按用途分类
01
按用途分类的标签，可分为基础信息、用户行为、业务偏好、场景标签。通常面向产品 / 业务人员，分类时需要根据实际的业务需要进行类别划分，以便适配业务人员在通用场景和定制场景下标签的使用。
按统计方式分类
02
按统计方式分类的标签可分为事实类标签、规则类标签、预测类标签。与按用途分类不同的是，按统计方式分类的 3 类标签通常面向研发人员，意指标签是按何种方式计算而来，其复杂程度、产研成本由低至高。
1 ) 事实类标签
事实类标签是用户画像最基础、最常见的标签，通常是基于原始数据清理后的归类，用于描述客观事实。例如，姓名、会员等级、终端类型、购买次数、购买金额等。
2 ) 规则类标签
规则类标签，顾名思义，是基于确定的规则而产生。与事实类标签不同的是，规则类标签拥有更多的业务属性，其业务规则需与业务人员共同制定。例如，将 " 活跃用户 " 标签可定义为，" 过去 30 天发生 a 行为 x 次 "&" 过去 30 天发生 b 行为 x 次 "，进行综合评定。
按时效分类
03
按时效分类，可分为静态标签、动态标签，方便业务人员在需求提出时做好时间维度的限制，同时方便开发人员在标签更新时，设置静态标签的更新时间更长，提升数据产出效率。
1）静态标签
静态标签通常用于描述固有属性，不随时间的变化而改变，如性别、身高、体重等。
2）动态标签
动态标签需要动态更新，来保持标签的有效性，如近 7 天购买次数、近 30 天加购次数等。
发布者：糖太宗，转载请注明出处：https://www.qztxs.com/archives/product/7252
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