用户标签

创建入口：左边导航栏 >【用户标签】

1、输入用户标签名称。在系统其它功能上使用用户标签时，可通过用户标签名称进行标签的标识

2、用户标签ID。系统中用户标签的唯一标识。全局唯一（大小写敏感），以tag_开头，且命名需是合法的变量名，只包含：大小写字母、数字、下划线；一旦保存，不可编辑

3、设置更新频率：根据数据的时效性设置，长期不会改变的标签，例如性别、生日、注册信息等标签可以设置为手动计算、需要定时更新保证标签有效性，例如用户活跃状态、购买情况的标签需要设置为每天凌晨自动更新

4、设置标签规则。系统支持自定义分层标签、事件偏好标签、事件指标标签等标签

如用户活跃城市分层标签、用户会员等级标签等，一个标签最多可设置20个分层。

比如一个企业会将自己的用户进行等级划分，需要定期查看每个等级用户数量的变化趋势，同时对不同等级的用户采取不同的运营手段，利用不同的运营策略，提高订单成交金额。可以创建一个名称为【会员等级】的标签，

这个标签包含了以下四个分层：普通、黄金、白金、钻石。

• 普通：注册用户，但未发生过购买行为
• 黄金：当月购买过一次的用户
• 白金：当月购买金额大于100元，且发生过取消订单金额小于等于10元
• 钻石：当月购买金额大于500元，且发生过取消订单金额小于等于50元

会员等级独立且互斥，在使用分层标签创建规则时，需要仔细考虑分层顺序，如果一个用户同时满足多个分层规则，优先会被标记上顺序靠前的标签，所以为了保证用户被标记到正确的标签，我们会将分层按照以下顺序进行

创建：钻石、白金、黄金、普通。

【钻石会员】的配置如下，如果一个用户满足钻石的规则，则这个用户的【会员等级】标签的值为【钻石】

【白金会员】的配置如下，如果一个用户满足白金的规则，则这个用户的【会员等级】标签的值为【白金】

【黄金会员】的配置如下，如果一个用户满足黄金的规则，则这个用户的【会员等级】标签的值为【黄金】

【普通会员】的配置类似上图，可以定义一个普通会员的规则，如果一个用户满足普通的规则，则这个用户的【会员等级】标签的值为【普通】

将订单指标作为用户的标签，比如，最近一年用户的订单实付金额的总和可进行如下设置，计算出来的用户标签为数组，如用户1的标签值为1000.2

将事件或订单第N次（首次/末次）发生时的属性作为用户的标签，比如用户A首次启动小程序时的场景。

自定义SQL标签数据源：
事件表 event_view：事存储的是所有的系统预置事件、自定义事件数据，表字段包含所有的系统事件属性和自定义事件属性；需要查询的事件及其属性可在事件元数据中查询。一下表格对重点表字段进行说明，

用户表 contact_view：用户表存储的是所有的用户数据，表字段包含所有的用户系统属性、用户自定义字段、标签组、用户标签。

清楚需要查询的表及字段后，需要写sql语句，系统会根据保存的sql语句进行用户标签的计算，sql语句需要注意一下三点。

1、查询结果需要返回contact_id(event.contact_id/contact.id)作为contact_id列

2、查询结果需要返回标签值作为value列，返回值类型需要与标签类型一致

3、日期（datetime/date）类型标签存储的值为毫秒级的时间戳

4、布尔型和数字型数字型是可以混用的，因为布尔型存在hudi的是integer的类型。如果数据的类型是date型的，会把他转为bigint型，因此数字型和日期型也是可以混用的。在计算用户标签时需要确定好标签的业务使用场景再确定标签类型

