用户标签库的建立

环球易购

参考链接

Qunar用户画像构建策略及应用实践
携程如何从海量数据中构建精准用户画像？
用户画像是怎么生成出来的？
用户画像的新手如何开展第一步的行动，以及后续的动作，是如何开展的，？
标签库规划建设及相关营销功能完善的一些考虑
##电商用户画像（下）
架构师实践日｜一号店用户画像系统实践
电商产品如何依靠用户画像做个性化推荐
从0开始构建用户画像

用户标签概述

标签是表达人的基本属性、行为倾向、兴趣偏好等某一个维度的数据标识，它是一种相关性很强的关键字，可以简洁的描述和分类人群。标签的定义来源于业务目标，基于不同的行业，不同的应用场景，不同的标签名称代表了不同的含义，也决定了不同的模型设计和数据处理方式。标签都可以清楚的描绘一个用户的画像特征。

待归类资料

• 分析标签的使用情况和应用反馈，包括对标签被使用次数进行排名、评估标签的贡献度等，为标签的迭代、更新、使用、优化提供参考。支持按多种形式展现的功能，支持标签分析结果到处、生成标签分析报告
• 标签的生命周期：有的数据随时间衰减迭代
• 用户行为类型，对于电商有如下典型行为：浏览、添加购物车、搜索、评论、购买、点击赞、收藏等等。不同的行为类型，对于接触点的内容产生的标签信息，具有不同的权重。如，购买权重计为5，浏览计为1。用户画像的数据模型，可以概括为下面的公式：
  用户标识 + 时间 + 行为类型+接触点（网址+内容），某用户因为在什么时间、地点、做了什么事。所以会打上XX标签。

权重模型：标签权重=内容地址行为类型时间衰减因子

举个栗子：
用户A，昨天在XX红酒网浏览一瓶价值238元的长城干红葡萄酒信息。
标签：红酒，长城
时间：因为是昨天的行为，假设衰减因子为：r=0.95
行为类型：浏览行为记为权重1
地点：XX红酒单品页的网址子权重记为 0.9（相比京东红酒单品页的0.7）

假设用户对红酒出于真的喜欢，才会去专业的红酒网选购，而不再综合商城选购。
则用户偏好标签是：红酒，权重是0.950.7 1=0.665，即，用户Ａ：红酒 0.665、长城 0.665。
上述模型权重值的选取只是举例参考，具体的权重值需要根据业务需求二次建模。

第一期标签规范

根据现有用户数据以及业务方所需标签进行规划整理。业务方包含：网站运营、EDM、大数据、SOA服务。标签规范作为公司的标准标签，适用与公司各网站，新建、更新（编辑）、删除需要进行申请，标签库针对全公司用户数据生成，支持业务中直接使用标签作为数据维度。

标签规划

各网站按照标签规范，基于网站本身的数据结构生成自身的标签数据。标签的数据结构具有通用性，即各系统使用相同数据结构维护标签数据，各网站的标签属性和标签分类相同，根据数据规则允许存在不同的标签数据。

