编辑导语：在互联网中，打标签已经是我们很熟悉的一件事了，标签可以让我们轻易的了解用户属性，从而采取一些具有针对性的策略。标签体系对于互联网来说，已经是一个并不“秘密”的秘密武器。那么，我们应该如何构建标签体系呢？

今天跟大家聊聊标签体系，其实网上关于如何建标签体系的文章非常多，因为这本就是互联网企业必备的秘密武器啊，同时也是数据分析最常用的方式方法。

打标签这个事情，其实就是人类“抽象”能力实操的技能化的外在表现。不信？比如取外号其实就是打标签。

按我说，小时候最擅长给别人取外号的同学，就有超强的标签体系构建天赋。因为一个流传甚广的外号必然代表着他的显著特征，而擅长取外号的人，抓特征的能力非常强，并且抓住的特征还能获得其他人的认可。

你说这种人是不是非常有标签的天赋？

一、什么是“标签”？

很多人会把“标签”神话，各种拗口的词汇、各种复杂的概念、各种乱七八糟的技术堆积起来，比如：

“使用统计学为基础，利用各种KN、SVM等分类、聚类算法，对用户、商品等具体对象，提取人口统计学、地理位置、兴趣、商品偏好等各种特征，赋予相应标签，并进行权重、分类等操作的过程，其最终目的是辅助进行精细化运营”。

嗯，上面这段话是我自己编的，但是真的是很多数据分析师理解的“打标签”。

其实理解“标签体系”真的很简单，其实核心还是“抽象”。我们使用抽象这个神器，对某个具体的对象，比如用户，抓住他的某个特征，然后就可以针对性的做一些事情。

比如：我姐不知道什么时候，就给我打过一个“喜欢吃猪蹄”的标签，有好几年去她家吃饭的时候都特意炖一锅黄豆焖猪蹄给我吃。但是这个标签并不精准，于是我在感动之余，只能咬牙切齿的只挑黄豆吃。

这两天有个江西老表非常火，就是“豪车毒”创始人老纪。他专门卖豪车，但是他也不做广告，只是一门心思维护自己的客户。他给每一个客户都打上标签，谁介绍的，目标品牌是什么，颜色偏好是什么、夫妻名字是啥、生日啥时候等等。

有些人会说，这算啥标签体系？算的，这是他个人的客户标签体系。标签体系本身不值钱，你用标签体系做什么，才决定值多少钱。

老纪用这些标签做什么呢？

很简单的事情，连续10年给所有客户寄送精心挑选的礼物。要知道他的客户都是高净值人群，一次性送个万八千的东西跟没送一样，但是他连续10年送手写的春联、署名红包，就不一样了，客户能记你一年。

互联网的标签体系当然不像老纪个人的客户标签，老纪的客户毕竟有数，人力可以穷尽。但是互联网用户那就海了去了，应用场景也非常丰富。老纪好歹一年也就送5次礼，互联网一年365天，天天有活动，人力根本不能穷尽。

因此才需要各种技术作为支撑。

二、如何构建一个标签体系？

OK，我前面说那么多，其实是想说明一件事情，就是标签体系是为运营策略服务的。如果你只是任务导向，单纯的构建一个标签体系，那你会不断的有任务，持续的构建一个又一个的标签。

你会陷入局部思维，根本顾不上标签与标签之间的关系。最后的感觉就成了杂乱的电线杆，理不清，又不敢乱动。所以，你如果是数据分析师，领导想让你做标签体系，OK，文末有用户标签体系模板，请自取。

如果你是数据产品经理，领导让你做一个标签工厂，OK，文末有神策的用户标签体系文档，请自取；如果你是大数据开发工程师或者算法工程师，想开发实现标签工厂，我这边还有教学视频，可以私信给你。

但是请注意，无论是整理标签、标签工厂产品功能还是技术实现，都还处于“术”的层面，都是标签体系的一部分，不是完整的标签体系。如果只限于自己的工作职责，就会陷入“只见树木不见森林”的局部思维陷阱，变成为了打标签而打标签了。

所以我们要从“为什么要打标签”这件事情出发，好好分析、推导一下标签体系的构建过程，力争看到全局。

好，我们回到我姐给我打标签的例子。我姐因为爱我，所以提取了“爱吃猪蹄”的标签，并且做出对应的执行策略表达对我浓浓的亲情。

我姐的思考路径大致是这样的：我要对弟弟好->想做点好吃的给他吃->我看看他喜欢吃啥->今天做的菜中，他最喜欢吃猪蹄->暗自记下“爱吃猪蹄”->下次做给他吃。

抽象一下就是：目的->行动方向->标签需求分析->特征提取->打标签->形成运营执行策略。

我们把上面抽象出来的思路，加上具体的工作内容、工具等，再区分出分工，就有了下面这张图：

为了破除局部思维的陷阱，我们用MVP最小化场景来梳理整个流程，这样就会发现：

1. 第一步：应该是确定建设目的；
2. 第二步：是确定行动方向，不同行动方向所需要的标签体系是不一样的，前两个步骤都是运营的活；
3. 第三步：是进行标签需求分析，这一步是产品经理的活；
4. 第四步：才是提取特征，这里就会用到各种业务模型、算法模型。这一步毫无疑问，是数据分析师、算法工程师的工作；
5. 第五步：才是执行打标签的工作，有些只需要直接提取就行，有些则需要用进行计算，算好的数据要放在查询速度非常快的数据库中，有些时候还需要BitMap这种特殊技术满足十亿级别用户的复杂圈人需求，这里就是大数据工程师、大数据分析师的事情了；
6. 第六步：则是生成执行策略，同样需要运营深度参与；
7. 第七步：标签优化；
8. 第八步：产品化。

这些都是产品经理的活。

三、标签体系建设工作流

按照上面梳理的逻辑和原则，接下来就是直接落地了。有了前面的铺垫，我们也就能整理出来工作流，我已经整理好了：

每个步骤都往下细分为不同的流程阶段和具体的工作项，后面还给分配了角色和权限。这样谁在什么阶段做什么事情，就非常清楚了。大家可以按照自己公司的实际情况进行相应的调整。

按照这个工作流，我们可以进一步梳理出详细的工作表格，比如在目的和行动方向角度，我们除了写清楚目的和行动方向之外，还有一个重要的工作是确定北极星指标和监测指标。

再往下，就是做标签需求分析，梳理出详细的标签大类和标签体系了：

这是具体的标签方案示例：

最后的最后，才是考虑整体怎么架构，计算、存储、应用各层怎么做，用什么技术实现。

这样，整个方案就算是比较完整的了。咱也不会受限于各自的职责，局限在一个小小的视野了。

作者：大数据架构师，公众号：大数据架构师，国药国华大数据总监，擅长BI、数仓、数据中台产品规划领域

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