用户标签是构成用户画像的核心因素，是将用户在平台内所产生的行为数据，分析提炼后生成具有差异性特征的形容词 。在用户与企业互动的过程中，会主动或者被动留下各种标签数据，企业可以将这些数据归纳成一个个标签词，就形成了描述用户特征的标签。
1.用户标签应用的四种场景
以客户朋友圈运营为例，运营人员可以指定标签用户可见，让消息精准触达，这样可以实现朋友圈的定向推送。
定期地做一些客户朋友圈、微信群福利活动，定向邀请某个标签的用户参与，提升社群运营效率，并且提升营销的精准性。
如果是固定的文案&营销推送，可以做成自动化，比如会员到期提醒、沉默预警提醒、流失召回等。
2.用户特征洞察
用户画像是了解用户的重要工具，可以辅助业务人员快速获得用户的信息认知，发现显著特征，获得业务灵感。
3.增强数据分析
我们可以通过标签做很多维度的分析。
例如以性别维度进行分析统计，以行业进行分析统计，如果以用户的首次来源作为标签，还可以了解用户的渠道信息。用户标签（用户属性）可以作为细分维度支持多视角的数据展示。
4.数据产品应用
另一方面，除了驱动人工的业务以外，用户标签还可以成为其他数据产品的基础，比如个性化推荐系统，广告系统，CRM 等这些系统。自动化的业务系统能更有效的利用这些用户标签，从而发挥更巨大的威力。
不同的标签的类型
1.静态标签与动态标签
按数据的实效性来看，标签可分为静态属性标签与动态属性标签。
静态标签：用户主动提供的数据：指用户不变的基础信息，多为用户固定数据，如姓名、性别、年龄、身高、体重、职业、地区、设备信息、来源渠道等。静态标签主要用于了解用户的基础需求。
动态标签：存在有效期，需要定期地更新，保证标签的有效性。比如用户的购买力，用户的活跃情况。
2.实时标签、模型标签、预测标签
从数据提取维度来看，标签数据又可以分为实时标签、模型标签、预测标签。
实时标签：既定事实，从原始数据中提取。比如通过用户设置获取性别，通过实名认证获取生日，星座等信息。
模型标签：没有对应数据，需要定义规则，建立模型来计算得出标签实例。比如支付偏好度。
预测标签：参考已有事实数据，来预测用户的行为或偏好。比如用户 a 的历史购物行为与群体 A 相似，使用协同过滤算法，预测用户 a 也会喜欢某件物品。
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