标签体系是结合业务场景构建的标签分类， 如一级分类：基础属性、行为属性、营销属性、风控属性等， 再进行逐层级的拆分和丰富 。 标签体系一是要便于扩展， 二是要便于理解和使用 。 标签体系比画像标签更全面、丰富， 利用基础标签得到画像标签也是标签体系的输入 。 相比较画像标签预设了标签值的规则， 数据标签的灵活性更高， 具有更加强大的人群圈选分层能力 。
四、用户分群用户分群是指按照特定的条件选出目标用户， 进行洞察分析查看用户特征， 或者直接对这些用户进行运营触达 。 用户分群依赖于标签资产(指标类标签+画像标签)， 例如， 对流失用户进行召回， 按照：末次访问时间距今180天以上、历史订单数小于等于1等条件筛选出目标用户， 再利用短信、Push推送等营销手段进行召回策略的触达 。 用户分群的输入是标签， 输出是用户集合， 应用场景以精细化运营为主 。
五、用户洞察用户洞察是针对目标用户群体进行特征分析， 例如， 针对某次活动的下单用户， 查看用户的画像特征 。 或者针对运营活动的不同人群， 进行对比分析， 判断不同标签筛选出来的用户在转化效果上的差异， 调整下一次运营策略 。 用户洞察的输入是人群， 输出是群体的画像特征 。
六、用户画像、画像标签、标签体系、用户分群的关系根据上述定义， 梳理这几个名称之间的关系如下图：

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通过对用户属性数据、行为数据、交易数据、商品数据等多种数据源的采集， 形成数据标签体系 。 标签体系可继续按照业务规则的抽象和标签值的处理， 形成画像标签 。 也可以直接当作筛选条件用于CDP平台的人群圈选 。
画像标签是经过抽象化的数据标签， 可用于用户个人画像、群体画像分析， 也可作为用户圈选的标签条件 。
用户分群的用户筛选条件可以来自于数据标签和画像标签， 应用场景包括：人群画像分析、精细化运营和精准营销 。

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七、小结用户画像、画像标签、用户分群这些概念单独都很简单容易理解， 但是放到一起后， 你能准确区分它们之间的关系和边界吗?了解它们之间的差异点， 在数据化运营应用或数据产品设计时， 才会更加的清晰 。

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