用户标签管理
标签是用户行为和特征的抽象与描述。
在特定业务场景下，标签可以让我们快速的了解一个用户或一群用户的特征。如在电销场景下，我们的客服人员需要了解目标用户的性别、年龄、常住城市、家庭成员数量、历史购买记录、最近浏览偏好等标签信息。这些信息可以帮助客服人员在脑海中快速形成一个鲜活的人物形象，帮助客服人员在与客户的交谈中更好的组织语言、挖掘并满足客户需求。
按照业务特征划分，标签可以分为人口属性标签、交易属性标签、兴趣偏好标签等。
按照创建方式划分，标签可以分为属性标签、计算标签、分层标签和算法标签。
标签分类 | 描述 | 特点 | 举例 |
属性标签 | 根据企业沉淀的用户信息加工转换生成 | 数量少、业务信息大 | 根据身份证号生成标签。如 年龄、性别、是否是生日、 出生省市等 |
计算标签 | 根据用户的行为和特征计算生成 | 数量多、业务信息小 | 根据购买事件计算生成 最近购买距今天数(R)、 购买次数(F)、购买金额(M) |
规则标签 | 根据业务经验，人工或半人工通过规则 计算生成 | 人力成本高、数量少、 业务信息大 | 根据RFM计算标签按业务 需求根据规则讲用户进行 分层 |
算法标签 | 大部分依赖算法计算，需要人工参与 调参和业务效果验证 | 计算成本高、数量多、 业务效果需要验证 | 根据用户特征和行为 预测用户购买意向 |
标签可以帮助我们更加全面的描述一个用户，但这并不意味着标签需要越多越好。出于计算成本和管理成本考量，我们应结合业务场景和业务需求，考虑什么样的标签能在业务操作中帮助我们更好的完成业务目标，并依据此目标进行标签的创建。
目前GrowingIO提供了五种标签计算模型，分别为累计值/平均值/占比标签、最大值/最小值的事件属性标签、最初/最终的事件属性标签、列表类的事件属性标签、分层标签。这五种标签主要用于解决计算标签和规则标签的使用场景。
在客户数据平台中 创建的标签，需要通过 项目管理 > 数据授权 ，将标签分配到项目中使用。 点此查看
一、在客戶数据平台 > 数据 > 标签管理“，进入标签管理页面。
二、单击右上角添加标签，进入新建标签页面。
三、根据业务需求选择需要创建的标签类型，配置完成后，单击保存，完成一个标签的创建。
目前支持5种标签类型，分别为：