用户标签体系的搭建需要适应于实际场景，否则无法落地或应用的标签体系，将会耗费更多资源，也不便于公司业务的推进。那么，如何才能成功地搭建适用于大多数普通公司、而非仅仅适用于大厂的用户标签体系？

一、标签设计的两大前提是：（1）数据情况（2）业务需求

二、标签体系如何分类？

标签体系分为三种类型：

• 用户属性数据（静态标签）
• 用户行为数据（动态标签）
• 用户交易数据（预测标签）

（1）用户属性数据（静态标签）

静态标签是指，用户主动提供的数据，指用户长时间内不会变的基础信息，比如用户的性别、年龄、地域、婚姻、来源渠道等。

（2）用户行为数据（动态标签）

动态标签是指用户在系统内的行为数据，是实时变动的。比如用户的行为、交易次数、消费金额、产品购买偏好、兴趣爱好及用户满意度等。

（3）用户交易数据（预测标签）

预测标签是根据静态和动态标签，给用户贴的预测标签，比如用户的消费能力、近期需求、人群属性、用户价值、购买周期等，以此达到千人千面的推送效果。

三、标签体系如何搭建？

艾客使用RFM细分法搭建用户标签，通过用户最近的消费、消费频率和消费金额三个板块的数据把用户分为新老客户、成熟客户、忠诚客户、沉默客户、睡眠客户、流失客户、中高低客户，同时参考用户购买次数和金额，针对不同级别的客户制定个性化营销策略，实现精准化营销。