广义的用户标签，可以理解为构建用户画像的各种基础数据及其分析后结果。狭义的用户标签，指的是通过一定的数据处理得出的用户划分，支持业务使用。

基础属性

• 用户年龄段（筛选项实现）
  
  • XX（动态标签）
• 用户性别（筛选项实现）
  
  • 男（动态标签）
  • 女（动态标签）
  • 性别保密（动态标签）
• 营销邮件订阅状态（筛选项实现）
  
  • 订阅营销邮件（动态标签）
  • 未订阅营销邮件（动态标签）
• 登录账号激活状态（筛选项实现）
  
  • 激活登录账号（动态标签）
  • 未激活登录账号（动态标签）
• 用户合法性
  
  • 测试标签（静态标签）
• 用户常用登录设备（暂不实现）
• 用户常用收货地址国家、省/州、市（暂不实现）
• 用户常用登录地址国家、省/州、市（暂不实现）

交易属性

• 支付方式偏好
  
  • paypal（动态标签）
  • 电子钱包（动态标签）
  • 信用卡（动态标签）
  • 储蓄卡（动态标签）
• 物流渠道偏好
  
  • DHL香港（动态标签）
  • 具体物流方式名称（动态标签）
• 物流级别偏好
  
  • 平邮（动态标签）
  • 慢（动态标签）
  • 中（动态标签）
  • 快递（动态标签）
  • 自提（动态标签）
• 物流商偏好（暂不实现）
  
  • DHL（动态标签）
  • XX物流商（动态标签）
• 发货仓库偏好
  
  • XX仓库（动态标签）
• 网站商品类目偏好
  
  • 网站XX商品类目（动态标签）
• 商品分类偏好
  
  • XX商品分类（动态标签）
• 商品品牌偏好
  
  • XX商品品牌（动态标签）
• 购买商品价格区间（暂不实现）
  
  • XX-XX（动态标签）
• 营销活动偏好（暂不实现）
  
  • 闪购（动态标签）
  • 抽奖（动态标签）
  • 满减（动态标签）
  • 满赠（动态标签）
  • 积分抵扣（动态标签）
  • 优惠券（动态标签）
  • 支付折扣（动态标签）
• 平台偏好
  
  • PC（动态标签）
  • android（动态标签）
  • ios（动态标签）
  • M（动态标签）
  • ipad（动态标签）
• 购物特性（暂不实现）
  
  • 跨区域购买用户（动态标签）
  • 日用品周期性购买（动态标签）
• 顾客价值得分？（暂不实现）
• 促销敏感？（暂不实现）
• 黄牛小号判别
  
  • 涉嫌刷积分（动态标签）
  • 涉嫌刷活动（动态标签）
  • 涉嫌刷订单（动态标签）

资产属性

• 月收入？（暂不实现）
• 顾客职业的行业？（暂不实现）
• 顾客消费层级？（暂不实现）
• 社会身份（暂不实现）
  
  • 家庭用户（动态标签）
  • 学生（动态标签）
  • 公司白领（动态标签）
  • 中老人（动态标签）

行业属性

主观属性

RFM属性

• R值（筛选项实现）
• F值（筛选项实现）
• M值（筛选项实现）
• RFM分层
  
  • 重要价值客户（动态标签）
  • 重要发展客户（动态标签）
  • 重要保持客户（动态标签）
  • 重要挽留客户（动态标签）
  • 一般价值客户（动态标签）
  • 一般发展客户（动态标签）
  • 一般保持客户（动态标签）
  • 一般挽留客户（动态标签）

行为属性

• 注册时间（筛选项实现）
• 最后登录时间（筛选项实现）
• 下单次数（筛选项实现）
• 下单个数（筛选项实现）
• 下单时间间隔（筛选项实现）
• 退款次数（筛选项实现）
• 退款比例（暂不实现）
• 退款金额（筛选项实现）
• 退款商品（暂不实现）
• 用户的粘性数据（暂不实现）
  
  • 访问频率
  • 访问时间间隔
  • 访问时段
• 用户的活跃数据（暂不实现）
  
  • 登录次数
  • 平均停留时间
  • 平均访问页面数
• 用户的生命周期
  
  • 初级活跃用户（动态标签）
  • 初级预警用户（动态标签）
  • 初级流失用户（动态标签）
  • 初级死亡用户（动态标签）
  • 成长活跃用户（动态标签）
  • 成长预警用户（动态标签）
  • 成长流失用户（动态标签）
  • 成长死亡用户（动态标签）
  • 成熟活跃用户（动态标签）
  • 成熟预警用户（动态标签）
  • 成熟流失用户（动态标签）
  • 成熟死亡用户（动态标签）
• 新老用户数据
  
  • 新用户
  • 老用户
• 用户的等级成长（读取各网站会员结构）（筛选项实现）
  
  • 注册会员（动态标签）
  • 初级会员（动态标签）
  • 中极会员（动态标签）
  • 高级会员（动态标签）
• 访问深度？（暂不实现）
  
  • 跳出率
  • 访问页面数
  • 访问路径
• 售后行为？（暂不实现）
• 客户活跃时间？（暂不实现）
• 按照地区客户消费习惯？（暂不实现）

标签说明

用户年龄段（筛选项实现）

电商网站中无法完全照搬国际标准，按照大约十岁做用户年龄的分段利于进行用户年龄段数据统计的分析，经验得出电商用户的年龄段大约在14-55之间，因此参考下文整理出年龄段分层表格作为网站用户年龄统计规则。
国际年龄标准-少年、青年、中年、老年的年龄段的划分A