5、在子查询里不能用select *，需要列出用到的字段

6、本功能使用 presto 查询引擎，不兼容 Hive 的部分语法和函数。presto 官方支持的函数列表参考：点击查看

5、配置规则确认无误后，点击保存。

6、保存后系统不会立即发起计算，需要确保配置规则无误后，手动点击计算按钮，发起计算。

整个计算过程会有以下几个状态：

• 待计算：已经发起计算任务，等待系统计算
• 计算中：系统正在计算当天用户标签，尚未计算结束
• 计算完成：当天用户标签计算完成，并更新到标签日表中，计算完成后，用户标签报表使用新计算的结果展示，但是由于新的计算结果尚未冗余到用户表，所以动态组、报表的计算还是使用上次冗余到用户表的标签结果进行计算。
• 计算失败：计算失败了
• 冗余中：将新计算的用户标签结果冗余到用户表中
• 完成：冗余结束，系统会使用最新的用户标签结果进行动态组、报表的计算
• 失败：冗余失败

编辑

只有在完成、计算失败、失败的状态时，才可以进行编辑

立即计算

手动更新标签结果的方式，只有在待计算、完成、计算失败、失败的状态时，才可以进行立即计算。一天内的重复计算，不会保留每次的计算结果，只保留最近一次的计算结果。

删除

删除标签后，不可再重复使用被删除的标签ID创建新的标签。所以请尽量编辑标签而不是删除标签。

企业如果有自己的基础标签，会将基础标签导入到系统，从而进行人群的圈选后对人群做营销推送。
操作员选择外部文件标签类型创建标签

设置标签规则：

• 更新频率：默认为手动更新，不可修改
• 标签类型：可选字符型、数字、字符串数组、日期、布尔，一旦保存，不可重新修改
• 选择用户ID类型：默认为空，保存时需要校验，为空不可保存；可选用户ID类型参见（参见用户识别）
• 上传文件：可上传多个文件，也可手动删除导入的文件，保存后，重新编辑时，展示之前上传的文件

用户在公众号的留言、图文下的留言会带有情感，通过分析这些文本的情感，给用户打上用户对公众号或者某个图文的情感

设置标签规则：

• 更新频率：默认为手动更新，不可修改
• 选择待分析事件和属性：只支持“留言文本”和“微信图文留言”这两个事件的留言内容进行分析

编辑
只有在完成、计算失败、失败的状态时，才可以进行编辑

计算
保存后系统不会立即发起计算，需要确保配置规则无误后，手动点击计算按钮，发起计算。

整个计算过程会有以下几个状态：

• 待计算：已经发起计算任务，等待系统计算
• 计算中：系统正在计算当天用户标签，尚未计算结束
• 计算完成：当天用户标签计算完成，并更新到标签日表中，计算完成后，用户标签报表使用新计算的结果展示，但是由于新的计算结果尚未冗余到用户表，所以动态组、报表的计算还是使用上次冗余到用户表的标签结果进行计算。
• 计算失败：计算失败了
• 冗余中：将新计算的用户标签结果冗余到用户表中
• 完成：冗余结束，系统会使用最新的用户标签结果进行动态组、报表的计算
• 失败：冗余失败

手动更新标签结果的方式，只有在待计算、完成、计算失败、失败的状态时，才可以进行立即计算。一天内的重复计算，不会保留每次的计算结果，只保留最近一次的计算结果。

删除
删除标签后，不可再重复使用被删除的标签ID创建新的标签。所以请尽量编辑标签而不是删除标签。

创建标签

用户标签支持生日，星座，生肖三种类型

设置标签规则：

• 更新频率：默认为手动更新，不可修改
• 选择一个日期类型的用户属性，作为计算三种类型标签的依据
• 选择一个标签类型，目前支持“星座”，“生肖”，“生日”。

标签计算逻辑

纪念日类型	数据类型	规则	备注
星座	text	根据用户配置的日期属性按照备注中的日期规则， 将星座作为用户标签
生肖	text	根据用户配置的日期属性的年份分析对应的生肖，以此做为用户标签。 注意：默认用户选择的日期属性都是公历生日，所以会将年份转化成农历再分析对应的生肖	“鼠”，“牛”，“虎”，“兔”。。。
生日	number	根据用户配置的日期属性的月份+日期组成三位或者四位数，以此做为用户标签	例： 生日 标签值 1992年01月01日 101 1993年03月13日 313 1985年10月1日 1001 1991年11月23日 1123

