依托大数据的发展，通过构建客户标签，分析用户的消费习惯，给用户的消费行为打上专属标签，强化用户画像，继而有针对性的进行精准营销，是获客的有效方法。亚马逊的CEO Jeff Bezos曾说过他的梦想，「如果我有一百万的用户，我就会做一百万个不同的网站！」，做这个基础是先对用户打标签。大家对标签一词应该并不陌生，淘宝的千人千面，美团外卖的智能推荐，腾讯的社交广告等等，背后都是基于标签的智能推荐系统。本文将介绍标签管理的必要性，标签管理及其上下游及标签体系。
标签管理的必要性
你的企业还在将所有精力付诸“获客”之上吗？思路该转变了！在管理客户方面，还有大把空间可以提升。一方面，不论是线上还是线下，新用户的获取成本都很高；另一方面，用户时间增长也在趋缓。在用户花费时间趋向饱和的情况下，不同的产品之间同样存在竞争关系。在这个背景下，随着用户量增长，运营和产品设计层面都面临着新的挑战：
怎么了解客户的基础属性、兴趣偏好、消费习惯、消费倾向等，对不同用户群体分层，提高流量的分发效率？
怎样管理、智能筛选人群，强化全方位用户画像，实现个性化精准营销，提高流量的转化效率？
怎么设计一个完善的用户标签体系？怎么打标签？打哪些标签？谁来打？
怎么使用用户标签创造商业价值？
标签管理及其上下游
以标签管理为中心，可以延伸出上下游：数据加工层，数据服务层，数据应用层。每个层面面向用户对象不一样，处理事务有所不同。层级越往下，与业务的耦合度就越小。层级越往上，业务关联性就越强。
标签管理上游——数据加工层
即数据源的初加工、处理。一个公司会有多条产品线，每个产品线的业务数据又是分属在不同位置。为了搭建完善的用户标签体系，需要尽可能汇总最大范围内的数据。同时每个产品线也要集合所有端的数据，比如：App、web、微信，其它第三方合作渠道。收集了所有数据之后，需要经过清洗：去重、去刷单、无效、异常数据等，再提取特征数据。
标签管理重点——数据业务层
主要完成标签定义、标签分类、标签生产、标签更新、标签查询、标签管理。
标签管理下游——数据应用层
制定了标签规则，为用户分组打标签之后，是根据标签实现联系人评级，精准触达。数据应用层的任务是赋予产品和运营人员标签的工具能力，聚合业务数据，转化为用户的枪火弹药，提供数据应用服务。具体是两块：精准化营销；个性化推送。
标签体系
基于客户特征集合形成的客户标签有成百上千、甚至成千上万个，这些标签在构建时的业务目的和适用场景各有不同。随着应用标签的场景越来越丰富，会逐渐形成一套完整的客户标签体系。
1. 标签的分类
为什么要从多个维度来对标签区分？这是为了方便用户标签的进一步处理。一方面，方便于运营人员理解标签体系的设计，表达自己的需求；另一方面，便于技术人员理解标签模块功能分类，帮助他们及时更新标签，提高数据响应的效率。
a) 按数据的实效性来看，标签可分为:
b) 从数据提取维度来看，标签可分为:
c) 从场景维度来看，标签可分为:
2. 标签的应用
企业通过分析客户的兴趣、社交行为等标签，可以更好的为多元化的营销活动开展，进行有效的数据支撑。具体来说，有以下三个应用优势：
a) 精准营销
b) 受众分析:
c) 行业报告
SOLIKE的标签管理
SOLIKE可以灵活设置使用规则，使数据统一，更容易地满足复杂场景的需求。我们有：
1.全面的底层数据支持
可根据接入数据源、技术需求及业务需求灵活配置字典表及字段，以支持更灵活的标签类别及标签使用
2.灵活的标签规则
可根据联系人属性数据及行为数据对联系人进行分群及标签处理，同时支持多规则灵活搭配，可取人群交集或并集进行处理，同时支持多层级多规则标签处理
3.内嵌使用场景
根据技术需求及业务需求，支持正向规则增加标签及逆向规则删除标签，同时支持通过流程自动化对联系人进行增加或删除标签处理
4.及时更新标签
支持静态及动态标签规则设置，可随联系人属性及行为及时更新相应标签，确保标签体系准确有效
5.多种场景应用：
a)用户画像-目标人群分析
b)联系人分群-受众精准分类
c)可视化配置-评估优化营销策略及线索分布
d)联系人评级-线索价值评估
e)流程自动化-受众精准触达
了解更多相关营销知识或SOLIKE产品，可扫描下方二维码或点击“阅读原文”填写表单，我们会第一时间联系您。
SOLIKE全域营销数据平台种子用户正在招募中，期待您的加入~
全 域 营 销
数 据 驱 动
品 效 合 一
数 据 资 产