日常生活中，我们常遇到这些现象：查询商品后，淘宝、小红书持续推送相关好物；和同事聊完某话题，短视频平台就推送相关内容；月初充话费时，会收到专属优惠券——这些都离不开用户标签画像体系的支撑。

大数据时代，企业为实现“千人千面”的精准服务与高效运营，需通过用户行为数据构建标签体系，核心价值在于：精准识别用户需求、减少无效投放、提升用户参与度，同时为商业决策提供数据支撑。但需注意：用户数据的收集与使用需遵循合规性原则。

📚 核心知识点一：用户标签的本质与分类

1. 什么是用户标签？

标签是对用户多维度属性的结构化描述，通过整合用户的基础信息、行为轨迹、偏好特征等数据，形成可用于分析的“用户符号”。一个用户可被打上近百个标签，每个标签对应一个数据字段，最终实现“用户立体化描摹”。

2. 标签的核心分类（七大维度）

• 基础信息标签 📌：用户核心属性，包括基本信息（年龄、性别、地域、IP、设备信息）和身份信息（平台等级如 SVIP/VIP、资质认证如蓝 V/ 大 V），是标签体系的基础。

• 社交属性标签 👥：反映用户社交行为特征，如粉丝量、关注数、私信互动频率、好友关系链等。

• 行为偏好标签 🎯：基于用户内容交互行为生成，如短视频停留时长、点赞 / 收藏 / 转发的内容类型、搜索关键词偏好等（例：常刷赛车比赛内容则打上“赛车爱好者”标签）。

• 行为属性标签 📱：用户在平台的具体操作记录，如发布内容、一键三连（B 站）、评论、关注账号等。

• 营销活动标签 🎁：用户参与平台活动的特征，如活动参与次数、优惠券使用情况、活动转化率等。

• 消费能力标签 💰：评判用户付费潜力的指标，如客单价、最高消费金额、消费频率、付费类型等。

• 用户体验标签 ⚠️：反映用户平台使用感受，如举报记录、投诉内容、客服咨询反馈、满意度评分等。

📚 核心知识点二：标签的属性类型与特征

标签属性是标签的“数据形态”，共分为五类，需注意与“指标”的区别：标签与指标是包含关系，指标可直接转化为标签，标签也可由多个指标组合生成。

📚 核心知识点三：标签与指标的关联——以“社区活跃用户”为例

标签可由多个指标组合生成，以“最近 7 天社区活跃用户”标签为例，需通过多维度指标综合判断，具体逻辑如下：

“最近 7 天社区活跃用户”标签的指标组合逻辑：

1. 连续登录天数＞3 天（反映基础使用频率）；

2. 近 7 日发布作品≥2 个（反映创作型活跃）；

3. 近 7 日点赞 + 收藏 + 转发＞15 次（反映内容消费型活跃）；

4. 近 7 日评论数≥10 条或有高赞评论（反映互动型活跃）；

5. 近 7 日参与社区活动≥1 次（反映活动参与度）。

满足任意 1 条即可判定为活跃用户，计算逻辑：IF（条件 1∨条件 2∨条件 3∨条件 4∨条件 5，1，0）

📚 核心知识点四：标签的加工流程与实现方式

1. 标签加工核心流程（角色分工）

1. 需求发起：业务方（运营）提出目标人群需求（如“杭州地区 VIP10+ 活跃用户”）；

2. 口径定义：数分 / 数据产品明确标签业务口径（如“活跃”的判定标准），统一数据逻辑；

3. 开发实现：数仓同学基于口径开发标签宽表，关联多源数据；

4. 标签落地：将标签同步至标签平台或用 Excel 维护，供业务方使用。

2. 标签宽表建设的两种模式

• 模式一：按标签类目建表根据标签一级类目（基础属性、社交属性等）分别建立 ADS 表，优势是分类清晰，便于精准查询（如“用户举报”标签直接查用户体验表）；劣势是跨类目查询需多表关联，操作繁琐。

• 模式二：用户 360 宽表（推荐）整合业务方高频使用的核心标签，建立一张用户级宽表，主表为用户维度表（dim_user），关联直播、内容发布、行为日志等表。优势是单表即可定位用户全景信息，支持灵活查询；需定期下线无效标签，保持表结构精简。

3. 标签开发技术示例（SQL逻辑）

• 示例 1：最近 30 天发布量：LEFT JOIN 内容发布 DWS 表（target_30d），通过 user_id 关联，直接提取发布量字段；

• 示例 2：最近一次发布时间：从 DWD 表中按 user_id 分区，按发布时间倒排，取第一条数据（RN=1）作为最近发布时间；

• 示例 3：年龄段标签（多枚举）：CASE WHEN 年龄 18-21 THEN '18-21 岁' WHEN 21-23 THEN '21-23 岁' ... END。

📚 核心知识点五：标签管理与画像生成

1. 标签管理方式

• 标签平台管理（推荐）：建立标签域（一级类目）、标签分组（二级类目），支持新建标签、字段映射、版本管理，运营可通过“拖拉拽”圈选人群，无需写 SQL；

• Excel 维护（简易版）：按一级类目建 sheet 页，记录标签名称、业务口径、维护人、上线时间、版本等信息，适合小团队使用。

2. 画像的本质与生成

画像是多个标签的组合呈现，通过标签平台或 SQL 筛选，将符合条件的标签聚合，形成目标用户群体的“全景样貌”。例如：“杭州 +25-30 岁 +VIP10+ 近 7 天活跃 + 偏好美妆”的用户画像，可直接用于美妆电商推广。

高效生成建议：将 ADS 标签表同步至 OLAP 引擎（如 Doris），通过平台配置实现画像的实时计算与圈选，提升运营效率。

📚 核心知识点六：标签画像的核心应用场景

1. 精准营销：定向推送优惠券、活动信息（如给高消费用户推奢侈品专场）；

2. 风险拦截：通过“高频举报”“垃圾广告发布”等标签，识别违规用户；

3. 产品迭代：基于用户偏好标签优化功能（如给创作型用户强化剪辑工具）；

4. 用户分析：做专题分析（如“90 后用户消费习惯”），支撑战略决策；

5. AB 实验：按标签划分不同客群，对比实验效果（如不同推送话术的转化率）；

6. 付费模式优化：根据用户付费习惯调整定价（如给高频小额付费用户推月卡）。

🎯 核心总结

用户标签画像体系的核心是“以数据为基础，以业务为导向”——通过多维度数据提炼标签，再通过标签组合生成画像，最终服务于精准运营与商业价值提升。关键环节包括：清晰的标签分类、明确的业务口径、高效的宽表建设、灵活的管理平台，三者缺一不可。