style="text-indent:2em;">大家好，关于如何设计一个完善的用户标签体系很多朋友都还不太明白，不过没关系，因为今天小编就来为大家分享关于模型标签分层怎么弄好看的知识点，相信应该可以解决大家的一些困惑和问题，如果碰巧可以解决您的问题，还望关注下本站哦，希望对各位有所帮助！
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c4D分层渲染什么意思
意思是:你可以对模型和灯光分别添加合成标签，然后使用合成标签里面的对象缓存，然后回到渲染设置中设置多通道渲染，添加多个对象缓存并对应设置好缓存的序号，然后添加多通道渲染里的光照，这样渲染出来之后就可以去合成软件中分离出来了
excel透视表可以多个行，列标签并列不分层吗
工具：Office2013；方法如下：；
在做好的数据透视表中，将列标签并列显示：；
在设计选项卡中，先将报表布局设置为“以表格形式显示”:；
然后再选择“重复所有项目标签”，这样就实现并列不分层显示了：
如何设计一个完善的用户标签体系
构建完善的用户标签体系，神策数据有丰富的实践经验分享给你！下面主要分为三步来回答你的问题：
用户标签画像的价值如何构建可落地的用户标签体系如何利用用户画像分析赋能业务落地一、用户标签画像的价值用户标签洞察是精细化运营的底层能力。
举一个例子，一个电商产品的运营部门，其产品的日活大约100万，销售额目标是5000万，有10万元的营销预算。在预算有限的情况下，为了达到销售目标，需要弄清楚三个问题：
预算花在谁身上？如果确定发券，要发多少张券，面值多少，面向什么品类，有效期多久？我应在什么时候发这张券？这些问题会决定你的资源利用情况，洞察用户标签，能为制定营销策略提供灵感：
比如，你可以给对销售额贡献最大的群体发券——往往80%的销售额会产生于20%的头部用户，找对目标就已经成功一半。我们可以事先根据群体的单品偏好和品类偏好标签，去制定要发什么类型的优惠券；活动策略制定好以后，我们希望目标人群大部分人都能收到推送，这样优惠券的效果能覆盖最多的人群。最终可以根据他们的活跃特征，去选择推送的时间段。
经过测试后发券策略有效，应该将运营策略常态化。如果能把用户标签和智能运营平台打通，将个性化消息推送和个性化优惠券自动化，运营部门就可以抽出人力，开始分析并测试下一个运营策略……一个个小细节的优化堆砌起来后，业务的增长和产品的优化就实现了。
每一个细节都让业务变得更好，用户标签洞察是精细化运营的底层能力。
1、标签是什么？
简单地说，所谓的用户标签，就是对用户某个维度特征的描述与刻画。
用户标签可以有很多种存在形式，可以是用户的自然属性，可以是对用户交易、资产数据的统计指标，也可以是基于某些规则，总结出的一些分层。无论是哪种形式，都是对用户的某个维度特征做描述与刻画，让使用者能快速获取信息。
2、用户标签应用场景
按照我们在多家不同企业落地标签体系的经验，用户标签的应用主要有四种场景。
首先是辅助分析洞察，用户标签可以辅助业务人员快速获得用户的信息认知，发现显著特征，获得业务灵感。
其次是丰富数据分析的维度，对我们的业务数据做更深层的对比分析。分析洞察获得业务灵感后，标签可以辅助业务落地。
再次可以将用户群体切割成更细的粒度，使运营从粗放式到精细化，以多种运营触达手段，像短信、推送、活动、优惠券等等，对用户进行驱动和挽回，达到事半功倍的效果。
最后用户标签还可以作为数据产品的基础，例如个性化推荐系统、广告系统、CRM管理工作等。自动化的数据产品系统能更有效地利用用户标签的威力。