标签属性：基础属性
标签分类：用户年龄段
标签限制：只能单选
标签明细：XX见表格（动态标签）
规则说明：
1.根据前台网站收集用户生日数据得出用户标签数据
2.当用户修改生日后重新匹配年龄段标签

用户性别（筛选项实现）

用户的性别参数对于用户画像来说，基础但却重要。

标签属性：基础属性
标签分类：用户性别
标签限制：只能单选
标签明细：男（动态标签）、女（动态标签）、保密（动态标签）
规则说明：
1.根据前台网站收集用户性别数据得出用户标签数据
2.当用户修改性别后更新标签

邮件订阅状态（筛选项实现）

标签记录用户营销邮件订阅状态，用户、网站后台（SOA服务）、EDM可以控制用户的营销邮件订阅状态。用户营销邮件订阅状态是用户是否接收EDM发送的营销邮件的判断依据。

标签属性：基础属性
标签分类：营销邮件订阅状态
标签限制：只能单选
标签明细：订阅营销邮件（动态标签）、未订阅营销邮件（动态标签）
规则说明：
1.当用户营销邮件订阅状态发生改变后更新标签

登录账号激活状态（筛选项实现）

标签记录用户登录账号激活状态，部分网站使用登录激活状态作为用户能否使用网站核心功能依据。

标签属性：基础属性
标签分类：登录账号激活状态
标签限制：只能单选
标签明细：激活登录账号（动态标签）、未激活登录账号（动态标签）
规则说明：
1.当用户登录账号激活状态发生改变后更新标签

用户合法性（区分测试用户）

由于正式环境的测试订单没有测试标记，导致在对线上数据进行分析时无法通过系统排除测试订单，从而无法准确对比系统上线前后订单付款率、金额付款率等数据；
同时，测试订单也影响到后端系统在配货、发货环节无法通过系统识别，从而容易出现测试订单进入WMS系统进行真实发货的问题。
通过建立测试标签，标记用户是否为测试账号，在使用测试账号生单时，由PHP查询是否为测试账号，订单生单时记录是否为测试订单，并将此标识传给OMS，相关的统计系统也要通过此标识过滤掉测试订单再统计。

标签属性：基础属性
标签分类：用户合法性
标签限制：可多选
标签明细：测试用户（静态标签）
规则说明：
1.默认站点注册进来的用户标记为正式用户
2.SOA后台添加的用户数据标记为测试数据
3.在SOA后台开放用户合法性标签分类移入移除权限（具体权限级别待讨论）

支付方式偏好

使用订单数据进行分析，通过用户的支付方式的使用频率找出用户偏好的支付方式，完善用户画像。运营可以通过用户支付方式偏好，针对支付方式进行针对性推广。如：paypal支付折扣、电子钱包支付折扣等。同时作为推荐支付方式的维度，偏好度分值可以作为系数，配合其它维度进行计算推荐。

标签属性：交易属性
标签分类：支付方式偏好
标签限制：可多选
标签明细：paypal（动态标签）、电子钱包（动态标签）、信用卡（动态标签）、储蓄卡（动态标签）
规则说明：
1.记录用户使用支付方式次数，给出偏好度分值（偏好度分值=单品次数/总次数）
2.使用次数≥3次触发打标

物流渠道偏好

使用订单数据进行分析，通过用户的物流渠道的使用频率找出用户偏好的物流渠道，完善用户画像。运营可以通过用户物流渠道偏好，作为推荐物流渠道的维度，偏好度分值可以作为系数，配合其它维度进行计算推荐。

标签属性：交易属性
标签分类：物流渠道偏好
标签限制：可多选
标签明细： DHL香港（动态标签）、具体物流方式名称（动态标签）
规则说明：
1.记录用户使用物流渠道次数，给出偏好度分值（偏好度分值=单品次数/总次数）
2.使用次数≥3次触发打标

物流级别偏好

使用订单数据进行分析，通过用户的物流级别的使用频率找出用户偏好的物流级别，完善用户画像。运营可以通过用户物流级别偏好，作为推荐物流级别的维度，偏好度分值可以作为系数，配合其它维度进行计算推荐。

标签属性：交易属性
标签分类：物流级别偏好
标签限制：可多选
标签明细：平邮（动态标签）、慢（动态标签）、中（动态标签）、快递（动态标签）、自提（动态标签）
规则说明：
1.记录用户使用物流级别次数，给出偏好度分值（偏好度分值=单品次数/总次数）
2.使用次数≥3次触发打标

