电商平台如何更好地构建用户标签体系?
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发布时间：2022-04-24 04:12
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时间：2023-10-27 01:08
电商平台需结合用户在历史时间内的网购行为记录、端内浏览访问加购收藏记录、用户地域年龄层次性别等属性值，打通多端多源数据，构建用户标签体系。电商平台也可以使用个推·用户运营平台来构建用户标签体系。
个推·用户运营平台支持APP自有标签导入、构建APP自定义标签、个推标签数据补充，帮助APP快速搭建数据标签体系，深入了解用户，助力APP用户分层运营。
①APP自有标签导入，原标签复用。
个推·用户运营标签管理功能支持APP自有标签导入，帮助APP将自有标签直接同步标签数据库。例如用户渠道、会员等级、用户类别（新、老用户）、活跃用户、消费水平等标签。
②APP自定义标签，快速创建动态标签。
个推·用户运营标签管理功能支持规则标签、模板标签、SQL标签等形式创建标签，通过埋点属性、事件属性、个推标签、APP标签等*度数据，帮助运营人员快速构建最新动态标签。运营人员通过APP运营场景结合用户行为偏好、兴趣偏好进行用户洞察分析，深入了解用户特征后，实时构建动态的用户标签。
③个推标签体系，*度标签补充。
APP在自有标签的基础上，可以基于个推标签体系，补充APP用户画像标签（例如年龄段、兴趣偏好等），构建更为全面的数据标签体系。
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用户洞察
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时间：2023-10-27 01:09
构建用户标签体系主要根据用户在历史时间内的网购行为记录，从网购时间点、内容深度剖析，针对用户的基础属性、社交行为、互动行为、消费行为、偏好习惯、财富属性、信用属性和地理属性等八大维度构建用户标签体系，以期综合描绘平台消费者的行为特征。
建设的过程分为六个基本步骤：
1、首先以业务视角梳理规划整个标签体系的架构，即上面所说的八个维度；
2、无规矩不成方圆，在进行实际开发之前，我们要定义包括数据（指标）规范、模型设计规范、ETL规范在内的规范体系。前文也讲过，这个规范体系可以借助数栈产品帮助建立和执行；
3、将分散在各个系统/应用的数据同步到大数据开发平台之上，包括结构化的业务数据、埋点采集的行为日志数据等；
4、核心围绕“用户”，以唯一标识打通来自不同平台、系统、渠道的数据，基于OneData体系依次构建全域数据中心、萃取数据中心；
5、在萃取数据中心基础上，进行各类标签的研发，例如事实类标签（性别、年龄段等）、业务类标签（钻石会员、普通会员等）、统计类标签（近90天下单金额等）、算法类标签（重要保持客户、高忠诚度客户等）；
6、标签/画像投入应用，或对接至下游业务系统，产生业务价值。与此同时监控各类标签的使用与效果，统计出热门标签，替换掉不合理的标签，调整业务算法和规则，添加新的标签等，来进一步推动标签体系的梳理规划，逐步沉淀一套精华版标签集合；
这其中，除了业务的输入以及数据的支撑外，要想快速建立一套科学的标签体系，还需要丰富的技术经验以及智能的工具或平台来提供助力，如阿里云或袋鼠云的数据中台。
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时间：2023-10-27 01:08
电商平台需结合用户在历史时间内的网购行为记录、端内浏览访问加购收藏记录、用户地域年龄层次性别等属性值，打通多端多源数据，构建用户标签体系。电商平台也可以使用个推·用户运营平台来构建用户标签体系。
个推·用户运营平台支持APP自有标签导入、构建APP自定义标签、个推标签数据补充，帮助APP快速搭建数据标签体系，深入了解用户，助力APP用户分层运营。
①APP自有标签导入，原标签复用。
个推·用户运营标签管理功能支持APP自有标签导入，帮助APP将自有标签直接同步标签数据库。例如用户渠道、会员等级、用户类别（新、老用户）、活跃用户、消费水平等标签。
②APP自定义标签，快速创建动态标签。
个推·用户运营标签管理功能支持规则标签、模板标签、SQL标签等形式创建标签，通过埋点属性、事件属性、个推标签、APP标签等*度数据，帮助运营人员快速构建最新动态标签。运营人员通过APP运营场景结合用户行为偏好、兴趣偏好进行用户洞察分析，深入了解用户特征后，实时构建动态的用户标签。
③个推标签体系，*度标签补充。
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构建用户标签体系主要根据用户在历史时间内的网购行为记录，从网购时间点、内容深度剖析，针对用户的基础属性、社交行为、互动行为、消费行为、偏好习惯、财富属性、信用属性和地理属性等八大维度构建用户标签体系，以期综合描绘平台消费者的行为特征。
建设的过程分为六个基本步骤：
1、首先以业务视角梳理规划整个标签体系的架构，即上面所说的八个维度；
2、无规矩不成方圆，在进行实际开发之前，我们要定义包括数据（指标）规范、模型设计规范、ETL规范在内的规范体系。前文也讲过，这个规范体系可以借助数栈产品帮助建立和执行；
3、将分散在各个系统/应用的数据同步到大数据开发平台之上，包括结构化的业务数据、埋点采集的行为日志数据等；
