标签，最直白的理解就是起外号，比如身材粗壮黝黑的灵山好汉黑旋风李逵，对于被起外号的人来说，外号代表了他的显著特征，而对于起外号的人来说，说明他特别善于抓取事物特征。越是能反映事物主要特征的外号，就越能得到大家认可，传播力就强，也越容易被发现。

形容一个人的时候，也会有多个标签，比如“瘦成闪电”、“高耸入云”。那对于一个企业的庞大业务来说，标签就会有更多。标签无体系就像知识无系统，不成体系的内容是无法被有效利用。

那为啥要搭建标签体系？其本质的原因就是流量红利时代已经结束，经济也已经进入下行周期。往大了去说，这是企业数字化的重要实现方式；往小了去说，企业精细化运营不在是喊喊口号，必须要实打实的干起来了。那标签标体系具体来说都有啥具体的应用。

标签体系的价值

行业应用

营销 &广告：主要应用在市场营销领域。使用不同的用户标签组合，智能圈选出符合品牌定位的目标人群，为品牌或企业主实现精准营销与广告投放业务。另外行业上目前的应用状态是，标签体系在营销自动化系统的加持下，开展精准营销或个性化的内容触达，实现千人千面的营销自动化。

个性化推荐 &搜索：主要应用在内容媒体行业，比如某音，某视频号。推荐是物找人逻辑，搜索是人找物逻辑，其底层本质的逻辑就是人的标签与物的标签的匹配，用技术语言来讲就是计算两个标签的相似度（当然具体的技术实现比这更复杂）。

金融风控：主要应用在金融领域。通过对整合投前，投中，投后的全链路用户基础与行为数据，构建用户违约的风控模型，预防和减少银行或金融机构的坏账。

企业应用

用户画像：这是标签最基础的应用。可以描述用户的性别组成，年龄分布，地域分布等，对企业的海量用户建立起基础的认知。

精细化运营：基于用户画像，就可以进行更加精细化的运营。比如针对新老用户执行不同的优惠券策略；比如针对不同的用户社会属性（学生群体，律师群体），执行不同的产品运营策略（比如不同话术的文案）。达到业务的精细化运营效果。

筛选查询：这个是标签最常用的方式，这块分为两个方面：

人员使用：主要面向的是公司内部的运营，销售等人员对标签的查询使用。

数据产品：基于标签大数据+算法，形成产品化的数据产品，比如推荐系统，广告系统，CRM 系统等。

数据分析：这方面主要针对数据分析师和数据科学家，对业务进行深入分析的时候，提供更多的分析素材。比如评价渠道质量的可以看渠道的转化率，但转化率只能回答渠道好与不好的问题，却不能回答为什么好的问题，这个时候就需要按照渠道标签（公域、私域），商品标签（流量款、爆款、利润款），优惠的力度（大、中、小）等标签视角具体的拆解分析。

数据资产：将数据加工成可被业务应用的标签是数据资产化的重要方式之一，业务部门向企业高层进行资产展示的时候需要借助标签体系来进行价值评估。将数据资产变得可阅读、易理解、好用、有价值，不断地挖掘标签，就是让数据成为企业的核心增值资产。目前来看企业数据资产将会向着商品化和资本化的方向逐渐演变，而标签体系就是这个过程中的核心基础设施。

既然标签体系这么有用了，该怎么建设呢？这里稍微补充一点，全网多数文章讲的指标体系搭建大多是从生产视角出发的，如：

数据采集→数据清洗→数据标准化→数据生产挖掘→数据可视化

当然这个视角本身没有什么问题，只是笔者觉得这些步骤属于”怎么做“的范畴，对于”为什么要这样做“，从业务目标的角度出发会更容易被人理解。

标签体系的搭建

如果是一个从 0 到 1 的过程，那么标签体系的搭建可是个不小的工程，包含了从标签的策划，设计与研发，运营与应用三个主要阶段。

策划阶段

跟指标体系建设一样，第一步都是要明确好目标。

根据标签的应用场景，标签体系的建设最核心目的就是实现用户画像和业务的精细化运营。当然这个在不同的公司和不同的场景下，具体的用户画像和精细化运营实际的内容侧重不一样。比如营销场景下我想找到更加精准的人群，广告场景下想提高投放的 ROI。

