“标签”是对某一类特定群体或对象的某项特征进行抽象分类和概括。比如“大学生”这个标签，其实就是对所有大学生群体的总括，细分这一标签还可以分为年级、专业等，通过不同层级的标签找到某一群用户。
二、什么又是标签体系呢？
简单来讲，就是根据用户的“基本属性”、“行为特征”、“社交网络”、“心理特征”和“兴趣爱好”等，把个性化的用户，打上标准化的标签，并对标签进行梳理聚合，形成一个个典型的用户标签，再根据不同的用户标签做精准营销或个性化推荐。
其本质是去差异化的过程。举个简单例子：假设某理财产品正筹划营销活动，首先列举理财场景中所涉及的产品与服务，通过用户标签筛选出目标客群，再进一步结合用户的偏好类标签，如投资偏好、风险偏好、产品偏好等，进行差异化营销。
说了这么多，很多同学应该会问，标签体系具体的作用是什么？能帮助我们达到哪些目标呢？
三、建立标签体系有什么作用？
小编认为建立标签体系的作用大体上可以总结为以下几个方面：
1、增加拉新
然后该产品运营部门对标签为“无拉新行为用户”进行弹窗、PUSH，提高奖励额度等，不断刺激这一批无拉新行为的用户进行传播，以达到“每位用户都是推广者”的目的。
2、增加留存
为了更好的提升用户下载量，降低下载成本，某小说APP针对不同投放渠道采用了不同的小说素材进行投放（小说素材会和投放平台用户的兴趣点相匹配）。
3、降低流失率
用户标签体系对运营工作大有帮助，我们要如何搭建一个完善的用户标签体系？下面讲下我对这一体系搭建过程的理解。
四、如何从0-1构建用户标签体系
标签体系的搭建过程分成下面几部分：
1、标签体系的基础：数据收集
数据收集主要包括：用户属性、用户行为数据、用户内容偏好数据、用户交易数据这四类。
但是我们从互联网中获取的数据，并不完全真实。比如A用户，性别为男，但从他在某电商APP的历史消费记录来看，购买的都是女性用品。这样的数据会对运营产生错误的引导。所以，对用户数据的收集，光靠运营团队是远远不够的，还需要技术团队通过大数据的分析算法能力。
通过大数据算法和模型，以用户行为数据作为基础，结合业务数据等多种数据源，帮助企业构建用户智能标签，赋能业务实现用户标签的自助式创建、维护和管理，使得用户画像更为精准，更趋近于真实的用户画像。
2、行为建模：获取模型标签
获得原始数据后，我们可以基于用户分析模型，以及其他的辅助的数据，通过计算引擎，对用户数据进行二次加工、行为建模，从而获取模型标签。
标签本身会有很多分类，因此在这个阶段，需要用到很多模型来给用户贴标签：
（1）用户状态模型
用户状态是评价品牌与用户之间联系紧密度的重要属性，通常会以消费频次作为主要判断依据。在了解每一位用户现阶段与品牌之间的“亲密程度”后，我们可以针对不同状态的用户进行不同的营销操作。
（2）用户价值模型
判断用户对于产品的价值，对于提高用户留存率非常有用。RFM模型是一个被广泛使用的客户关系分析模型，能够方便快速有效的量化用户价值和利润创收能力。
RFM模型分别是：
R=Recency最近一次消费F=Frequency消费频率M=Monetary消费金额
通过这三个核心指标，以此来构建用户价值模型。
图中不同的象限区域，都对应不同的客户群，大致分为8类：重要价值客户、重要保持客户、重要发展客户、重要挽留客户、一般价值客户、一般保持客户、一般发展客户、一般挽留客户。
我们可以根据不同的客户价值属性来进行针对性的营销。比如针对R象限右侧的客户进行向上和交叉销售。而对于重要挽留客户，因为他曾经很有价值，我们不希望ta流失，可以专门针对这一类人群进行召回。
（3）用户分群模型
用户状态、用户价值是基于用户消费行为的分析，而用户分群模型则是完全基于产品业务场景来做客群区分。
而商超行业则会根据用户购买的类目，将用户划分为数码用户、母婴用户、生鲜用户、家电用户等，以便于圈定目标群组发送定向优惠券。
3、数据输出：标签可视化
4、有效管理机制：标签维护
对于很多企业来说，生成用户标签并不难，但是这些标签被生成之后，往往很容易被忽视，不注意维护。事实上，标签也具有生命周期，从需求提出、到生成、到审批、到执行。
因此，标签体系也要有一个明确的更新规则，包括：
（1）标签更新周期：实时更新、每月或三个月更新等；
（2）标签更新维度：在什么情况下触发对具体用户的更新，如什么情况下更新某类用户的风险评级；
（3）标签更新权限：哪些人可以更新这个标签库；
（4）无用标签的淘汰：比如说标签库内会使用到的标签只有70个，但是标签库中却有100个标签，那其他30个就是无效标签，纯属占用资源，我们可以将这些标签删除。
标签的维护是非常重要和系统的工程，这点应该重视起来。
以上就是构建用户标签体系的基本流程，接下来就要探讨如何应用用户标签实现精细化运营了。
五、用户标签体系如何应用
我们分别从用户生命周期管理、个性化推送、数据分析与监控的角度畅想下标签化建设对于营销场景的重塑。
1、用户生命周期的自动化管理
根据用户行为和状态特征，制定用户生命周期管理模型，监控用户在不同阶段的变化，并针对不同周期的用户进行对应的营销活动，这是标签体系的初级应用。
这样的自动化管理可以让运营人员实时掌握用户的变化，将运营人员从繁复的数据处理工作中解脱出来，真正释放营销创意。
2、个性化的营销活动配置
标签体系的搭建，为个性化的营销活动打下了基础。通过多维度的用户标签，精准把脉不同群体的需求，对不同目标群体采用不同类型的个性化推送、个性化推荐、个性化实时营销等运营策略和服务方式，从而实现用户个性化诉求的挖掘与满足，提升用户体验。
（1）推送渠道个性化
基于短信、邮件、APPpush、公众号模板消息等主流触达渠道用户的互动反馈情况，在用户偏好的渠道上推送信息，提升体验的同时节约推送成本。
（2）推送内容个性化
根据用户历史订单/浏览数据，实现基于用户消费/兴趣偏好的个性化推荐，并在文案中适当加入一些强烈的用户个人属性，在千人千面的基础上增加互动亲密度。
3、数据分析与监控
综上所述，科学高效、应用灵活、自助可视化管理的标签体系极大降低了标签创建的门槛，帮助客户实现精细化客户生命周期管理、个性化推送、营销监测等应用。
六、总结
在大数据时代，解读用户最为直接的方法，就是构建一个完善的用户标签体系。虽然用户标签的建设是很繁琐，需要对业务抽丝剥茧，还要应对各种变化，不过对企业的发展有着深远的影响，企业的精细化运营离不开标签体系的搭建。