用户画像基础（七）
2024-12-18 10:26:34 # 项目基础 # 用户画像 # 用户标签/标签管理介绍实例 #用户画像

用户标签系统概述

在当今数字化时代，企业对于用户的理解和洞察变得至关重要。用户标签系统作为一种强大的工具，可以帮助企业更好地了解用户，实现精准营销、个性化服务和高效运营。

（一）什么是用户标签系统

用户标签系统是一种将用户的各种特征和行为进行分类、归纳和标记的工具。通过为用户打上不同的标签，企业可以快速了解用户的属性、兴趣、行为习惯等信息，从而为用户提供更加个性化的服务和营销活动。

（二）用户标签系统的作用

  1. 精准营销：根据用户标签，企业可以针对不同的用户群体制定个性化的营销方案，提高营销效果和转化率。
  2. 个性化服务：了解用户的需求和偏好，为用户提供个性化的产品推荐、服务内容和界面展示。
  3. 用户洞察：通过分析用户标签，企业可以深入了解用户的行为模式和需求趋势，为产品研发和业务决策提供数据支持。
  4. 风险控制：识别潜在的风险用户，采取相应的风险控制措施，降低企业的经营风险。
  5. 统一企业内标签使用规范：拉齐公司各个部门间的命名和逻辑的差异，让大家使用同一套规范策略

原子标签

（一）定义

原子标签是最基本的用户标签，直接来源于用户的原始数据，不能再进一步分解。例如，用户的性别、年龄、地域等信息就是原子标签。

（二）举例说明

  1. 性别标签：男、女。
  2. 年龄标签：18 岁以下、18-24 岁、25-30 岁等。
  3. 地域标签：北京、上海、广州等。
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SELECT user_id,
       user_sex
FROM loan.dws_user_base_info_d;
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SELECT user_id,
       CASE
           WHEN user_age < 18 THEN '18 岁以下'
           WHEN user_age >= 18 AND user_age < 25 THEN '18-24 岁'
           WHEN user_age >= 25 AND user_age < 30 THEN '25-30 岁'
           -- 添加更多年龄区间的判断
           ELSE '未知' END AS age_tag
FROM loan.dws_user_base_info_d;
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SELECT user_id, location AS location_tag
FROM loan.dws_user_base_info_d;

衍生标签

（一）定义

衍生标签是在原子标签的基础上，通过一定的计算或转换得到的标签。衍生标签通常反映了用户的更深入的特征或行为模式。

（二）举例说明

  1. 用户活跃度标签：根据用户的登录次数、浏览时长、操作频率等指标计算得出的标签，如高活跃度用户、中活跃度用户、低活跃度用户。
  2. 用户价值标签：根据用户的消费金额、购买频率、订单金额等指标计算得出的标签，如高价值用户、中价值用户、低价值用户。
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SELECT user_id,
       CASE
           WHEN login_count > 10 AND browse_duration > 60 AND purchase_amount > 1000 THEN '高活跃度用户'
           WHEN login_count >= 5 AND browse_duration >= 30 AND purchase_amount >= 500 THEN '中活跃度用户'
           ELSE '低活跃度用户' END AS activity_tag
FROM user_actions;
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SELECT user_id,
       CASE
           WHEN purchase_amount > 5000 THEN '高价值用户'
           WHEN purchase_amount >= 2000 AND purchase_amount <= 5000 THEN '中价值用户'
           ELSE '低价值用户' END AS value_tag
FROM user_actions;

派生标签

（一）定义

派生标签是在已有标签的基础上，通过进一步的分析和推理得到的标签。派生标签通常反映了用户的特定行为模式或潜在需求。

解释性不高，因为我们这个标签是对未来的一种状态的预测判断，通过我们的历史经验处理的标签

这个最多可以使用在风控中，我们根据历史的表现，按照我们自己之前的经验来设置规则来判断这个人是不是一个风控的用户

（二）举例说明

  1. 潜在流失用户标签：根据用户的活跃度下降趋势、长时间未登录等指标判断得出的标签，表明用户有流失的风险。
  2. 潜在购买用户标签：根据用户的浏览历史、收藏夹内容、购物车状态等指标判断得出的标签，表明用户有购买某类产品的潜在需求。

（三）关键 SQL 语句示例
假设我们有一个用户行为表user_actions，其中包含字段user_id、last_login_date（最后登录日期）、browse_history（浏览历史）、cart_status（购物车状态）。以下是获取潜在流失用户标签的 SQL 语句：

