在数字化营销中，业务人员需要对用户特征、面向用户定位有相对精准的了解，此时，你可能就需要了解、并借助标签系统来做好营销策略。那么，你知道如何搭建合适的标签系统吗？本篇文章里，作者对标签系统做了相对全面的总结，一起来看。
关于标签系统知识，在网上有很多，有的讲怎么搭建、有的讲是什么？每篇用心看，都能学到不少东西的。
作为互联网从业者，精准营销、千人千面、大数据杀熟等等数据字营销手段，相信你一定不陌生。但如果只是知道，还是不够的，还需要稍微再深入一点。
关于这部分的知识点，我们应该从哪里学习、了解到到什么程度？始终没有人明确说过。
今天，我尝试从一个搭建者、使用者的视角，跟你讲讲这里面的门道。
如果要了解数字化营销，推荐你优先了解：标签系统。
这篇文章的标题词眼是：了解。所以决定它的基调是，基础入门介绍，所以使用下面几类同学：
下面是比较常见的用户标签系统内容：
（图片来源网络，侵删）
不管是产品、还是运营，及时精准识别客户、了解客户、解决客户问题，都相当重要。
在这个KYC（know-your-customer）的过程，标签系统担当了非常重要的角色。
因此，在搭建标签系统之前，了解标签系统定位、标签系统应该具备哪些内容，是成功的第一步。
说到系统定位，标签系统：通过对客户打上维度标签，帮助我们更好了解客户特征、偏好，以达到精细化经营的目的。
那么标签系统，应该有哪些内容呢？下面，我们从多个维度去看标签系统，以便能够更全面、更客观：
从时效性上看，标签分为实时标签、非实时标签。
【非实时标签】多数公司都会搭建非实时的，一般有用户社会基础信息标签、产品购买标签、历史行为标签、注册渠道标签。
从非实时的标签，比如年龄、性别、月活、历史买过哪些产品、从哪个渠道开户的等等，大致能够判断用户画像。
【实时标签】这类标签，依赖系统能力较高，在实时场景化营销中比较常见。
比如，刚刚购买了会员、刚刚产生了登录，这种场景下配合上非实时标签转化的效果比较明显。
举个例子：针对90天不登录的用户，赠送一个回归好礼。结合用户的实时登录行为，及时给到用户弹窗提示，用户转化的效果会更加明显，据测试至少提升30%
从种类上看，有描述用户社会基本信息的、注册特征的、产品偏好的、行为特征的、触达渠道的、流失预警的等等，给大家部分举例下：
从取值方式上看，有数值型、日期型、逻辑型、布尔型。
从加工程度上看，有基础标签和组合标签。
1）基础标签
最原始的标签，比如是否购买某一个产品、历史持有多少钱。
2）组合标签
用基础标签做一层加工，拼接而成的标签，比如：历史持有大于1000元，开户超过30天，买过某指定产品的用户。
通过上述不同维度拆解看，相信大家对：标签应该具备哪些内容？这个问题已经有了进一步的理解了。
我们继续看，标签系统该如何搭建？
在开搞之前，我们首先要搞清楚一个问题：目前业务现状，是否真的需要搭建标签系统?