创建标签

设置标签规则：

• 新开创建权重标签页面时
• 支持事件、订单作为计算指标

• 每个指标需要配置的权重系数为大于0的整数或小数(精确小数点后2位)，必填，所有权重系数累加不需要等于1，由客户自由定义。

• 最后的“A1”为配置过程中的命名的临时变量名，无实际含义，最后是将多个权重分累加的和作为标签，每添加一个事件，即命名一个临时变量名。

标签计算逻辑

• 将单个事件/订单选择的数字指标(例如：总次数，最大值，最小值，均值等)乘以与该事件/订单对应的权重系数得到权重分，再将所有指标的权重分累加的和作为用户标签。

业务定义

• 用户可定义初始行为和结束行为，这两种行为可以是不同事件，也可以是同一事件，然后在用户选择的时间范围内，筛选出同一人按顺序发生过初始行为和结束行为的，如成功配对，即为一次间隔数。

计算规则

现假设用户在一定时间范围内的事件顺序为：B → A → A → B → C → B → A → C → B → A，现需要计算用户在此时间范围内 初始事件A 到 结束事件B 的间隔分析。

• 计算逻辑为：先找到最先发生的 事件A，接着找到离此次 事件A 最近发生的 事件B ，且满足用户选择的时间粒度，即为第一个间隔，然后在此间隔后，继续找 事件A 与 事件B 的配对，且间隔与间隔之间不交叉，以此类推。
• 以上事件顺序的配对结果为：B -> A → A → B → C → B → A → C → B → A

创建标签

设置标签规则：

• 图示中1.2区域可选择2个事件，可以是同一种事件，支持配置事件条件，不可配置事件发生时间，2个事件的时间范围统一以1.1中配置的为准。
• 图示中1.3共5个选项
  • 平均值：在时间范围内，如个人发生了满足条件的多次事件间隔，计算平均值
  • 最大值：在时间范围内，如个人发生了满足条件的多次事件间隔，取最大值
  • 最小值：在时间范围内，如个人发生了满足条件的多次事件间隔，取最小值
  • 首次间隔：在时间范围内，如个人发生了满足条件的多次事件间隔，取首次间隔的时间
  • 末次间隔：在时间范围内，如个人发生了满足条件的多次事件间隔，取末次间隔的时间

创建标签

设置标签规则：

• 新开创建RFM标签页面时

• 支持设置计算的时间范围、订单条件、定义RFM（平均值和自定义）、以及用户分层名称的自定义

标签计算逻辑

• 通过计算满足RFM的条件，将用户分层为8个分组，并给客户打上自定义的标签值

系统按RFM指标，会分成8个分组，默认如下，也可自定义修改标签值名称

创建入口：左边导航栏 >【用户标签】

1、输入用户标签名称。在系统其它功能上使用用户标签时，可通过用户标签名称进行标签的标识

2、用户标签ID。系统中用户标签的唯一标识。全局唯一（大小写敏感），以tag_开头，且命名需是合法的变量名，只包含：大小写字母、数字、下划线；一旦保存，不可编辑

3、设置更新频率：根据数据的时效性设置，长期不会改变的标签，例如性别、生日、注册信息等标签可以设置为手动计算、需要定时更新保证标签有效性，例如用户活跃状态、购买情况的标签需要设置为每天凌晨自动更新

4、设置标签规则。系统支持自定义分层标签、事件偏好标签、事件指标标签等标签

如用户活跃城市分层标签、用户会员等级标签等，一个标签最多可设置20个分层。

比如一个企业会将自己的用户进行等级划分，需要定期查看每个等级用户数量的变化趋势，同时对不同等级的用户采取不同的运营手段，利用不同的运营策略，提高订单成交金额。可以创建一个名称为【会员等级】的标签，

这个标签包含了以下四个分层：普通、黄金、白金、钻石。

• 普通：注册用户，但未发生过购买行为
• 黄金：当月购买过一次的用户
• 白金：当月购买金额大于100元，且发生过取消订单金额小于等于10元
• 钻石：当月购买金额大于500元，且发生过取消订单金额小于等于50元

