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标签画像系统介绍及搭建
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标签画像系统应用场景和价值
好，当然很好。事实上，绝大多数公司也是这样做的，万年不变的看用户性别、地域、设备、年龄……尤其是很多分析师，一分析用户画像就是这一套。虽然这些属性也确实是比较常用的，但对于一个有着丰富业务场景、各种精准营销需求的公司而言，是远远不够的。
例如，营销人员想把用户当中的准妈妈找出来，进行婴幼儿产品的竞争投放；比如，客服想把投诉率高的用户找出来，进行一些用户调研……
这时候，标签画像系统就派上了用场。
一方面，标签画像系统可以不断的生产新标签，满足各类业务场景；另一方面，对于生产好的标签，可以很好地沉淀，在公司内形成一套标准的口径，避免了口径不一致以及重复开发的问题，节省研发成本。
有时候，一个优秀的标签，给公司带来的价值是难以衡量的。
那具体有哪些应用场景呢？
（1）用户洞察分析。这也是上文提到的主要的场景之一。对自己企业内的用户进行洞察，了解，是一切业务的基础。
（2）精准营销。这个上文也有提及。通过某个标签或者系列标签的组合，实现广告等投放的定向化、精准化。提升ROI
（3）用户速写。例如用户投诉到客服，客服系统能通过几个标签快速侧写用户特征，对于客服人员的客服策略是巨大的帮助。比如一个vip客户来投诉，在客服界面清晰地打上“vip”、“高价值”等用户标签，将是有重要意义的。
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如何搭建标签画像系统
功能层面，上文也有提到，主要是标签系统和画像系统。除此之外还有很重要的一部分，就是标签数据部分。标签数据+系统功能，组成了完整的标签画像系统。
标签数据是基础。标签数据的产生有很多种方式。
（1）用户自行填写的信息。例如，用户在注册时候填写的性别、年龄等信息
（2）通过统计分析得到的标签。比如，统计用户最近一年的gmv，基于此进行高中低价值的判断
（3）通过模型算法得到的标签。比如通过机器学习判断用户是什么偏好。
（4）通过第三方渠道购买的。目前这类公司也比较多，以出卖数据为生。但购买前，需要进行详细的数据质量评估，例如匹配率、准确度等。
（5）业务基于自己的场景生成的自定义标签
功能层面，包括了标签管理、标签编辑、人群洞察、人群管理等等模块。后面会和大家逐一详细分享。包括产品的设计以及一些案例的分享。
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