精细化运营的核心在于深入理解用户需求，通过构建多维度的标签体系，实现对用户的精准画像和个性化服务。本文将详细介绍如何构建精细化的标签体系，并探讨如何将标签体系有效应用于个性化运营中。
移动互联网经过十余年的疯狂发展，流量红利时代已经过去，如今，各大APP日活用户数量达到上限，在移动互联网的下半场，企业需要对现有用户进行精细化的运营，提升用户触达精准度和转化效率，从而实现企业下一个阶段的持续性增长。
精细化运营，显而易见最重要的部分，就是“精细化”，所谓“精细化”，就是对某类事物从不同维度进行标签化分类，从而形成用户多维度需求的画像标签。
第二重要的部分是“运营”，而“运营”就是根据精细化的标签，对用户进行个性化的运营服务。
本文章分为上下两篇，上篇主要介绍精细化运营的第一部分：精细化标签，也就是标签体系，下篇会介绍精细化运营的第二部分：个性化运营，具体内容请持续关注。
标签分类不是将商品划分为连衣裙、面膜、卫衣，将岗位划分为销售、行政、财务等类目层级的分类，而是将连衣裙从【风格】维度划分为：甜美风、优雅风、通勤风，将销售岗位从【行业】维度划分为：房产销售、汽车销售、金融销售等多类别的分类。
以上只是列举了事物一个维度的分类，现实中每个事物都有很多维度的分类，那这些分类是怎么来的呢？是运营人员自己觉得高大上创造出来的吗？显然不是，这些分类维度及类别，都是从用户真实的需求中挖掘出来的。
以招聘领域为例，如下图，企业招聘【外贸经理】，会要求有“医疗器械”“电气”产品经验，熟悉“东南亚”“南美”“中东”地区市场；招聘【大客户销售】，会要求有“供电系统”经验，这些要求我们可以挖掘为标签，所以标签是从用户的真实需求中挖掘出来的。
具体应该怎么挖掘呢？用户所有的要求我们都要挖掘成标签吗？还是说哪些应该挖，哪些不应该挖呢？
标签挖掘的前提是确定挖掘对象，就是针对哪类事物进行挖掘，电商平台的挖掘对象是商品类目，例如服装、数码产品、家居产品，或者更细分的连衣裙、卫衣、衬衣等。招聘平台的挖掘对象是职位类目，例如销售、产品经理、会计等。
选定了具体的挖掘对象，理论上来说就可以进行标签挖掘了，但现实中标签挖掘工作专业度很高，一般都是由熟悉领域知识的运营人员来做，有的甚至需要领域专家才能做，哪怕是专家也未必能做好标签的挖掘工作，因为每个挖掘对象都不同，挖掘的维度也是迥异的，哪些标签需要挖掘，哪些标签不能挖掘，很难形成固定化的挖掘规则，只能在逻辑层面设定一些指导思想，再根据挖掘结果进行评估和优化，而且不同领域的挖掘逻辑也不尽相同。
笔者对招聘领域比较熟悉，总结了招聘领域标签挖掘三原则，希望对大家理解标签挖掘能有一定的帮助。
区别度是指该标签可以把该类目下不同的职位或简历区别开来。例如销售职位，要求有“软件行业”“教育行业”经验，这类词可以把销售职位区分成不同的行业，这种类型的词我们可以抽取。“开发客户”是每个销售人员都要做的事，“沟通能力强”，是销售职位招聘时都会要求的，这种词不能把不同销售岗位区分开，所以这类词不适合抽取为标签。
可衡量是指该标签是一个既定事实，不存在模棱两可、没办法衡量的情况。很多岗位会要求一些软性技能，例如“良好的表达能力”“态度积极”“逻辑能力强”，这些软性的能力很难衡量，起码只看简历描述是没办法衡量的，所以软性技能、主观评价等，属于不可衡量的词，这些词不适合抽取为标签。
有门槛是指在该类目下，某一项工作或技能是有门槛的，不是该岗位的任何人都能直接胜任的。例如护士职位，需要做“药品保管”“消毒隔离”等工作，首先“药品保管”“消毒隔离”是每个护士可能都会涉及的工作，其次哪怕某个护士之前没有做过药品保管、消毒隔离工作，也可以胜任这两项工作，所以这类工作或技能，对护士职位来说是没有门槛的，这些词不适合抽取为标签。