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SELECT user_id,
       CASE
           WHEN DATEDIFF(CURDATE(), last_login_date) > 30 AND login_count < 5 THEN '潜在流失用户'
           ELSE '非潜在流失用户' END AS potential_churn_tag
FROM user_actions;
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SELECT user_id,
       CASE
           WHEN browse_history LIKE '%product_category_X%' AND cart_status = 'active' THEN '潜在购买用户（产品类别 X）'
           -- 添加更多产品类别的判断
           ELSE '非潜在购买用户' END AS potential_purchase_tag
FROM user_actions;

复合标签

不会实际的落地

主要的实现逻辑是做一个view的视图，我们只使用一次，不需要落地，放在视图里面使用完就扔掉就好

（一）定义

复合标签是由多个原子标签、衍生标签或派生标签组合而成的标签。复合标签通常反映了用户的复杂特征或行为模式。

（二）举例说明

  1. 高价值活跃用户标签：由高价值用户标签和高活跃度用户标签组合而成，表示既具有高价值又具有高活跃度的用户。
  2. 潜在流失高价值用户标签：由潜在流失用户标签和高价值用户标签组合而成，表示有流失风险的高价值用户。
    假设我们已经有了高价值用户标签value_tag和高活跃度用户标签activity_tag。以下是获取高价值活跃用户标签的 SQL 语句：
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SELECT user_id,
       CASE
           WHEN value_tag = '高价值用户' AND activity_tag = '高活跃度用户' THEN '高价值活跃用户'
           ELSE '非高价值活跃用户' END AS high_value_active_tag
FROM (
         SELECT user_id, value_tag, activity_tag
         FROM user_actions
     ) AS subquery;
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SELECT user_id,
       CASE
           WHEN potential_churn_tag = '潜在流失用户' AND value_tag = '高价值用户' THEN '潜在流失高价值用户'
           ELSE '非潜在流失高价值用户' END AS potential_churn_high_value_tag
FROM (
         SELECT user_id, potential_churn_tag, value_tag
         FROM user_actions
     ) AS subquery;

标签管理在企业中的应用

标签做完之后怎么让业务部门看的懂，怎么保证不同部门输出的同一个标签是相同的含义，怎么保证相同含义的标签在不同的部门中是使用了相同的单词？

词根拆解

借贷领域：

一、申请人相关

  • 词根字段：applicant、id
    • loan_applicant_id：可拆分为 “loan”（借贷）+“applicant”（申请人）+“id”（标识符）

二、信用评估相关

  • 词根字段：credit、score
    • credit_score：“credit”（信用）+“score”（分数）
  • 词根字段：debt、income、ratio
    • debt_to_income_ratio：“debt”（债务）+“to”（与…… 相比）+“income”（收入）+“ratio”（比率）

三、借贷金额相关

  • 词根字段：loan、amount、requested
    • loan_amount_requested：“loan”（借贷）+“amount”（金额）+“requested”（被请求的）

四、借贷期限相关

  • 词根字段：loan、term、months
    • loan_term_months：“loan”（借贷）+“term”（期限）+“months”（月）

五、还款相关

  • 词根字段：repayment、status
    • repayment_status：“repayment”（还款）+“status”（状态）
  • 词根字段：last、payment、date
    • last_payment_date：“last”（最后）+“payment”（支付）+“date”（日期）

六、收入验证相关

  • 词根字段：income、verification、status
    • income_verification_status：“income”（收入）+“verification”（验证）+“status”（状态）

七、审批相关

  • 词根字段：loan、approval、status
    • loan_approval_status：“loan”（借贷）+“approval”（批准）+“status”（状态）

八、抵押相关

  • 词根字段：collateral、info
    • collateral_info：“collateral”（抵押品）+“info”（信息）

商城领域：

一、客户相关

  • 词根字段：customer、id
    • customer_id：“customer”（客户）+“id”（标识符）

二、购买金额相关

  • 词根字段：purchase、amount
    • purchase_amount：“purchase”（购买）+“amount”（金额）

三、产品类别相关

  • 词根字段：product、category、id
    • product_category_id：“product”（产品）+“category”（类别）+“id”（标识符）

四、订单相关

  • 词根字段：order、date
    • order_date：“order”（订单）+“date”（日期）

五、配送相关

  • 词根字段：shipping、address
    • shipping_address：“shipping”（运输）+“address”（地址）

六、支付相关

  • 词根字段：payment、method
    • payment_method：“payment”（支付）+“method”（方式）

七、退货相关

  • 词根字段：return、status
    • return_status：“return”（返回）+“status”（状态）

八、忠诚度相关

  • 词根字段：loyalty、points
    • loyalty_points：“loyalty”（忠诚）+“points”（积分）

九、浏览相关

  • 词根字段：browsing、duration
    • browsing_duration：“browsing”（浏览）+“duration”（持续时间）

十、购物车相关

  • 词根字段：cart、item、count
    • cart_item_count：“cart”（购物车）+“item”（物品）+“count”（数量）。
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