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高新技术改造传统产业

需求背景

标签画像技术的迭代升级主要涉及标签的生命周期管理，包括需求的生成、提出、审批、发布、管理和退出等环节。每个标签都应在其生命周期内进行迭代更新，不断优化和升级标签更新规则。

在技术层面，标签加工与更新涵盖各类型标签的制作、测试以及上线与更新等步骤，以满足营销需求。此外，梳理标签的加工方式并判断哪些是离线标签、实时标签或算法标签，对于引入相应的产品和开发人员进行开发也是至关重要的。

从运算层级角度看，标签可以分为事实标签、模型标签和预测标签。事实标签是基于原始数据库数据的统计分析结果，例如用户投诉次数，就是基于用户一段时间内实际投诉行为进行的统计。

传统的标签加工方式主要在离线数仓中完成，由数据开发负责标签的加工和运行。当运营或市场团队需要某个标签时，需通过产品经理向数据开发提交需求，这种方式存在一些问题，如标签资产不可见等。因此，动态化的标签管理变得尤为重要，以确保标签的准确性和时效性。

需解决的主要技术难题

在迭代升级标签画像技术的过程中，需要解决的主要技术难题包括：

1. 标签的生命周期管理问题：这涉及到需求的生成、提出、审批、发布、管理和退出等环节。每个标签在其生命周期内都需要进行迭代更新，不断优化和升级标签更新规则。

2. 标签的准确性和时效性问题：传统的标签加工方式主要在离线数仓中完成，由数据开发负责标签的加工和运行。当运营或市场团队需要某个标签时，需通过产品经理向数据开发提交需求，这种方式存在一些问题，如标签资产不可见等，因此动态化的标签管理变得尤为重要。

3. 用户标签画像构建过程中的问题：我们访谈了超过40个客户，发现大家在构建用户标签与画像的过程中有一些共性的问题。例如，营销部门想用标签却需要等研发排期，标签制作下来，却已经错过最佳营销窗口期；没有标签管理系统，难以持续了解用户的演变路径。

期望实现的主要技术目标

期望实现的主要技术目标包括：

1. 建立精准的用户画像：通过分析用户的属性、偏好、生活习惯、行为等信息，抽象出标签化的用户模型。这种高度精炼的特征标识可以让人更容易理解用户，并且方便计算机处理。目标是描述人，认识人，了解人，理解人。此外，构建用户的360°画像，从用户的各个维度进行分析，了解用户是谁，他们有什么特征，他们的兴趣偏好，而这些信息的研究是企业制定营销策略、服务策略，提升用户满意度的重要依据。

2. 优化标签管理：利用大数据技术和智能标签管理分析平台（DataTag），实现标签萃取、标签管理、群组细分和全面画像。这样可以构建以业务价值为导向的标签体系和多样化群组，将数据资产标签化，数据标签价值化，应用于企业智能化运营与营销。同时，搭建一个满足市场、运营、产品、数据分析师等人员需求的用户画像系统，主要目标包括用户分析、标签查询、营销活动对接等。

3. 提升标签的准确性和时效性：解决传统标签加工方式存在的问题，如标签资产不可见等，确保标签的准确性和时效性。这需要不断优化和升级标签更新规则，以满足营销需求。

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