4、核心围绕“用户”，以唯一标识打通来自不同平台、系统、渠道的数据，基于OneData体系依次构建全域数据中心、萃取数据中心；
5、在萃取数据中心基础上，进行各类标签的研发，例如事实类标签（性别、年龄段等）、业务类标签（钻石会员、普通会员等）、统计类标签（近90天下单金额等）、算法类标签（重要保持客户、高忠诚度客户等）；
6、标签/画像投入应用，或对接至下游业务系统，产生业务价值。与此同时监控各类标签的使用与效果，统计出热门标签，替换掉不合理的标签，调整业务算法和规则，添加新的标签等，来进一步推动标签体系的梳理规划，逐步沉淀一套精华版标签集合；
这其中，除了业务的输入以及数据的支撑外，要想快速建立一套科学的标签体系，还需要丰富的技术经验以及智能的工具或平台来提供助力，如阿里云或袋鼠云的数据中台。
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电商平台需结合用户在历史时间内的网购行为记录、端内浏览访问加购收藏记录、用户地域年龄层次性别等属性值，打通多端多源数据，构建用户标签体系。电商平台也可以使用个推·用户运营平台来构建用户标签体系。
个推·用户运营平台支持APP自有标签导入、构建APP自定义标签、个推标签数据补充，帮助APP快速搭建数据标签体系，深入了解用户，助力APP用户分层运营。
①APP自有标签导入，原标签复用。
个推·用户运营标签管理功能支持APP自有标签导入，帮助APP将自有标签直接同步标签数据库。例如用户渠道、会员等级、用户类别（新、老用户）、活跃用户、消费水平等标签。
②APP自定义标签，快速创建动态标签。
个推·用户运营标签管理功能支持规则标签、模板标签、SQL标签等形式创建标签，通过埋点属性、事件属性、个推标签、APP标签等*度数据，帮助运营人员快速构建最新动态标签。运营人员通过APP运营场景结合用户行为偏好、兴趣偏好进行用户洞察分析，深入了解用户特征后，实时构建动态的用户标签。
③个推标签体系，*度标签补充。
APP在自有标签的基础上，可以基于个推标签体系，补充APP用户画像标签（例如年龄段、兴趣偏好等），构建更为全面的数据标签体系。
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构建用户标签体系主要根据用户在历史时间内的网购行为记录，从网购时间点、内容深度剖析，针对用户的基础属性、社交行为、互动行为、消费行为、偏好习惯、财富属性、信用属性和地理属性等八大维度构建用户标签体系，以期综合描绘平台消费者的行为特征。
建设的过程分为六个基本步骤：
1、首先以业务视角梳理规划整个标签体系的架构，即上面所说的八个维度；
2、无规矩不成方圆，在进行实际开发之前，我们要定义包括数据（指标）规范、模型设计规范、ETL规范在内的规范体系。前文也讲过，这个规范体系可以借助数栈产品帮助建立和执行；
3、将分散在各个系统/应用的数据同步到大数据开发平台之上，包括结构化的业务数据、埋点采集的行为日志数据等；
4、核心围绕“用户”，以唯一标识打通来自不同平台、系统、渠道的数据，基于OneData体系依次构建全域数据中心、萃取数据中心；
5、在萃取数据中心基础上，进行各类标签的研发，例如事实类标签（性别、年龄段等）、业务类标签（钻石会员、普通会员等）、统计类标签（近90天下单金额等）、算法类标签（重要保持客户、高忠诚度客户等）；
6、标签/画像投入应用，或对接至下游业务系统，产生业务价值。与此同时监控各类标签的使用与效果，统计出热门标签，替换掉不合理的标签，调整业务算法和规则，添加新的标签等，来进一步推动标签体系的梳理规划，逐步沉淀一套精华版标签集合；
这其中，除了业务的输入以及数据的支撑外，要想快速建立一套科学的标签体系，还需要丰富的技术经验以及智能的工具或平台来提供助力，如阿里云或袋鼠云的数据中台。
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构建用户标签体系主要根据用户在历史时间内的网购行为记录，从网购时间点、内容深度剖析，针对用户的基础属性、社交行为、互动行为、消费行为、偏好习惯、财富属性、信用属性和地理属性等八大维度构建用户标签体系，以期综合描绘平台消费者的行为特征。
建设的过程分为六个基本步骤：
1、首先以业务视角梳理规划整个标签体系的架构，即上面所说的八个维度；
2、无规矩不成方圆，在进行实际开发之前，我们要定义包括数据（指标）规范、模型设计规范、ETL规范在内的规范体系。前文也讲过，这个规范体系可以借助数栈产品帮助建立和执行；
3、将分散在各个系统/应用的数据同步到大数据开发平台之上，包括结构化的业务数据、埋点采集的行为日志数据等；
4、核心围绕“用户”，以唯一标识打通来自不同平台、系统、渠道的数据，基于OneData体系依次构建全域数据中心、萃取数据中心；
5、在萃取数据中心基础上，进行各类标签的研发，例如事实类标签（性别、年龄段等）、业务类标签（钻石会员、普通会员等）、统计类标签（近90天下单金额等）、算法类标签（重要保持客户、高忠诚度客户等）；
6、标签/画像投入应用，或对接至下游业务系统，产生业务价值。与此同时监控各类标签的使用与效果，统计出热门标签，替换掉不合理的标签，调整业务算法和规则，添加新的标签等，来进一步推动标签体系的梳理规划，逐步沉淀一套精华版标签集合；
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