标签的本质就是对实体某个维度特征的描述。
用户标签就是对用户某个维度特征的描述，例如：
对用户生命周期的标签（生命周期主题）：”参与这个活动的老用户和新用户各有多少”；
对用户价值分层的标签（价值分层主题）：”本次活动有10万预算，应该如何分配”；
对用户商品偏好的标签（行为偏好主题）：”给他们推送哪些商品可以增加他们的活跃”；
对用户营销时机的标签（营销偏好主题）：”应该什么时候给他们推送”。
在《用户画像方法论和工程化解决方案》一书中将标签分为三类：①统计类标签，②规则类标签，③机器学习挖掘类标签。
标签体系可以解决很多问题，但是不是每个公司都能做的。
第一，企业需要有足够丰富的内容、商品、服务或客户属性层次，或者业务进行稳定期的客群量级达到一定规模。
第三，标签画像体系并不是一个拿来即用的东西，它需要投入一定的人力和资源去建设和维护，才能和公司的业务场景很好地结合，发挥它的价值。
第四，公司在建设标签画像体系之前，应该先想好它需要落地的业务场景。如果没有明确可落地的业务流程和人员，即使花了大力气去建设用户标签体系，它也只是一堆死数据，只能摆在那里存着，这就没什么意义。技术并不是万能的，要和商业进行结合。
我们使用一次活动营销来进行讲解。模型的落地需要考虑三个问题：
- 目标人群是谁？
- 目标喜欢什么？
- 我们要使用什么策略？
第一步，目标人群是谁？活动营销的目的很明确，就是提高购买漏斗的转换，那么就从漏斗流失的人群出发分析他们的画像。
第二步，通过描述这个群体的标签值分布，得到这个群体的显著标签画像。比如他们的生命周期阶段、行为消费能力、活跃时间等等。通过标签可以了解流失群体的特征。
第三步，我们要使用什么策略？ 针对两个群体的差距，我们可以指定营销策略，例如通过短信的方式提醒用户相关活动；展示符合流失群体购买能力的商品；选择该群体经常浏览的商品类目进行活动；选择活跃时间进行推送。
Original: https://blog.csdn.net/qq_41106844/article/details/122884589
Author: 寒 暄
Title: 标签、画像设计与模型落地
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