3、建设标签画像体系的要求与成本
需要注意的是，虽然用户标签画像体系是有价值的，但不是每个公司都能做。
第一，企业需要有足够丰富的内容、商品、服务或客户属性层次，或者业务进入稳定期，客群量级达到一定规模。
第二，标签画像体系并不是一个拿来即用的东西，它需要投入一定的人力和资源去建设和维护，才能和公司的业务场景很好地结合，发挥它的价值。
第三，用户标签体系有建设和维护成本，公司需要有相对完备的用户行为数据采集能力，如果没有丰富的数据源，用户标签也是巧妇难为无米之炊。需要衡量资源投入的性价比。
第四，公司在建设标签画像体系之前，应该先想好它需要落地的业务场景。如果没有明确可落地的业务流程和人员，即使花了大力气去建设用户标签体系，它也只是一堆死数据，只能摆在那里存着，这就没什么意义。技术并不是万能的，要和商业进行结合。
二、如何构建可落地的用户标签体系？1、四大标签主题
在神策，建设标签体系的第一个问题，是它应如何与业务流程结合。
业务部门应用标签的流程，通常可以归纳为三个问题：目标人群是谁？目标喜欢什么？怎么执行策略？
这三个问题其实需要通过四个不同的标签主题解答：价值分层、生命周期、行为偏好和营销偏好：
1.在进行目标选择时，从价值分层标签或生命周期标签入手
2.定好目标人群后，关注行为偏好寻找策略切入点
3.最后，通过营销偏好标签，优化营销策略
这四个主题标签同时也构成我们完整的标签体系，下图展示了四个主题的标签示例和适用场景。
（1）价值分层
价值分层的目的是将有限的资源投入到最重要的地方。如果有明确想要促进的业务指标，或者需要对目标人群做分群精细化运营，可以重点梳理商业价值分层的标签。
例如在电商行业中，通过历史付费次数、历史付费金额和最近一次付费时间这三个标签能够指导用户分层，找到“最有价值的用户”——贡献80%价值的20%的头部用户。
对于不同行业，他们所关注的价值指标具有一定差异性。例如在线教育行业可能关注持续活跃，再如社交电商中希望用户能够将商品分享到社群中，最关注的是分享次数……对不同行业的关键指标，也可以通过RFM分层思路找到各自场景下最有价值的用户。
在设计价值分层标签时，标签是否便于理解也是值得关注的问题。例如累计付费金额500元，与累计付费金额属于“中等”，哪种标签容易理解？我们认为，应用于数据产品如推荐算法时，可以使用原始数值，保留精确的信息价值；如果是业务人员分析应用时，数值型的标签应该根据业务经验进行概括性的分层，以快速传递业务认知。
（2）生命周期
生命周期的状态应该如何定义呢？一般来说，每一个可能产生流失的触点，都是生命周期的关键状态。“待激活新用户”经过激活后变成“活跃用户”，持续几天不活跃后变成“沉默流失用户”，这是比较通用的定义。例如在线教育行业，新注册的老师经过认证后，进行上传课件，在线授课，最后彻底离开平台……这都是用户生命周期的关键状态。
通常，如果我们定义了一个状态类的标签，还应该要定义状态改变的标签。生命周期状态标签能帮助我们主动触达用户的关键时间节点，挽救用户的流失，使他们完成完整的业务流程。
（3）行为偏好
如果产品提供服务较多元，需要为营销或产品改进寻找切入点时，可以重点梳理行为偏好主题的标签。
简单地说，用户行为偏好，即是用户在关键事件上的关键选择。例如用户搜索商品时选择筛选的类目，会影响用户最终是否做出付费这个关键业务决策。在这个例子中，「搜索商品」就是关键事件，「筛选类目」则是关键选择。
我们可以梳理出常见的关键事件和关键属性，如用户搜索商品时出现类目的top3，用户点击商品详情页出现最多的商品价格段的top3，用户实际购买的商品出现付款方式的top3……