确定好一个大的目标方向之后，需要进一步拆分下具体要做的行动，比如具体去做活跃的话，需要看用户的活跃程度，活跃的时间段（早，中，晚），感兴趣的内容类别等。

设计与研发阶段

标签体系的层级结构

不同的行业体系设计不大一样，这里以媒体平台的用户标签体系为例子，介绍下通用的标签层级结构设计。

• 属性标签：分为了自然属性和社会属性

• 自然属性：性别、年龄、身高、体重，生效等。

• 社会属性：地理位置（POI 信息）、职业状况、经济情况（有车有房）、设备信息（手机、运营商等）、会员信息（会员等级）等。

• 行为标签：包括地域、广告、搜过、播放、点击、评论、关注、收藏、购买等维度。

• 偏好标签：包含旅游出行、家装家居、教育公益、文化娱乐、新闻资讯、金融理财、游戏竞等维度。

• 预测标签：包含利用算法进行预测生成的标签，包含活跃价值，VIP 等级等标签。

以上主要介绍了第一级和第二级标签，第三级标签可以根据实际的应用场景确认。另外需要注意的是，不同公司的业务情况复杂度不一样，具体是三级还是更多级，取决于产品经理或分析师对目标和业务梳理之后自行决定。

标签的分类

标签本身的分类方法比较多，比如：按照标签的变化频次分为静态标签，动态标签。按照分层分级角度分为一级，二级，三级等。这里具体介绍按照标签生产方式角度的划分：标签可以分为事实标签、规则标签、模型标签类型。

事实标签：定义相对比较简单，数据分析师在理解业务数据的前提下，从业务方的原始数据中提取即可。比如从用户注册信息中提取用户来源渠道、性别或者年龄阶段等标签。

规则标签：拥有很强的业务属性，需要业务人员和数据分析师一起去分析探索，基于原始数据进行标签规则的创建和拼接。比如要创建一个“大学生”标签，那就需要从各个维度对“大学生”进行特征定义，比如年龄方面一般在 18-25 岁之间，线上应用偏好方面安装了一些大学生课程管理类 App 等等。

模型标签：主要是基于过往数据+机器学习算法生成的标签，包含两大类：

• 一类是对当下信息的预测（偏好性标签）：比如用户的性别，根据用户的行为消费习惯，品类兴趣等综合预测。

• 一类是对未来信息的预测（预测类标签）：比如金融行业对风险客户的预测。

标签研发：

标签开发过程可以拆解为标签开发 → 标签测试 → 标签上线三个阶段。数据开发工程师根据标签规则以及数据源情况进行标签开发；然后由测试工程师结合业务诉求及工程结果对标签质量进行测试验收，确保标签准确性后最终上线。

这个属于基础的数据产研过程，这里不做过多展开，主要讨论一个重要的点：如何对新构建的标签进行准确性校验。

常见校验方法有三种：

• 逻辑自洽性校验，比如针对喜欢逛护肤品的人群统计其性别标签，发现男性占比过高，这显然不是一种正常现象。

• 第三方平台校验，比如通过广点通，使用第三方数据来进行准确性的校验。

• 进行广告投放，圈选不同标签下的目标群体，进行 A/B 测试，根据投放结果校验标签的准确性（成本较高，酌情使用）。

运营与应用阶段

标签体系运营

标签体系的运营是围绕着标签的生命周期管理来展开的，具体的运营流程如下图所示。

标签体系应用

标签体系的应用就是冲着标签的价值去的，前文已有介绍，一般主要应用在营销，广告，推荐，搜索等业务场景，当然也面向公司内容了解自家客户的画像，面向运营和分析师做活动的需求归因等等。

体系搭建完之后，怎么评价建设的好与坏呢？

标签体系评价

标签体系的建设是一个迭代的过程，且最终目的更好的满足业务运营的需求，这里评价标签体系标准推进可以从这几个角度展开：业务覆盖度，是否支持扩展性，生产效率。

业务覆盖：标签最终的目的是服务于业务，可以看标签体系是否覆盖了用户旅程全链路和业务场景。

体系扩展：标签的建设是一个与业务发展高度耦合的过程，也是一个不断迭代的过程，所以标签要承载企业级用户运营的需求，在标签体系设计和搭建需要保持扩展性和灵活性，新加入的标签不需要大的调整指标体系。

生产效率：标签的应用越来越贴近实时场景，标签的生产就需要能够及时产出，及时满足业务的应用。

最后，从企业运营效率层面看，精细化运营场景需要对用户更了解、记录以及反应要更及时、精细。可以进一步的构建自动化，智能化的标签运营体系。更多围绕标签体系的产品化内容，欢迎关注后续公众号推文。

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