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在運營工作中，我們經常需要做好用戶標簽設計，優化用戶畫像，以更好地服務平臺和業務運營，這篇文章里，作者就結合實際案例，針對用戶標簽設計等問題進行了示例總結，一起來看。

源起

房產頻道內頁對于平臺效果廣告貢獻雖然多，但仍然有些保量任務消耗不完。

同時平臺頻道內頁對于目標用戶的留存活躍有所依賴，提供更多的留資轉化用以增強廣告主對平臺的信心。

通過兩方面著手：

1. 優化現有用戶畫像；
2. 搭建平臺內的資源位系統，推薦目標人群合適的樓盤。

一、優化現有用戶畫像

從房產購房的目標用戶群入手，調研線上用戶購房目標預期，然后細拆不同目標用戶類型，用以推薦相關樓盤信息。其實從新聞的視角我們可以獲取較為全面的用戶標簽，然而，從定義實際的房產垂類來說，仍然存在一定的gap造成短時間內不能快速的獲取目標用戶類型。也因此造成了需要詳細落地的方案帶動標簽精準度。

從目標用戶入手，大類畫像可以分為：養老、自助\剛需上車、投資、落戶。商品就可以按照這幾類大的范圍去推送排序。

從以下幾個維度區分不同的畫像群體：戶型、城際交通、小學教育資源、附近商圈、醫療配套、生活配套、2km地鐵。

二、搭建用戶側標簽

接下來是用戶側的數據準備，完整的應當包含：事實行為（事件事實標簽）、總體特征（計算標簽）、特征（特征預測標簽）。

事實行為——客觀量化的標簽信息，即用戶/商戶/地標/物品 在“真實世界”中，所產生的數據，比如，A用戶在昨天16:44進入房產頻道頁申請了去看房的資源。在這條記錄信息中：

• 用戶瀏覽
• 用戶搜索
• 用戶是否留資
• 城市天氣
• 交通路況

都可以拆解到更細粒度的標簽。

總體特征——在某個時間段中，用戶/商戶/地標/物品的 “總體數量” ，即經過特定計算加工后的結果值。通常是由一些條件限制得出來的結論。比如：統計在過去7天瀏覽地鐵房的用戶量；

• 近７天下單次數的總和 （統計方式：總和）
• 近７天下單最后一次的品類 (統計方式：最后歸因)
• 近30天 城市溫度的平均值?。ńy計方式：平均）

標簽——用戶/商戶/地標/物品 所具備的”特征”，即經過規則、模型分析后的推測。比如：對老破小改造的視頻感興趣的用戶：

• 用戶瀏覽戶型偏好
• 用戶收藏喜好

以上三類標簽，在不同場景使用頻率不同，一般來說，能夠高頻被各類場景調用最多的是特征預測標簽，無論資源位、推薦流都會用來實時給用戶即時的反饋；而計算標簽主要使用在投放廣告、資源位、促活等運營策略當中，用以盤活線上可能參與的活躍用戶；最后的事實標簽主要依賴對線上用戶的總分布特征、分析平臺服務的全量用戶分布。

三、用戶標簽系統示例

展示一份從用戶畫像當中提取的基礎標簽信息——聚類用戶標簽的維度。