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通常有3種方式進行標簽搜集 如何收集用戶標簽？

小知識用戶標簽

跟一個B端負責增長的客戶聊天 ， 印象深刻 。
客戶X：我從來沒像今天這樣這么在意我的用戶 ， 因為用戶太來之不易了 ， 注冊成本都快趕上客單價了 ， 早些年獲得10個注冊的錢現在獲得一個都難 ， 所以我們不得不進入到精細化運營的階段 ， 一分錢都仔細花 。
我（小趙）：你的客戶在成長 ， 對你的要求變高 ， 你需要做的更好 ， 友商也在成長 ， 你還需要做的更好 。
客戶X：最近我們開始意識到 ， 要想獲得用戶信任 ， 首先要充分了解用戶 ， 包括用戶從哪里來 ， 做了什么以及他們都什么樣子？越了解 ， 才能越有針對性的提供服務 。
我（小趙）：這你可問對人了 ， 聽我細講......
對于用戶的了解越多 ， 越有利于我們通過產品優化進行用戶增長和留存 。
想要了解用戶從哪里來 ， 首先要清晰用戶的來源渠道 ， 了解不同渠道帶來多少流量 ， 以及他們的表現 ， 在易觀方舟的渠道分析里就可以實現 。
想要了解用戶在你的平臺上做了什么 ， 只要通過事件級指標來進行采集分析即可 ， 在易觀方舟的事件分析來了解 ， 易觀方舟的預定義維度還可以幫你了解用戶的設備信息 ， 地域信息等 ， 同時可以通過漏斗分析來進行轉化率優化 。
我們這次重點談一下用戶標簽 。
對于市場層面 ， 用戶標簽能幫助我們什么？
1、完善數據倉
之前我們講過 ， 企業或市場要有自己的數據倉來進行線索的存儲與培育 ， 用戶標簽就是存在于此 ， 我們希望用戶的標簽盡可能完整 ， 這樣我們會認為我們的倉庫越發豐富有價值 ， 同樣有1萬人 ， 只有電話號的數據倉庫肯定沒有信息相對齊全的數據倉庫價值高 。 數據倉庫的價值請參考《市場部的數據倉庫》
2、以標簽為維度進行業務應用
在我們進行打簽的時候要設置好標簽的分類和入庫規則 ， 這樣就可以根據某個標簽進行數據抽取 ， 比如電商平臺 ， 1萬人的數據庫經過查詢有3000人打上了同一種標簽 ， 就是收藏了預售的MacBook ， 這時候就可以指定相應的精準營銷計劃 。
另外一個標簽的用法就是 ， 個性化內容商品推薦 ， 根據標簽進行相應的內容展示 ， 提高內容點擊 ， 根據標簽進行相應的商品展示 ， 提高商品曝光 ， 無論是做哪種相關推薦 ， 都會較無相關的展示相對精準 。
3、以標簽為維度的數據分析
我們可以通過標簽做很多維度的分析 ， 例如以性別維度進行分析統計 ， 以行業進行分析統計 ， 如果以用戶的首次來源作為標簽 ， 還可以了解用戶的渠道信息 。 在易觀方舟的10大分析模型里 ， 用戶標簽（用戶屬性）可以作為細分維度支持多視角的數據展示 。
【通常有3種方式進行標簽搜集 如何收集用戶標簽？】注意：標簽的用法強大且實用 ， 不同的業務有不同的應用方法 。
說了這么多應用 ， 我們是怎么搜集用戶標簽的呢？
通常有三種方式進行標簽搜集：手動打標簽 ， 自動打標簽 ， 數據上報打標簽 。
1.手動打標簽 ， 是數據上報打標簽的一種形式 ， 在一個成熟的交互頁面里給用戶打上標簽 ， 常用情景 ， 用戶線下參會 ， 但是并沒有數字化的會議管理 ， 我們拿到了用戶的數據資料無法同步到系統里 ， 這時候就需要我們手動給用戶打上相應的標簽 ， 如果系統里有打分的功能 ， 還要把參會的分數打上 。 手動打標簽的優點是靈活 ， 隨需隨打 ， 但是缺點就是在用戶量增大的時候 ， 工作量變得極大 ， 標簽規范變得偏混亂 。
2.自動打標簽 ， 在數據倉庫之外進行相應的標簽規則設定以及計算 ， 在用戶與數據倉庫進行交互的時候 ， 同步用戶標簽 。 常見的應用場景 ， 電商環境里給用戶打的品類標簽 ， 用戶沒有進行品類關注 ， 但是我們可以通過規則計算 ， 用戶觸發的100個商品里 ， 有70%以上是屬于母嬰類 ， 或者用戶過去30天購買的商品里有30%是母嬰類 ， 我們都會自動給用戶打上母嬰的標簽 ， 自動打標簽的優點是使用范圍廣泛且方便好用 ， 只需要規則即可 ， 缺點就是需要自己制定計算模型 ， 同時要驗證準確性 。 在自動打標簽上 ， 及時再完善的模型 ， 也會存在一些不準確 。
3.數據上報的方式打標簽 ， 也是我最推薦的方式 ， 數據上報打的標簽我們在易觀方舟里統一叫用戶屬性 ， 在前端用戶的交互時候 ， 通過用戶屬性的上報 ， 將用戶的標簽同步進來作為用戶的屬性同步在易觀方舟里 ， 這樣標簽就可以成為我們在做分析工作時候的一個維度 。 另外數據上報的方式 ， 相當于涵蓋了自動打標簽和手動打標簽的功能 ， 更好了剝離了標簽計算規則和標簽使用規則 ， 讓標簽的管理更清晰 。

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