如果你没思路，不妨从这几个维度思考下：作用、规模、经营、资源。
1）标签系统对业务要起到什么作用？
标签的作用：让企业通过精细化经营，提升用户体验、转化，最终实现提高客户终身价值 LTV（life timevalue）的目的。
了解清楚系统作用，结合自身所需，才能在恰当的时间做出恰当的决策。当然，如果公司财大气粗，也可以投入资源提前做。
2）业务规模是否达到一定量级？
如果只有几千上万的用户，搭建标签系统真的没有必要，数据样本量不够，置信水平达不到。
一般，上百万的客户体量是比较适合搭建一个系统，去细化客户特征的了。
当然，没到百万级别，也不是不能搭建系统，这个时候可以用更轻成本的方式做，比如维度指标。
3）业务周期是否到了精细化经营需要？
每个业务都一定的生命周期，在一开始的初创期，主要的目的是PMF（产品与市场匹配），没必要做精细化经营。
相反，当业务处于衰退期，这个时候再做标签系统，也不适合了。
4）是否有相关的资源支持？
搭建标签系统，不是一句口号、也不是领导们的yy就能马上出来的。
它需要相关资源支持：人员储备的深度、数字化程度，简单的来说，就是要有相关的数据人才，业务各项数据都有一些记录。
标签系统，实际是大数据的应用系统。这个系统成功与否，关键在于是否有高质量的数据。
那么，搭建出标签系统，还需要兄弟系统的支持：埋点系统、客户系统、商品系统、交易系统、数据仓库、计算平台。
1）各系统分工：采集>加工>计算
2）标签系统搭建
基于兄弟系统规整、计算出来的数据，标签系统结合业务经营所需，输出一些特征标签，让业务能够快速应用。
那么对于标签系统的产品功能，应该具备哪些方面呢？
首先是，标签的创建，常规加工好的标签，同时业务也可以自建。其次是，基础标签的进一步加工、支持交集、并集、剔除的逻辑加工;然后是，标签的流通性，支持复制、共享，也支持删除（强提示）。
最后是，标签的调用，标签创建好之后，用于营销推送平台、资源配置平台等的选择调用。
有哪些问题需要注意？
1）数据质量问题
埋点，不规范、数据缺失，是最常见问题。如果要做标签系统，最好下定决心，全面梳理下埋点的规范定义、埋点上报的全面性。
2）注意标签的质而不是量
标签建很多，实际的使用率不到20%，这说明在前期建标签的时候，没有跟业务密切、充分的沟通。
3）注意复用性，别成为需求工具人
做标签需求的时候，最好把标签的颗粒度打得比较细，方便组合复用。做了很多业务提的一次性标签，后期基本没用，搞得整个系统很臃肿。
4）关注标签的业务价值
标签系统，不是把人群筛选出来就结束了，更要注重的是：标签对业务到底有多大的帮助？
不妨做AB测试，通过标签筛选的人群和随机挑选的人群，在业务应用中，看看标签的效果是不是更好？到底好多少？
真正给业务输出价值、提升战斗力的系统，才是好系统，标签系统同理。
标签系统在搭建的时候尤其需要关注“价值输出”这个问题。
关于标签系统的应用落地，切入点不妨从业务视角看。那，业务到底在关注什么问题?
我罗列几个核心关注点：
能落地，是最基础的要求，也是很大的挑战，否则再完善也只是空中楼阁，徒有其表。
从业务高频使用到的方法论角度思考，配合不同的场景，输出对应的标签能力。
1）生命周期经营：拉新、促活、进阶、留存、激活。不同场景，抽象最常用的标签，比如，下方则是一些高频用到的标签。
2）常规事件营销：生日、节假日、发工资、还贷款等，输出场景化营销标签，方便业务同事快速应用。
3）漏斗模型：搭建用户行为的断点标签，注册、浏览未购、购买、分享等，把路径拆细了。经营动作自然能够做到很好的差异化。
4）预测模型：潜在转化、潜力分享、资金高危流失、活跃潜在流失等未雨绸缪的标签，创建出来，给到业务人员，肯定对你刮目相看。
标签系统，实际是描述人与物之间的关系。从系统自我修养上看，更细、更准、更灵活、更及时，是比较基础的自我追求。
除了达到上面的标准，更一步的是：预测。
从海量数据中，抽丝剥茧，找到关键数据，判断用户的意图，预判用户的行为，前置营销动作。
再进一步就是，充分联动其他系统，比如推荐系统、分流平台、活动平台等，形成航母作战群，形成强大的数字化营销能力。
回顾下，本文：我们讲解了标签系统的作用，有什么内容、怎么搭建、怎么落地以及对未来的展望，把标签系统相关的知识，都梳理了一遍。
专栏作家
行走的大雄，微信公众号：大雄背起行囊，人人都是产品经理专栏作家。金融产品经理，有多款千万级产品设计运营经验，喜欢健身、跑步，专注输出实战方法。
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