简介

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。

目前GrowingIO提供了 五种 规则标签 和 SQL标签 ，五种规则标签分别为：

• 基础指标值

• 最大值/最小值的事件属性

• 首次/末次的事件属性

• 列表类的事件属性

• 分层标签

名词解释

基础指标值

基础指标值标签为常用的计算标签模型，可以对事件的统计结果作为标签值，对用户打标。

常见使用场景为：

指定周期内，某个事件的

• 发生次数

• 使用天数

• 整数、小数事件属性的求和

• 整数、小数事件属性的平均值

• 某个类型事件发生次数占事件总发生次数的占比

• 某个类型事件的整数、小数事件属性求和占该事件整数、小数事件属性总和的占比

• 字符串事件属性的去重数

指定周期内，某个用户的

• 平均订单支付金额（ 订单支付金额总和 / 下单次数 ）

• 实际订单支付金额（ 订单支付金额总额 - 退款金额总和 ）

最大值/最小值的事件属性

最大值/最小值的事件属性可以按事件属性分组后，对发生次数或整数、小数类型事件属性求和最多或最少的分组属性值作为标签值，对用户打标。

常见使用场景为：

指定周期内，某个事件的

• 发生次数最多的事件属性

• 发生次数最少的事件属性

• 整数、小数事件属性的求和最多的事件属性

• 整数、小数事件属性的求和最少的事件属性

首次/末次的事件属性

首次/末次的事件属性可以对事件第一次或最后一次发生的字符串类型事件属性作为标签值，对用户打标。

常见使用场景为：

指定周期内，某个事件的

• 首次/末次 发生时的事件属性

• 首次/末次 发生时距今天数

• 首次/末次 发生时的具体日期

列表类的事件属性

列表类的事件属性可以对用户产生事件的全部事件属性列表作为标签值，对用户打标。

常见使用场景为：

指定周期内，某个事件的

• 全部事件属性列表

分层标签

分层标签支持根据自定义规则对用户进行分层打标。exit: ⌘↩

注意：分层标签中，每个用户具有唯一标签值。如一个用户同时满足多个分层规则，则该用户优先被计算在序号最小的分层中。‌

支持计算规则如下：‌

• 用户做过

• 用户属性是

• 用户标签是

SQL标签

支持SQL语句根据GrowingIO开放数据模型自定义用户标签。

目前支持5种数值类型的SQL标签，分别为字符串、整数、小数、日期和集合。

功能说明

分类管理

新建分类

操作流程：点击左上角“+”新建用户标签分类。

添加子分类

操作流程：在自定义分类后点击 操作 > 添加子分类

如不更改上级分类，则默认在该分类下级最下方添加新的分类。

重命名

操作流程：在自定义分类后点击 操作 > 重命名

修改分类名称后，点击确定保存修改。

删除

操作流程：在自定义分类后点击 操作 > 删除

点击确认后，删除该分类。

创建用户标签

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，进入新建标签弹窗。

选择标签类型后，第一步需要定义标签的名称、标识符、描述 等信息。

第二步需要定义标签计算规则，详情请参考五种规则标签说明。

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。

基础指标值

控件说明：

由于属性的数值类型不同，支持的计算模型对应关系如下：

最大值/最小值的事件属性

控件说明：

首次/末次的事件属性

控件说明：

列表类的事件属性

控件说明：

分层标签

控件说明:

SQL标签

控件说明：‌

• 支持选择数值类型

• 支持写入SQL规则

用户标签管理

用户标签详情页

在用户标签详情页可以查看单一用户标签的名称、标签类型、数值类型、创建人、创建日期和统计分布。

您也可以对用户标签进行以下操作：

搜索：您可以在页面中分类上方的搜索框按用户标签名称搜索用户标签。

编辑：单击页面右上方的编辑按钮后进入编辑弹窗，修改后单击保存。

下载：单击页面右上方的下载按钮后，下载标签统计分布数据。

删除：单击页面右上方的 选择删除，可删除不需要的用户标签。

另存：单击页面右上方的 选择另存，可对该标签规则进行另存操作。

批量管理：单击左下角的管理全部用户标签，进入用户标签管理列表页。

​

用户标签管理页面

在用户标签管理页面可以查看用户标签的名称、标识符、标签类型、所属分类、创建日期、创建人、最后修改人等信息。

您也可以对用户标签进行以下操作：

搜索：您可以在页面中列表上方的搜索框按用户标签名称和标识符来搜索用户标签。

编辑：单击单条用户标签右侧的 选择编辑，进入标签编辑弹窗修改后单击保存。

删除：单击单条用户标签右侧的 选择删除，可删除不需要的用户标签。

批量删除：在列表中使用复选框选择多个用户标签，可以进行批量删除。

批量移动：在列表中使用复选框选择多个用户标签，可以进行批量移动，将用户标签移动到目标分类中。

应用场景

基础指标值：过去30天活跃天数

基础指标值：过去90天平均订单支付金额

基础指标值：过去7天男装商品浏览次数占总商品浏览次数占比

最大值/最小值的事件属性：过去30天浏览次数最多的商品一级分类

首次/末次的事件属性：过去90天末次(最后一次)订单购买距今日期

列表类的事件属性：过去30天全部浏览的商品名称

分层标签：用户活跃度

高活跃用户：过去30天累计交易金额大于1千元且活跃天数大于4天‌

中活跃用户：过去30天累计交易金额大于300元或活跃天数大于2天‌

低活跃用户：过去30天有活跃的用户

SQL标签：过去7天订单支付金额总和

// 埋点事件: 订单支付事件  payOrderSuccess
// 事件属性：实际支付金额  payAmount_var
​
select
    gio_id 
    ,sum( var_payAmount_var ) as tag_value
from olap.event
where event_key = 'payOrderSuccess'
	and dateDiff( 'day' , dt , today () ) between 1 and 7
group by gio_id

SQL标签：过去30天浏览次数Top 3的商品名称

// 埋点事件：商品浏览事件   goodsDetailPageView
// 事件属性：商品名称      var_goodsName_var
​
--- 方法一(推荐) ---
select
	gio_id
	,groupArray(3)(var_goodsName_var) as tag_value
from 
(
select
    gio_id 
    ,var_goodsName_var
    ,count(1) as pv
from olap.event
where event_key = 'goodsDetailPageView'
	and dateDiff( 'day' , dt , today () ) between 1 and 30
group by gio_id
	,var_goodsName_var
order by gio_id
	,count(1) desc 
	,var_goodsName_var
)
group by gio_id
​
--- 方法二 ---
	gio_id
	,groupUniqArray(var_goodsName_var) as tag_value
from 
(
select
    gio_id 
    ,var_goodsName_var
    ,count(1) as pv
    ,row_number() over ( partition by gio_id order by count(1) desc, var_goodsName_var ) as num
from olap.event
where event_key = 'goodsDetailPageView'
	and dateDiff( 'day' , dt , today () ) between 1 and 30
group by gio_id
	,var_goodsName_var
)
where num <= 3
group by gio_id

SQL标签：过去90天最后一次订单支付具体日期

// 埋点事件: 订单支付事件  payOrderSuccess
​
--- 方法一(推荐) ---
select
  	gio_id 
		,argMax( dt , dt ) as tav_value
from olap.event
where event_key = 'payOrderSuccess'
		and dateDiff( 'day' , dt , today () ) between 1 and 90
group by gio_id
​
--- 方法二 ---
select
	gio_id
	,groupArray(1)(dt)[1] as tag_value
from 
(
	select
	    gio_id 
	    ,dt
	from olap.event
	where event_key = 'payOrderSuccess'
		and dateDiff( 'day' , dt , today () ) between 1 and 90
	order by gio_id
		,dt desc
)
group by gio_id

SQL标签：过去90天最后一次订单支付距今天数

// 埋点事件: 订单支付事件  payOrderSuccess
​
--- 方法一(推荐) ---
select
    gio_id 
		,dateDiff( 'day' , argMax( dt , dt ) , today() )  as tav_value
from olap.event
where event_key = 'payOrderSuccess'
		and dateDiff( 'day' , dt , today () ) between 1 and 90
group by gio_id
​
--- 方法二 ---
select
	gio_id
	,dateDiff( 'day' , groupArray(1)(dt)[1] , today() ) as tag_value
from 
(
	select
	    gio_id 
	    ,dt
	from olap.event
	where event_key = 'payOrderSuccess'
		and dateDiff( 'day' , dt , today () ) between 1 and 90
	order by gio_id
		,dt desc
)
group by gio_id