发货仓库偏好

使用订单数据进行分析，通过用户的仓库的发货频率找出用户偏好的发货仓库，完善用户画像。运营可以筛选出指定用户进行仓库优惠（仓库商品清仓等）。指定仓库可以进行分析偏好仓库用户、商品、物流、订单、备货数据，可以作为网站销售仓绑定真实仓的维度之一。

标签属性：交易属性
标签分类：发货仓库偏好
标签限制：可多选
标签明细：XX仓库（动态标签）
规则说明：
1.记录用户使用仓库次数，给出偏好度分值（偏好度分值=单品次数/总次数）
2.使用次数≥3次触发打标（购买商品数量、总金额以后在考虑增加，同时优化偏好度分值计算规则）

网站商品类目偏好

标签属性：交易属性
标签分类：网站商品类目偏好
标签限制：可多选
标签明细：网站XX商品类目（动态标签）
规则说明：
1.网站商品类目购买SKU数超过3个
2.近三个月内购买该.网站商品类目sku占比超过30%

商品分类偏好

标签属性：交易属性
标签分类：商品分类偏好
标签限制：可多选
标签明细：XX商品分类（动态标签）
规则说明：
1.分类购买SKU数超过3个
2.近三个月内购买该分类sku占比超过30%

商品品牌偏好

标签属性：交易属性
标签分类：商品品牌偏好
标签限制：可多选
标签明细：XX商品品牌（动态标签）
规则说明：
1.品牌购买SKU数超过3个
2.近三个月内购买该品牌sku占比超过30%

购买商品价格区间（暂不实现）

标签属性：交易属性
标签分类：购买商品价格区间
标签限制：可多选
标签明细：XX-XX（动态标签）
规则说明：

营销活动偏好（暂不实现）

标签属性：交易属性
标签分类：营销活动偏好
标签限制：可多选
标签明细：闪购（动态标签）、抽奖（动态标签）、满减（动态标签）、满赠（动态标签）、积分抵扣（动态标签）、优惠券（动态标签）、支付折扣（动态标签）
规则说明：

平台偏好

通过用户使用平台的行为，可以针对用户进行分平台促销。有利于区分用户使用习惯，完善用户画像。

标签属性：交易属性
标签分类：平台偏好
标签限制：可多选
标签明细：PC（动态标签）、android（动态标签）、ios（动态标签）、M（动态标签）、ipad（动态标签）
规则说明：
1.连续登录超过3天
2.近三个月内使用占比超过30%

顾客价值分层（暂不实现）

客户价值的包含：利润源泉、信息价值、口碑价值，简单的叙述一下以上几个方面对于客户价值的体现：

• 利润源泉：企业通过各种方式将自己的产品或服务推销给客户，并且通过客户的购买使得企业获得盈利，企业实现盈利的前提是客户的购买，因此客户是企业的利润源泉，而企业的持续发展是建立在与客户长远利益的基础上，企业品牌的建立其实也是为了吸引客户的投资，好的品牌背后必然是有悠久的顾客忠诚，就是因为客户对企业的信任与忠诚才推动了企业品牌的形成，再好的营销策略，若客户不买单，一切也是浮云而已。
• 客户的信息价值是指客户为企业提供信息，从而使企业更有效，更好的开展经营活动所产生的价值。企业与客户进行双向互动的沟通过程中，由客户以各种方式提供的各类信息，包括客户需求，客户满意度，竞争对手信息等来改善及完善企业的营销，推动着企业的不断成熟发展。
• 口碑价值是指由于满意的客户向他人宣传本企业的产品或者服务，从而吸引更多的新客户加盟，而使企业销售增长，收益增加所创造的价值，客户主动地推荐和口碑传播会使企业的知名度和美誉度迅速提升

简单来说就是从购买行为、消费评价和口碑传播三个方向去定义用户的价值。

标签属性：交易属性
标签分类：顾客价值
标签限制：可多选
标签明细：
规则说明：

订单数、客单价、下单频率、评论数、反馈数、退货率、分享、高粘度等？

黄牛小号判别

黄牛小号不仅会浪费营销成本，给运营人员带来困扰，也极其不利于数据统计和分析。需要逐步将黄牛小号鉴别出来，在营销和数据分析时，排除这部分用户干扰。

标签属性：交易属性
标签分类：黄牛小号判别
标签限制：可多选
标签明细：涉嫌刷积分（静态标签）、涉嫌刷活动（静态标签）、涉嫌刷订单（静态标签）
规则说明：
1.前期运营手动打标，逐步完善鉴别规则

