一、标签管理系统的应用及其场景
1. 标签系统的定义
用户标签是填充用户画像的核心因素，是将用户在平台内所产生的行为数据，分析提炼后生成具有差异性特征的形容词。在用户与企业互动的过程中，也会主动或者被动留下各种行为数据，企业可以将这些数据抓取并归纳成一个个标签词，就形成了描述用户特征的标签。
2. 标签系统的应用
标签系统主要应用于以下场景：
1、用户特征洞察
用户画像是帮助企业员工了解用户的重要工具，可以辅助业务人员快速获取用户的信息，建立认知，发现用户特征，获得业务灵感。
2、内容精准推送
以客户朋友圈运营为例，运营人员可以指定标签用户可见，让消息精准触达，这样可以实现朋友圈的定向推送。
定期地做一些客户朋友圈、微信群福利活动，定向邀请某个标签的用户参与，提升社群运营效率，并且提升营销的精准性。
如果是固定的文案&营销推送，可以做成自动化，比如会员到期提醒、沉默预警提醒、流失召回等。
3、数据分析
我们可以通过标签做很多维度的分析。
例如以性别维度进行分析统计，以行业进行分析统计，如果以用户的首次来源作为标签，还可以了解用户的渠道信息。用户标签（用户属性）可以作为细分维度支持多视角的数据展示。
4、其他功能应用
除了上述场景以外，用户标签还可以成为其他功能的基础，比如好友裂变功能，智能表单功能等。自动化的业务系统能更有效的利用这些用户标签，从而发挥更巨大的威力。
二、场景标签类型
1. 静态标签与动态标签
按数据的实效性来看，标签可分为静态属性标签与动态属性标签。
静态标签：用户主动提供的数据：指用户不变的基础信息，多为用户固定数据，如姓名、性别、年龄、身高、体重、职业、地区、设备信息、来源渠道等。 静态标签主要用于了解用户的基础需求。
动态标签：存在有效期，需要定期地更新，保证标签的有效性。比如用户的购买力，用户的活跃情况。
三、标签制定建议
客户画像，即客户信息标签化，通过收集客户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，进而对客户需求或者产品特征进行刻画，并对这些特征进行分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出客户的信息全貌。
客户画像是企业大数据的根基，是业务增长的前置条件，为数据驱动运营奠定了基础 。由此看来， 如何从海量数据中挖掘出有价值的客户信息越来越重要 。
尤其是B端产品，讲究强关系，业务人员普遍认为只有和客户搞好关系，多请客户吃吃饭，多送点礼照样能搞定客户，还要什么大数据啊。这主要是因为很多企业把大数据做的和报表没什么区别，让一线人员 感受不到数据在完成绩效工作的过程中的帮助和价值 。最常见的就是一线人员把客户信息以表格的形式提交给管理层以后，管理层在大会上展示的数据都是从一线人员的表格里搬运过来的。更有甚者，又把数据从表格里搬到了平台，清一色的多表合并式报表。究其原因，其实是“ 数据是静止的，没有在推进工作过程中为他们加持 ”。
客户画像可以帮助大数据“走出”数据仓库，针对用户进行个性化推荐、精准营销、个性化服务等多样化服务，是大数据落地应用的一个重要方向。
对客户画像建模其实就是对客户“打标签”，一般分为3种标签类型：
统计类标签 ：这是最基础也最常见的标签类型，例如，对于某个客户来说，其性别、年龄、所在企业、所在项目、岗位职责、项目职位、加入项目时间、加入企业时间、原先所在企业、原负责项目、在项目中的职位、近一个月沟通次数/沟通主题/反馈问题等字段可以统计得出。该类标签构成了客户画像的基础；
规则类标签 ：该类标签基于客户行为及确定的规则产生。例如，对重要客户这一口径的定义为“近半年内交易次数≥3 or 机会转介绍≥2”。而在实际开发客户画像的过程中，由于一线人员对业务更为熟悉，而数据产品经理对需求和数据的结构、分布、特征更为熟悉，因此规则类标签的规则由业务团队和数据产品经理共同协商确定；
挖掘类标签 ：该类标签用于对客户的某些属性或某些行为进行预测判断，通常由机器学习挖掘产生，例如，根据一个客户的服务反馈习惯判断该客户的关注点、根据一个客户在评审会上的观点判断其对竞品的偏好程度。该类标签需要通过算法挖掘产生。
在实际的工作中，统计类和规则类的标签在产品中占有较大比例。机器学习挖掘类标签多用于预测场景，如判断客户关注点、 对竞争对手的偏好、大客户流失意向等。相对于统计类和规则类，机器学习标签开发周期较长，开发成本较高，但对指导业务有巨大的价值。如果能将对业务的指导作为服务于业务团队的支持，协助其高效、快速的达成绩效，那基于大数据的客户画像系统才能真正发挥其应有的价值。
其实，这三类标签是不冲突的，可以作为信息化、数据化、智能化的迭代进阶，在同一个数据仓库中实现。从不同系统中获取标签数据，经过ETL的数据处理，在Hive中按业务部门的使用需求和企业的经营指标要求进行加工，用BI报表进行展示、多维透视分析和向第三方提供数据服务，如面向营销和销售团队的目标客户推荐等。
对产品的价值：帮助我们了解客户需求，迭代产品，确定产品功能设计，有助不断迭代调整产品；
对市场的价值：有助于调整营销内容、营销策略和渠道选择；
对销售的价值：有助于调整销售团队结构和销售打法，帮助销售进行客户筛选，找到有效客户，提高转化率，确定业务方向，合理配置团队，完成业绩指标。
要做好以下准备工作
1. 目标设定与需求分析：
- 明确建立客户画像的目的，进行市场和用户需求调研。
2. 数据收集与整合：
- 搜集客户的基本信息和行为数据，并进行数据清洗和整合。
3. 构建标签维度：
- 确定关键的标签分类维度，如人口统计、行为习惯、心理特征等。
4. 技术平台搭建：
- 选择合适的CRM或数据分析工具，搭建支持客户画像的系统。
5. 隐私合规审查：
- 确保数据收集和使用过程符合隐私保护法规。
6. 团队培训与沟通：
- 对团队进行客户画像和标签体系的培训，加强内部沟通。
7. 制定应用策略：
- 制定标签的具体应用策略，如市场细分、个性化推荐等。
8.持续监控与优化：
- 建立监控机制，收集反馈，持续优化客户画像的准确性和应用效果。
通过这些准备工作，企业可以系统地构建和应用客户画像及标签体系，以支持精细化运营。