根据以上方式挖掘出来的都是单个标签，如下图中，“电商”“教育行业”“电销”“面销” “华北区”“华南区”，这些单独的知识标签非常多，而且粗细不一，没办法进行体系化管理和应用，我们要把挖掘出来的标签进行归类，并建立层级关系，形成体系化的结构。
分维度就是将挖掘出来的标签进行归类，并给每个类别定义一个维度名称。例如“电商”“教育行业” 是属于“行业方向”，就是什么行业的销售人员或岗位。“电销”“面销”是属于销售方式，就是通过什么方式去售卖产品。
“华北区” “华南区”属于销售区域，就是面向什么区域的客户进行销售。这样单个的标签知识就形成了体系，再将其与具体的职位类目（销售）挂上关联关系，就形成了下图红色方框内，标签体系的基本树干结构。
建层级就是将原本粗细不一的标签建立上下级关系，例如上图挖掘出来的标签中，同时存在“IT互联网”“电商”“母婴电商”“跨境电商”，“电商”属于“IT互联网”，而“母婴电商” “跨境电商”属于“电商”，这些标签粗细不一，不可能把他们完全平铺，让其相互独立，要给他们建立层级关系，让其在逻辑层面形成体系，体系化的标签不但方便管理，而且对后面的泛化推荐也有帮助。
从文本中直接挖掘出的标签，除了有粗细不一的问题，还存在多词同义的问题，因为每个用户表达词汇的方式是不一样的。例如上图挖掘出来的标签中，同时存在 “国际电商” “境外电商” “跨境电子商务”等词，这些词说法不一样，但含义是基本相同的。我们要给这些同义词做归一，归一化的标签，不仅能避免标签体系的数据冗余，还能对后面的算法挖掘提供识别关键词。通过给标签建立层级体系，并将标签进行归一化，就把原来只有基本树干的标签体系，加上了繁茂的枝叶，如上图绿色圆框中的内容。
完成了以上分维度、建层级两个环节的流程，已经搭建成了一套比较完善的标签体系，但现实中，招聘领域的职位类型很多，每个职位下挖掘出的标签都不一样，很难形成一套固定化的挖掘规则或体系，也很难对某个职位的标签体系进行评估。
基于以上问题，我们总结出了招聘领域的标签六维模型，六维模型是基于对岗位的深度剖析与归纳，得出的能够概括所有职位类型与标签知识的关系模型，该模型总结了招聘方对不同岗位的技能、工具、产品、客户等全方面的知识要求；
可以用一句简单的话总结为：该岗位是做什么细分工作的，具体需要什么技术/技能，使用什么渠道/工具，将什么行业/领域的，什么材料/产品，做成/卖给什么客户需要的产品/服务，具体可见下图。
六维模型是招聘领域标签体系的底层根部系统，因为有了这个模型，我们就能从底层抓住每个职位的标签特征，不管是在标签生产环节，还是标签评估环节，都能为标签体系的构建提供底层的逻辑指引。
以上就是标签体系构建的主要流程，掌握了这些就可以做出标签体系，但要想做好标签体系，还远远不够，因为整个标签运营的流程特别长，本篇文章主要讲了标签体系的构建，后面还涉及标签的收集、评估、产品应用、策略应用等。
每个流程都是一个复杂的系统，而且每个流程都依赖于前期构建的标签内容，所以标签生产同学在前期做标签构建时，就要了解后续标签运营的全流程，而且非常清楚每个流程中对标签生产的要求。
例如，使用算法挖掘方式收集标签时，要避免歧义词导致的挖掘错误，所以在前期添加同义词时，就要了解哪些可能是歧义词，尽量避免歧义词的添加。
在推荐策略应用时，会按标签进行相似类目的泛化，所以在标签生产时，要保证所有相似类目都有共同的标签。
标签体系的构建往往需要长时间、多资源的投入才能做好，而整个标签体系的运营，是一个更加复杂的系统，因为标签在业务上有多种应用场景，与业务的关系是牵一发而动全身的。
过了跑马圈地的时代，移动互联网的下半场，要做“精细化运营”并不是一句简单的口号，而是要能真正的从行业需求着手，并解决实际的业务问题。
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