RFM分层

通过用户消费识别不同价值的用户。通过RFM模型对客户进行识别（最近消费时间间隔（Recency）、消费频率（Frequency）、消费金额（Monetary））进行客户细分。
统计时间：最近三个月
更新频率：每个月更新一次
生成规则：采用传统RFM模型分析的属性分箱方法，依据属性的平均值进行划分，将每组客户的R、F、M平均值和总R、F、M平均值作比较,每次对比有两个结果:大于(等于)平均值和小于平均值,通过对比得到每类客户RFM的变动情况得到8种不同的顾客类型：重要价值、重要保持客户、重要发展客户、重要挽留客户、一般价值客户、一般挽留客户、一般发展客户、一般保持客户。

各顾客类型的说明及排序规则如下所示：

• 重要价值客户：R↑F↑M↑
• 重要发展客户：R↑F↓M↑
• 重要保持客户：R↓F↑M↑
• 重要挽留客户：R↓F↓M↑
• 一般价值客户：R↑F↑M↓
• 一般发展客户：R↑F↓M↓
• 一般保持客户：R↓F↑M↓
• 一般挽留客户：R↓F↓M↓

标签属性：交易属性
标签分类：RFM分层
标签限制：单选
标签明细：重要价值客户（动态标签）、重要发展客户（动态标签）、重要保持客户（动态标签）、重要挽留客户（动态标签）、一般价值客户（动态标签）、一般发展客户（动态标签）、一般保持客户（动态标签）、一般挽留客户（动态标签）
规则说明：

用户生命周期

用户生命周期模型

用户生命周期是为了定位每个用户在哪个阶段，对于某个阶段的用户进行不同的营销策略。比如初期用户：还没有养成使用习惯，需要外在力量进行推动达到成熟习惯。
怎样定义用户模型？
凭次划分标准：购买1~2次的用户为初级用户，购买3~7次为成长用户，购买7次以上为成熟用户。
未购划分标准：80%的用户会在哪周购买，90%会在哪周购买

怎么确定各个参数？
初级、成长、成熟用户实际操作步骤：
取某一时间段用户1转2,2转3,3转4……的转化率。
做出二维图，如下：

PS：此处使用的周留存率，可以自行改为月或年，这需要再探讨。另取拐点时通过的是人眼认为该线是否平缓，也可以采用效率（增长率）定量分析拐点。
活跃、预警、流失、死亡用户定义操作步骤：
取“每个阶段”用户最后2次购买的时间间隔，80%的点为预警，90%点为流失，>180为死亡。

个人认为每个阶段（初级，成长，成熟）都会有不同的点进行预警，所以可能更为复杂一点：
也就是将3个状态的用户分别画出以上3条线，即可划分。

标签属性：行为属性
标签分类：用户生命周期
标签限制：单选
标签明细：初级活跃用户（动态标签）、初级预警用户（动态标签）、初级流失用户（动态标签）、初级死亡用户（动态标签）、成长活跃用户（动态标签）、成长预警用户（动态标签）、成长流失用户（动态标签）、成长死亡用户（动态标签）、成熟活跃用户（动态标签）、成熟预警用户（动态标签）、成熟流失用户（动态标签）、成熟死亡用户（动态标签）
规则说明：
1.大数据根据描述中的规则给出参数及用户分布
2.网站无可依据数据时，使用描述中案例所示规则为默认规则

新老用户判定

标签属性：行为属性
标签分类：新老用户判定
标签限制：单选
标签明细：新用户、老用户
规则说明：

埋点页面：付款成功页
新用户：付款成功时，订单列表中只有一个处于 “已付款且未退款”状态的订单 ，退款包括退款中，退款完成
老用户：付款成功时，订单列表有两个及以上 处于 “已付款且未退款”状态的订单，退款包括退款中，退款完成

用户的等级成长（筛选项实现）

标签属性：行为属性
标签分类：用户等级成长
标签限制：单选
标签明细：读取各网站会员结构（动态标签）
规则说明：

如：某站点后台设置了四个等级的会员体系，则标签明细为
注册会员（动态标签）
初级会员（动态标签）
中极会员（动态标签）
高级会员（动态标签）