清楚。文章较长，同学们记得先给陈老师点个赞，回来慢慢看哦。

理解标签含义

标签是有业务含义的分类维度。举个例子，领导想看高价值用户数量：

• 提前打了标签：看下本月高价值用户有多少？
• 没有标签：看一下过往12个月内累计付费30000以上且未来继续付费概率大于90%的用户数量

显然，提前打好标签，能：

• 清晰记录业务规则，减少取数误差
• 便于业务部门理解、使用、传播
• 在业务过程中，不断升级迭代现实中

可以说是非常好用了。现实中，标签的使用场景非常多样

看清标签用途

基础作用：快速查询信息

• 销售查询“未购买”客户，然后跟进客户消费
• 客服查询“VIP”+“生日月”客户，然后打电话关怀
• 商品查询“A系列产品”，然后看销量/库存数据

中级作用：辅助运营/产品工作，比如运营要上活动，会问

• 哪些用户是高价值用户？
• 用户的产品偏好是什么？
• 用户的渠道偏好是什么？

这些问题，如通过标签形式，展示出一个具体结果（比如，用户偏好休闲食品）就能帮助运营设计活动，帮助产品调整页面布局（如下图所示）。

高级作用：辅助经营分析与管理层决策

• 今年的5大重点产品表现如何？
• 新增用户中高价值用户占比有多少？
• 利润款产品的连带率有多少？

通过标签，管理层能快速抓出报告中重点内容做出判断，避免被大量同比、环比数据淹没……

既然标签这么有用，该怎么生产呢？答：从简单开始，一批批生产，不要一股脑把数据库里维度表都放出来，。标签好用，是因为“有业务含义”，一次放太多，反而大家看不懂了。每一步生产，都要考虑业务场景+业务需求。

从最简单的做起

最容易实现的，是满足一线人员查询需求的标签。理论上，只要把一线经常查询的信息，按标准格式打上标签，怼进库里即可，比如：

• 活动信息：活动名称，归属部门，开展地区，奖励形式
• 商品信息：一二三级分类，材质，吊牌价，关联活动
• 文章信息：标题、关联商品、关联活动
• 用户信息：性别，年龄，VIP等级

要注意的是，标签之前，可能有继承关系（如下图），比如一篇文章提及了XX商品，XX活动，那么该文章直接和对应商品标签，活动标签做关联即可。所以在建基础标签库时，建议沿着：静态用户标签→商品标签/活动/渠道标签→内容标签的顺序开展，理清继承关系，避免混乱。

从零散到体系

第二类容易推的，是标识价值的标签。比如：

1、商品价值标签：爆款、引流款、利润款、搭配款、防御款

2、渠道价值标签：过往投入产出比、产出量+稳定性

3、用户价值标签：已产生消费+未来预计产生消费（如下图）

商品价值，只要核算成本、定价，就能算清楚，最简单。渠道价值，只要核算渠道投入产出，观察过往走势，就能看清楚用户价值，已发生的能直接统计，可能只有预计产出，需要一些工作量（如下图）

这里需注意的是，到底什么算“高价值”，什么算“高毛利”，需要在部门之间达成共识，才好避免混乱。

迭代，提升质量

三类需求里，最难反而是辅助运营/产品的标签。所有的：“喜欢”“偏好”类标签都难做。因为用户的喜好本身就是动态的。现在喜欢，未来出新款了、涨价了、潮流过了，可能就不喜欢了。

因此，想做清楚这块，一定需要多次迭代。

迭代的方式，则是从数据多的，往数据少的做。比如：

1、从促销角度，把最喜欢薅羊毛的人先分出来

2、从消费角度，把最高频复购的人先研究清楚

3、从行为角度，把互动最高频的人先整明白

这些极端群体，一般都是贡献业绩的大户，且数据多，容易总结出规律。

至于数据本身很少的用户，则可以先按固定的推荐路线商品（如下图）根据用户的反应，积累数据，总结用户偏好。

六、小结

综上可见，做标签项目，一定要和经营分析（对管理层）活动支持（对运营）系统工具（对一线）结合起来，不能自己默默无闻奉献。不然业务用不起来，干了也白干。

本文由人人都是产品经理作者【接地气的陈老师】，微信公众号：【接地气的陈老师】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。

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