用户标签体系思维导图?标签体系该如何构建?( 二 ) _用户标签体系

1、维度全面
维度全面的用户画像标签体系，可以全面刻画用户的基本属性、社会属性、行为属性、心理属性等多方面特征，从而帮助启发产品运营的思路，扩宽产品运营的认知。

基本属性（性别、年龄层次、地域等）；

社会属性（收入水平、职业职位等）；

行为属性（购物偏好、理财偏好等）；

心理属性（是否崇尚自然，注重性价比）等。

2、实时鲜活
市场环境瞬息万变，用户需求也会不断发生迁移和变化，这就需要APP能及时洞察到用户需求的迁移并快速做出反应。相应的，企业也要有强大的数据建模和算法分析能力，以确保画像标签数据的快速输出，指导产品和运营人员快速洞察用户的需求变化。
3、真实有效
这里的真实性主要是指数据源的真实性和模型的有效性，基于错误的数据很难得出真实有效的结论，无效（虚假）的数据只能生成无效的标签。无论是自有数据还是第三方来源的数据，都要关注其真实性。
第三方来源数据，可以考虑选择个推·用户运营，不仅提供第三方数据支撑，还支持APP自有数据与个推海量数据融合，能够有效完善APP数据标签体系，涵盖用户基本属性、兴趣偏好、媒体偏好、线下活动场景等丰富维度，让APP用户画像更加全面立体；同时提供标签管理平台，支持APP开发者和运营者自助创建、自主维护、高效管理标签，还为开发者打造了丰富的行业标签模板库，涵盖餐饮、快消、美妆、母婴等多个行业，运营人员可按需灵活调用，分析 0 门槛，让用户画像洞察更加高效便捷。个推·用户运营SDK正限时免费中，可注册/登录个推开发者中心，免费开通。
用户标签体系

Q4：标签体系该如何构建？
什么是标签体系呢？简单说就是你把用户分到多少个类里面去。当然，每个用户是可以分到多个类上的。这些类都是啥，彼此之间有何联系，就构成了标签体系。标签体系的设计有两个常见要求，一是便于检索，二是效果显著。在不同的场景下，对这两点的要求重点是不同的。笔者见过很多做用户画像的产品经理，往往醉心于设计一个伟大、光荣、正确的标签体系，这往往是形式主义的调调儿。
一般来说，设计一个标签体系有三种思路：
1. 结构化标签体系
简单地说，就是标签组织成比较规整的树或森林，有明确的层级划分和父子关系。结构化标签体系看起来整洁，又比较好解释，在面向品牌广告主开喷时比较好用。性别、年龄这类人口属性标签，是最典型的结构化体系。下图就是Yahoo!受众定向广告平台采用的结构化标签体系。
不过，实践当中即使是面向品牌广告主，售卖非人口属性的受众也存在很大困难，原因又回到文章开头说的问题：这些标签从原理上就是无法监测的。
2. 半结构化标签体系
在用于效果广告时，标签设计的灵活性大大提高了。标签体系是不是规整，就不那么重要了，只要有效果就行。在这种思路下，用户标签往往是在行业上呈现出一定的并列体系，而各行业内的标签设计则以“逮住老鼠就是好猫”为最高指导原则，切不可拘泥于形式。下图是Bluekai聚合多家数据形成的半结构化标签体系。
当然，标签体系太过混乱的话，投放运营起来就比较困难。因此，实践中往往还需要对一定程度的结构化做妥协，除非整个投放逻辑是机器决策的（比如个性化重定向）。
3. 非结构化标签体系
非结构化，就是各个标签就事论事，各自反应各自的用户兴趣，彼此之间并无层级关系，也很难组织成规整的树状结构。非结构化标签的典型例子，是搜索广告里用的关键词。还有Facebook用的用户兴趣词，意思也一样。
半结构化标签操作上已经很困难了，非结构化的关键词为什么在市场上能够盛行呢？这主要是因为搜索广告的市场地位太重要了，围绕它的关键词选择和优化，已经形成了一套成熟的方法论。
面向品牌的结构化标签体系，设计的好坏似乎并不太重要；而彻底非结构化的标签，也没有太多设计的需求。产品狗们碰到的难点，往往是如果设计合理的半结构化标签体系以驱动广告的实效。这里面最关键的诀窍，是深入研究某个具体行业的用户决策过程。
当前，创略科技是国内首个CDP客户数据平台，在标签基础数据整合、标签管理、客户画像上有着突出的表现。