编辑导语：标签体系是整个用户画像建设的基础，若没有建设好，对后面的调研及规划会有一定的影响，标签体系的分类能够给我们节省时间、提高效率。本文对标签体系进行简单的介绍，希望对你进行标签分类有帮助。
标签体系是整个用户画像建设的地基，不打好地基，摩天大楼就不可能平地而起。草帽小子在做调研及规划过程中，就深深认识到标签体系的重要性，接下来草帽小子会重点介绍标签体系。
一、标签分类
不同公司的标签分类有所不同，目前市面上有三种常用的标签分类方式：
- 按用途分类，可分为基础信息、用户行为、业务偏好、场景标签；
- 按统计方式分类，可分为事实类标签、规则类标签、预测类标签；
- 按时效分类，可分为静态标签、动态标签。
1. 按用途分类
按用途分类的标签，可分为基础信息、用户行为、业务偏好、场景标签。通常面向产品/业务人员，分类时需要根据实际的业务需要进行类别划分，以便适配业务人员在通用场景和定制场景下标签的使用。
1) 基础信息
标签基础信息标签，是用于描述用户的基础属性，包含自然属性、社会属性、业务属性等，如性别、年龄、常驻城市、RFM、会员等级等标签。
① 年龄
人们在一生中购买不同的商品和服务，在幼年时吃婴儿食品，在发育时期和成年时期吃各类食物，在晚年吃特殊的低热量食品。人们对衣服、家居和娱乐等的喜好也跟年龄有关，这也就是为什么年龄是画像中常用的标签。
② 职业和收入水平
职业影响一个人的消费模式，如蓝领工人通常会买工作服，公司的董事长则会买名牌服装及高端产品。不同职业的人群收入水平不同，针对高收入水平的消费者，可向其推荐更优质的商品，促进商品转化率。
2) 用户行为标签
心理学家马洛斯认为，在某一特定时间，人们会受到特定需求的趋势。
他的理论是，人类的需求是按层次排列的，从最迫切的需求到最不迫切的需求。按重要程度排列，这五种需求分别是：生理需求、安全需求、社会需求、尊重需求和自我实现需求。
消费者总是先寻求满足最重要的需求，当最重要的需求得到满足之后，他就会寻求满足下一个最迫切的需求。
用户行为类标签，主要通过洞察用户在最近一段时间内的各类行为，如浏览、搜索、收藏、加购等，进一步提炼出用户的需求。
用户搜索或加购某一类型的商品频率越高，其消费需求就表现得愈加强烈。提炼出的常见标签包括近7天上网时段、近30天收藏品类、近30天消费频度等。运营者可通过组合圈选择有多种行为的用户，为其定向推送相关商品。
3) 业务偏好标签
业务偏好标签，用于描述用户的偏好业务内容，根据公司业务不同，划分不同的分类，通常电商行业业务偏好类标签包含运动户外、数码家电、食品保健等，其他行业的业务偏好标签根据实际业务而定。
一般情况下，以上这3类标签即可满足常用的标签使用需求，因为其已描述who（基础信息）do（用户行为）what（业务偏好）的整个过程，该用户的行为合集构成了整个用户画像。
但随着标签的使用，业务人员发现，经常会有些同类似的活动，使用到了类似的标签组合，类似的人群包。于是这类标签组合便可沉淀下来，针对特定场景使用。
4) 场景应用标签
场景应用标签，用于特定场景下使用，由业务使用经验积淀而来，例如618/双十一活动标签，双十一预付定金人群、双十一下单人群等。标签建设初期可不设置此分类。
2. 按统计方式分类
按统计方式分类的标签可分为事实类标签、规则类标签、预测类标签。与按用途分类不同的是，按统计方式分类的3类标签通常面向研发人员，意指标签是按何种方式计算而来，其复杂程度、产研成本由低至高。
1) 事实类标签
事实类标签是用户画像最基础、最常见的标签，通常是基于原始数据清理后的归类，用于描述客观事实。例如，姓名、会员等级、终端类型、购买次数、购买金额等。
2) 规则类标签
规则类标签，顾名思义，是基于确定的规则而产生。与事实类标签不同的是，规则类标签拥有更多的业务属性，其业务规则需与业务人员共同制定。例如，将“活跃用户”标签可定义为，“过去30天发生a行为x次”
