用户标签各种运用方法 如何对用户标签管理与分层( 二 )
理解标签体系的设计 。表达自己的需求 。事实标签、模型标签、预测标签是面向数据处理的维度，方便技术人员了解标签模块的功能分类，帮助他们:
设计合理数据处理单元，相互独立，协同处理 。标签的及时更新及数据响应的效率 。以上面的标签图为例，它面临以下问题:
属性信息缺失怎么办？比如，现实中总有用户未设置用户性别，那怎么才能知道用户的性别呢？ 行为属性，消费属性的标签能不能灵活设置？比如，活跃运营中需要做A/B test，不能将品牌偏好规则写死，怎么办？ 既有的属性创建不了我想要的标签？比如，用户消费能力需要综合结合多项业务的数据才合理，如何解决？模型的定义从零开始解决了问题 。建立模型，计算用户对应属性的匹配度 。事实上，事实标记也有数据缺失 。比如用户性别未知，但是可以根据用户浏览和购买商品的历史行为计算出性别偏好 。当用户购买更多的女性化妆品和内衣，偏好值趋近于性别女性时，可以推断用户的性别为女性 。
模型计算规则的开放解决了标签灵活配置的问题 。运营商可以根据自己的需求灵活改变标签实例的定义规则 。
例如，图表中付款频率示例的规则定义可以:
时间的开放 。支持时间任意选择：昨天，前天，近x天，自定义某段时间等等 。支付笔数的开放 。大于，等于，小于某个值，或者在某两个值区间 。标签的组合解决方案就是标签扩展的问题 。除了规则定义的原始属性之外，您还可以使用来组合多个标签以创建新的复合标签 。例如定义用户的消费能力水平 。
标签的最终形式应满足两个要求:
标签的最小颗粒度要触达到具体业务事实数据，同时支持对应标签实例的规则自定义 。不同的标签可以相互自由组合为新的标签，同时支持标签间的关系，权重自定义 。实践分享 数据应用层是标签的使用场景，最典型的应用场景是:精准推送 。
精准推送 。这种场景对标签的有效性要求不高，没有实时数据只能考虑离线历史数据，是标签的首选实践场景 。运营商利用标签筛选出目标用户，有针对性地推送活动 。推送渠道根据活动需求多渠道投放，可支持微信、App、短信 。
运营的主要工作是持续生产活动，养活用户，监控活动效果，不断优化投放策略:为不同的用户找到最匹配的活动 。该活动侧重于以下链接:
活动前：目标用户，活动内容，投放渠道 。活动中：效果监控和跟踪 。活动后：效果复盘和优化 。除了精准推送，用户标签还有其他应用场景 。在技术层面，对算法建模和响应性能有更高的要求:
推荐栏位 消费周期评估 广告投放 促销排期另外，用户的数据信息并不局限于应用本身 。仅用户的昵称或手机号就足以抓取用户在全网留下的所有信息，从而构建丰富的用户画像 。你几岁了？你在哪里工作？家庭人员情况？在技术面前，是一张透明的白纸 。但目前需要大量人力，成本太高 。
前天产品组有人问为什么有些产品会引导用户关联第三方账号？同样，为了获取用户数据，用户一般并不知情，以为只是添加新的登录方式 。
建议及想法 如果你的产品微信粉丝数接近千万，那就试试，用标签进行精准营销 。微信聚集了大量的粉丝，向商家开放粉丝的基本信息，提供开放的接口能力和多种消息获取方式，是最好的试验场 。
【用户标签各种运用方法 如何对用户标签管理与分层】微信聚合了最大最好的流量 。从这个角度来说，基于微信提供的能力，做一个面向C端营销的CRM营销产品是有很大商机的 。
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