通过给每个用户打标，方便后续通过用户标签来快速筛选用户，给不同的用户满足不一样的需求。
标签体系也能给不同的用户标签群体，推送不同的内容，从而达到精准营销的目的。
标签体系架构可以分为三个部分：数据加工层，数据服务层，数据应用层。每个层面面向用户对象不一样，处理事务有所不同。层级越往下，与业务的耦合度就越小。层级越往上，业务关联性就越强。
1、需求分析
在建立用户标签体系的时候，首先要梳理企业的各个业务线，并结合现有的服务进行梳理，来满足产品，运营，算法推荐，数据挖掘、数据分析对用户的不同维度的需求。
有了这些丰富的场景后，才能很好的从中提取有用的用户标签，保证标签设计出来了之后，能满足全线的业务需求。
2、建立标签库
接着就需要建立标签库，以便于后续通过标签库来圈定人群。
标签类型：：静态标签、动态标签、实时标签、非实时标签、算法学习标签、非算法学习标签
静态标签：数据长期不会变化的标签，比如性别、国籍、职业等等。而数据的获取一般是通过数据库来获取。
动态标签：数据会经常变化的标签，比如购买频次、购买金额、购买客单价、购买品类等。这些往往系统中是存在数据的，通过数据计算就可以得知，一般比较准确。
实时标签：有些场景下，我们需要实时动态计算标签的数据，比如新老用户标签，是否消费标签。
非实时标签：有些场景下，标签并不需要实时更新，可能T+1天就可以了，比如近三十天购买频次，平均客单价等。一般系统会在半夜跑完数据，利用服务器空闲的时间段来运算。
算法学习标签：有些标签数据通过用户填写会有误差，那就需要用到算法来运算了。比如用户找工作，填写职类往往和自己简历不匹配，这时候就需要算法模型来矫正这个标签
非算法学习标签：有些标签不需要用到算法来识别，就能够很好的保证准确性的，这种系统照常计算就可以了。
3、标签可视化
有了标签库，这些标签需要分门别类的进行摆放，通过圈选多个标签组合后，可以快速圈选到对应的人群包。一般圈选后，还可以看到推送的用户数量。标签的数量支持单选或者多选，自由组合。
4、标签更新和维护
建立好标签了后，要做好定期的维护，确保标签的准确性
(1)定期抽查标签数据是否准确
(2)定期检查标签的使用情况，对于不经常使用的标签进行删除或者隐藏处理
(3)是否存在重复的标签，如果有也可以进行清除或者整合
(4)是否存在还未实现的标签但是运营经常使用的，可以制定版本计划进行开发
(5)标签数据手动纠偏，有些时候，我们很确定这个用户标签的正确数据，那我们可以手动进行维护，更新为正确的数据
5、建立精细化运营平台
该平台的主要目的是用来圈选用户，然后根据圈选的用户进行运营。
以短信邀约用户进行职位投递的例子来看：
(1)圈选用户
在用户库里面，选择符合需要发送短信进行邀约面试的用户，比如：学历，职类，性别，求职状态，工作年限等。
(2)短信触发规则
确定触发的批次和每天发送的时间，并设置规则，避免频繁打扰用户，一天短信发送同一用户短信不能多于三条，除了验证码。
(3)设置推送内容
这里的内容包括：职位信息，职位链接，匹配信息等等。
(4)AB监控策略
一般有时候，我们不确定推送的效果，那我们可以针对同一批人群，指定两个不同的推送策略，然后再结合数据来观测效果。
(5)数据监控
推送信息发出去了，我们需要定期监控数据，查看数据效果，通过数据来反馈实际的运营效果，如果数据效果不好，则需要快速暂停推送，指定新的推送策略。如果数据效果好，则可以制定为固定的推送策略，系统持续推送。
通过建立用户标签库、推送策略库、用户精细化运营平台，然后结合数据监控，最终达到精细化运营的目的，进而提升用户的拉新、留存、活跃、复购等。
数据质量评估是标签质量最基础的评价，主要分为准确度、覆盖度、稳定性三部分。
如企业开发了一个“用户职类”标签，业务想针对某个职类的人群进行精准投放。但经过筛选，才筛出来几千个人，和公司总体几千万用户相比，这样的标签是没有价值的。
上面这个例子反映的问题，其实就是标签的质量差，覆盖度太低了。除了覆盖度，还有很多指标可以衡量一个标签的质量，咱们在下面详细展开，主要通过数据质量、应用质量、业务质量三个方面来评价标签的质量。
标签覆盖度的含义，是指在一个标签中，有业务含义的人群数量与总人群数量的比例。
标签的质量评估中，标签值的相对稳定性，是重要的评估标准之一。比如一个标签的整体用户的占比有很大的波动，大概率这个标签是不准确的。
