# 什么是用户标签（tag）?

也称数据点，对用户信息高度精炼的特征标识，一般标签越精准，对应覆盖的人数则越少。所谓千人千面，不同人群有不同的特征和标签，就像指纹。

除了性别、年龄这些有明确答案的标签，其他大多数兴趣标签，探讨其“准确程度”是没有意义的。

在数据→信息→知识的转化过程中，标签、指标是基础，它将抽象的数据转化为一个相对具象的信息中心。
如今，各行各业开始意识到数据的价值，开始沉淀数据资产，挖掘数据价值，
但是数据本身是很难直观地看到其价值，需要将其所承载的信息，进行具象化，因此，有了标签体系的诞生。

标签是来源于业务目标的，是服务于业务应用。
它是推导出来的结果，是根据业务的不同需求而产生的，
如用户生命周期相关的标签（如活跃度、生命周期价值等）、
利益偏好的标签（如引荐频率、领券率等）、
业务预测类标签（如 7 天内购买预测、分享预测等）。

所以企业构建标签体系的良好基础是建立在对现有业务的精准把控上，
就像建一座高楼，你只有明确要建多少层，建在哪，才能因地制宜的去打好地基，恰到好处的完成目标，
因此，企业首先要通过梳理自身业务的需求，并根据需求来定制化的构建相应的标签，最终构建属于企业自身的标签体系。

# 什么是用户标签体系？

简单说就是你把用户分到多少个类里面去。

智能化学习场景的构建精准营销推广的建立 KOL用户画像的描绘

当企业建立了成熟的标签体系，就能再根据具体需求进行用户分群和用户画像等更多的应用。
即标签是基础能力，用户分群和用户画像是标签体系的应用。

用户分群，将对的人放在对的位置