这么一看，关键的事件和属性都很多。在制定用户偏好标签时，可以按照以下几个原则选择：
原则一：用户做得最多的事件是越可靠，成本越高的事件越可靠。
在定义行为偏好标签时，前提要有足够的事件量，像“收藏”这种事件可能数量相对较少时，可以通过“点击详情页”这种覆盖面较广的常用动作去定义行为偏好。另一方面，用户做决策的成本越高，则这个关键事件就越可信，“付费”是用户成本最高的事件，因此通过“付费”这一关键事件的关键属性来定义用户的行为偏好准确率会较高。
实际分析应用时，要综合考虑标签的覆盖面和可信度。当我们分析老用户或者复购用户时，可以使用“付费”偏好标签；而对于未曾购物的用户，则只能用“点击详情页”偏好标签了。
原则二：基于运营动作周期去制定不同时间范围的用户偏好标签。
如果最近一个月用户点击商品详情页出现类目最多是鞋子，但是当数据时间放宽到半年时，用户点击类目最多的是衣服，那么我们应该发衣服的优惠券，还是鞋子的优惠券？
一般来说，运营活动具有一定业务周期。运营人员可以根据具体运营目标——按照次日留存、周留存，还是月留存做召回，来选择不同时间范围的数据去生成行为偏好标签。
有时，我们还要看业务应用的场景来选择行为偏好标签。例如我们想要在用户把商品加入购物车后但1小时后未提交订单时，进行高时效性的优惠券触达，这时应用“点击详情页”偏好标签作为推送依据，会比应用“付费”偏好标签会比较有时效性。
（4）营销偏好
如果我们不是要构思新的运营活动，而是要提高常规的运营活动的转化率，我们可以创建一些用户的营销偏好标签，优化营销策略的每个可优化项。例如，我们可以提炼目标用户群喜欢的推送时间、推送通道、推送文案主题、优惠券金额等标签去优化推送策略。
至此，我们根据业务部门的标签应用流程,反推出了易于落地到业务场景的四大标签主题。
以上内容讲解主要围绕电商行业，那对于其他行业，应该如何建立贴合自己业务场景的标签体系呢?
2、标签框架搭建四步法
接下来介绍神策数据基于最佳实践总结出的标签梳理框架，我们称之为四步法。
第一步，还原业务流程。要将业务流程漏斗梳理出来，判断漏斗中哪些关键属性和关键维度是用户在做决策时特别关注的，我们据此来构建「用户偏好」标签。
比如，电商企业的业务漏斗是：启动APP-注册登录-浏览活跃-深度行为-付费-重复付费，在漏斗环节中，如启动APP环节，用户是通过哪些渠道而来，是自然流量，线上广告，还是用户分享等……诸如此类，多次列举后，基本的用户偏好特征就有了。
第二步，覆盖生命周期。新用户对我们来说是一张白纸，我们因为缺乏数据而难以了解其商品价格偏好。而沉默流失的老用户，因为历史数据过于久远而参考价值较弱。
这时，需要定义生命周期，来覆盖用户的关键节点。生命周期可以是业务中的关键实体，比如在线教育中老师生命周期、学生生命周期、课程生命周期等，依据用户-生命周期的状态，作为营销的触点标签，提供通用分层。
图6标签框架四步法之覆盖生命周期
第三步，明确商业目标。商业目标可以是交易金额、月活、分享量等，明确商业目标后可以定义价值分层，从而确定应重点运营的价值人群。基于前面步骤拆解的业务流程，我们判断哪些步骤能够提升商业目标。
在如图的例子中：
1.建设用户标签体系，目的是通过精细化运营提高整体的交易金额。
2.接下来对交易金额的商业目标，我们通过业务流程进行拆解为新用户的交易额和老用户的交易额。
3.交易过程拆分为新增启动、注册、浏览详情、深度行为、付费。
4.对拆解出来的每一个环节，可以去想在这个环节能有什么策略去提高交易金额。
比如对于老用户，是不是可以通过挽回具有付费倾向的潜在流失人群，去提高整体的交易金额呢？这就是我们梳理出来的标签可以落地应用的场景。