会员等级独立且互斥，在使用分层标签创建规则时，需要仔细考虑分层顺序，如果一个用户同时满足多个分层规则，优先会被标记上顺序靠前的标签，所以为了保证用户被标记到正确的标签，我们会将分层按照以下顺序进行

创建：钻石、白金、黄金、普通。

【钻石会员】的配置如下，如果一个用户满足钻石的规则，则这个用户的【会员等级】标签的值为【钻石】

【白金会员】的配置如下，如果一个用户满足白金的规则，则这个用户的【会员等级】标签的值为【白金】

【黄金会员】的配置如下，如果一个用户满足黄金的规则，则这个用户的【会员等级】标签的值为【黄金】

【普通会员】的配置类似上图，可以定义一个普通会员的规则，如果一个用户满足普通的规则，则这个用户的【会员等级】标签的值为【普通】

可通过设置以用户属性，事件，行为序列以及订单四个维度的规则打上生命周期标签，现提供AIPL及5A模版或自定义：

AIPL

是一种将品牌人群资产定量化、链路化运营的手段。

• A（Awareness）：代表品牌认知人群，一般指与品牌被动发生接触的人群，例如品牌广告触达和品类词搜索的人。

• I（Interest）：代表品牌兴趣人群，一般指与品牌主动发生接触的人群，例如广告点击、浏览品牌/店铺主页、参与品牌互动、浏览产品详情页、品牌词搜索、领取试用、订阅/关注/入会、加购收藏的人。

• P（Purchase）：代表品牌购买人群，包括发生过购买行为的人。

• L（Loyalty）：代表品牌忠诚人群，例如购买人群中，发生了复购行为或对品牌有正面评价、分享的人。

5A

5A模型是营销大师菲利普科特勒在《营销革命4.0》里提出的营销模型。

• A1 了解（Aware）：指顾客被动接受信息，例如品牌广告触达和品类词搜索的人。
• A2 吸引（appeal）：指品牌印象增加的顾客，例如广告点击、参与品牌互动、浏览产品详情页、品牌词搜索的人。
• A3 问询（Ask）：指被好奇驱使主动搜索信息的顾客，例如引导进店人数等。
• A4 行动（Act）：指采取行动的顾客，例如收藏、购买，以及购买后的消费，使用及售后服务的人。
• A5 拥护（Advocate）：指对品牌有忠诚度并进行宣扬的客户，例如成为粉丝的人。

系统默认展示最近7天的标签用户数，使用标签值作为维度查看每天不同标签值的用户分布。

一天内的重复计算，不会保留每次的计算结果，只保留最近一次的计算结果。所以如果在6月12日发生了多次计算，报表中6月12日的数据只展示当天最后一次计算的结果。

系统会返回top100个分组的用户数

报表中支持查看最近50次的计算结果（一天内多次计算只保留最后一次计算结果），如果超过50个，会在第二天凌晨对超出限制的历史版本进行删除，保留最新的50次计算结果。

如果想对6月10日计算出的白金用户进行微信群发，可点击表格中当天该分组的数字，选择新建动态组。动态组计算完成之后，可在微信营销中选择此动态组进行群发。

客户旅程：不支持

动态组：支持作为用户属性筛选条件

报表分析：

• 事件分析：维度、筛选条件
  
• 
  
  
• 用户分析：筛选条件、维度
• 漏斗分析：筛选条件
• 分布分析：筛选条件
• 路径分析：筛选条件
• 留存分许：筛选条件、维度（除数组类型外）
• LTV分析：筛选条件、维度（除数组类型外）
• 间隔分析：筛选条件、维度（除数组类型外）

• 归因分析：筛选条件

• 订单分析：筛选条件、维度
• RFM分析：筛选条件
• 商品关联分析：筛选条件
• 注意：如果一天内多次修改标签规则计算新的结果，需要在使用此标签的报表上强制刷新才能使用最近计算结果查询报表指标