什么是用户画像和标签？

一、先清楚一些名词和概念1.标签（Tag）

对某一类特定的事件群体或对象的某项特征进行的抽象概念分类和可以概括，其值（标签值）具备可类型性。

例：

这对“人”这类群体，可将“男”、“女”这类特征通过抽象概括，泛称为“性别”，“性别”即一个标签；是对“手机”这类对象，可将“骁龙835”、“骁龙845”这类特征进行抽象概括，一般称为“手机处理器”，“手机处理器”即一个标签。2.标签值（Tag Value）

标签的实例，指某一标签所真包含的具体内容，其特点是条件MECE原则（相互独立、彻底穷尽）。

例：

对此标签“性别”，其标签值依据MECE原则可两类“男”、“女”、“未知”；是对标签“年龄”，其标签值可统称“0-18”、“18-35”、“35-60”、“60-100”等。3.用户画像（User Profile）

由某一特定群体或对象的多项特征所构成，输出结果通常是对特征的具体看描述。（也可表述为用户画像是由多个标签配对组合而成，其实例是由多个标签值组成）。

例：小明是用户画像的一个实例，小明的输出结果为“男“、“20”、“iPhone”、“北京”、“足球”，是由多个标签中的具体看标签值构成。

4.标签系统（Tag Library）

标签和用户画像的整合应用中心，通常由标签、标签树、画像中心可以形成。

二、看一段代码梳理正相关关系

仔细以上python代码，可发现200以内信息：类＝用户画像；属性＝标签。

1）一个类有多个属性，用户画像也由多个标签（属性）所构成

例：性别、年龄、手机品牌、省份、爱好这一组标签近似一个用户画像；

2）画像实例由多个标签值可以形成

“小明”是用户画像的一个实例，即用户画像的输出结果，小明的用户画像为“今年20岁，北京人，爱好足球”，共由三个标签值组成。

完全看不懂代码没多大关系，看下图：标签、用户画像、画像实例、标签值之间的关系十分简单清楚地，左侧为标签、居右为用户画像、右侧为画像实例及标签值。

《XX电商青年客户画像》由多个标签配对组合而成，包括年龄、性别、居住地、购物行为、兴趣爱好、支付方式等，该画像能够实现程序千人千面，对平台的每一名用户并且最有效的勾画，勾划的结果由多个标签值构成。

三、标签类别和用户画像体系3.1标签类别

标签可分为“基础属性标签”和“业务知识标签”两类，西安北方光电有限公司“基础标签”和“知识标签”。

1）基础标签：是为了具体描述客户特征及行为的客观存在，不必须经探索的转换和分析就能再能够得到的属性特征，这些属性来讲是用户在可以使用产品时直接上级主管部门出，或则是用户本身所具高的显性属性的表现，是用户身上数据能量转化为信息的表现。

如上图中的年龄、性别、居住地全是基础标签，是用户客观意义存在的信息。

2）知识标签：应具备请看某种业务场景的标签，存在地主观认知的变化性，是实现基础标签的业务规则提炼等方法形成，是信息能量转化为业务知识的表现。

如上图中的购买力是知识标签，修真者的存在主观变化性，A其实月支付金额＞1000为高购买力客户，B怀疑月支付金额要＞5000为高购买力客户。

3.2用户画像体系

用户画像体系会毕竟行业或业务的不同修真者的存在差异，具体划分需要生克制化业务参与氢氧化亚铁。

一般说来，用户画像体系也是类似于树型结构接受设计，可依据什么业务通过一级类目、二级类目、三级类目等划分。

笔者信手画了一套标签体系祝你好运吧：

如上图，该标签体系最少有两个层级：

第一层级为：特征、行为、需求；第二层级为：人口统计、社会属性、可以使用行为、消费行为、偏好属性、潜在需求。

如人口统计类中，乾坤二卦姓名、性别、年龄等标签，社会属性类中真包含子女、父母、公司等标签，具体的分类都不需要根据相关定义和属性进行划分。

其实，由于每个行业业务差别，标签体系没有一套标准答案，标签也并非越全，都要特点具体详细业务进行设计和建设。

四、咨询应用

标签和用户画像的应用，之外生成《XX画像报告》之外，就像在企业中有以上三种应用形式：

标签取数：标签和用户画像的数据整合中心，可支撑业务部门的护理取数需求，也可充当其他系统的数据支撑来源。营销推荐：精准营销推荐推荐是标签和用户画像有用的数据服务功能之一，按照完全不同的标签组合，是可以圈定一批目标用户并且精准营销，数据可推送内容至短信平台、促销平台等进行短信、邮件、赠品的批复。多维分析：基于条件标签的用户多维分析是另一项非常重要的数据服务功能，标签可以更好的连接上数据和业务人员，减低数据资源和你的操作的难度，全面赋能业务人员参加到数据分析之中。

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