用户标签体系该如何从0构建？

用户标签是对用户行为特征的抽象，可以帮助运营人员实施精准运营，本文作者教你从0构建用户标签体系。

标签是什么

用户标签是对用户行为特征的抽象，用以描述具有某一相同特征的用户群体，如“大学生”这个标签，其实就是对所有在上大学的学生群体的抽象，通过标签可以找到某一群用户。

用户依托于特定的载体，对其在特定的业务场景下行为的特征提取，即为用户标签。

1.1数据源

数据源即用户生成用户标签的数据来源，以运营商用户数据为例，用户的行为数据来源于前台业务系统、上网行为数据采集系统、语音通话业务系统等等。

1.2数据处理

数据通过各业务系统获取后，往往是杂乱无章的，需要对数据进行一定的处理，主要包含：数据整合、数据清洗、特征提取三个步骤。

数据整合。将不同业务系统中用户数据通过某一个关键字段关联，形成维度更全的数据，还以运营商数据为例，通常通过用户手机号码将用户基础信息、通话信息、上网信息以及位置信息等等进行关联，形成一个全维度的用户数据体系。
数据清洗。不同业务系统的用户数据包含的数据字段较多，通过分析发现很多数据字段对于生成用户标签没有过多的参考作用，同时在对数据进行处理过程中会发现一些数据质量的问题，如数据缺失，数据异常等等。数据清洗的作用就是去除无效数据，保留有价值数据。通过数据清洗，提升生成用户标签的准确性。
特征提取。特征提取，即对处理过的用户数据进行特征识别，寻找有价值的字段数据，如针对于用户上网行为偏好标签的定义，需要提取用户上网行为字段的数据，通过对该字段数据的解析分析用户上网行为偏好。

2.1标签生命周期管理

2.1.1标签新增（定义）

（1）标签类型：定性标签、定量标签、衍生标签

定性标签，又可以称为静态标签，指不会随着时间以及用户行为变化而变化的标签，如用户的性别标签、年龄标签，这些标签都是不会随着时间或用户行为而变化的。
定量标签，又可以称为动态标签，指挥随着时间以及用户行为变化的标签，如用户活跃度标签，会根据特定时间段内用户特定行为的变化而变化。
衍生标签，又可以称为预测标签，指基于用户行为对用户未来行为进行预测的标签，如用户在过去一段时间经常访问汽车类APP，那么可以依据用户行为给用户打上有买车需求的标签。

（2）标签口径，与业务场景的深度结合

根据标签类型的不同，定义标签的规则也会不同。定性标签以事实为依据，而定量以及衍生标签则需要结合具体的业务场景而定义，这就需要标签的具体使用者即业务方深度参与定制，因为只有具体使用标签的人才会对业务、对行业有深刻的认知，基于这样的前提定义的标签的准确性以及价值才会最高。

（3）标签的标注方法

基于标签的类型以及标签的口径，标签的标注主要有两种方式：基于人工的标注以及基于机器的标注。