图7标签框架四步法之明确商业目标
第四步，从策略推标签。比如，我们决定挽回具有付费倾向的潜在流失人群，那就需要知道用户交易的价值，交易到流失的生命周期，他们下个月的流失概率，以及如果我要对他们做营销，他们喜欢的优惠券类型。
到这里，我们就从纯粹的业务流程梳理，落实到了具体的标签需求。我们刚才把交易金额拆分了很多环节，每个环节都有不同的可以落地的业务策略，它们的可行性和收益各不相同。最终，可以根据业务实际的需要，去决定不同策略需要用到的标签。
图8标签框架四步法之从策略推标签
三、如何利用用户画像分析赋能业务落地前面提到的都是关于搭建用户标签体系的细节，我们以一个具体用例来讲解如何实现用户画像的洞察。
假想有一个综合电商平台叫神策商城，需要做一场活动营销，我们首先要明确三个问题：
目标人群是谁？目标喜欢什么？我要怎么做？怎么执行策略？第一步，目标人群是谁。我们的目的很明确，就是要提高购买漏斗的转化，减少购买漏斗的流失。我们可以从漏斗的流失人群出发，去分析他们的画像。
第二步，通过描述这个群体的标签值分布，把某个群体的显著标签画像展示出来。
我们通过观察漏斗流失用户的画像可以看到，在商业价值上，该群体主体都是低付费用户，在生命周期上，主体由新用户构成，购买意向等级为中；在行为偏好上，他们都在看50-100元价格区间的白色运动鞋；营销偏好上，主体用户的活跃时间是12-20点，秒杀提醒的点击率不低。
数据分析的精髓在于对比。了解了流失群体的特征，我们还应该把他们的画像和我们的商业目标群体做对比，也就是购买用户群。
通过将流失用户和购买用户群画像做对比，我们可以看到，购买用户的近期偏好的价格区间和流失用户群很不一样，平均商品浏览数也很多，但在购买意愿等级分布上，购买用户群和流失用户群是类似的。
根据两个用户群的画像对比，我们做出一个推测，是否在流失用户群所偏好的这个价格区间内，神策商城提供的商品有问题，SKU的数量不够多？或者是这个价位上，神策商城没有他们满意的商品。
因此，我们可以尝试提高流失用户在该价格区间的商品浏览数，构思出以下营销计划：
通过短信发送秒杀提醒营销信息集中选择100元以下商品展示提高浏览量选择运动鞋作为活动类目选择秒杀提醒文案作为短信文案选择主体用户活跃的时间段进行推送至此，一次完整的用户标签画像赋能运营的应用就完成了。
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怎么用金字塔分层法做用户分层
随着互联网在我们生活中的渗透率越来越高，任何一款产品，获取新用户的成本都在不断增加。而且，到了一定用户体量，不得不重视对存量用户的运营，这个时候，搭建一套成熟的用户运营体系势在必行。
在所有的互联网产品中，每个用户都会扮演不同的角色，发生不同的行为。所以，我们在搭建用户运营体系时，主要是基于用户的角色和行为的不同，做用户分层。
这也是我们日常所说的精细化运营的前提，只有做好用户分层，才能针对不同层级的用户制定相应的运营策略，才能做到精细化。
既然我们要根据用户扮演的角色和发生的行为做用户分层，就会产生一些疑问：用户的角色类型这么多，用户的行为甚至无法预测，怎样决定用什么样的形式进行用户分层呢？
我们可以用以下几种常见方式进行判断：
金字塔模型分层
AARRR模型分层
用户价值模型分层
今天，我们主要来说金字塔模型分层。
金字塔模型大家应该都见过，比如上图：根据用户活跃表现、价值贡献高低、影响力大小等维度由下到上搭建一个金字塔模型，再根据用户在上述维度上的表现情况，赋予不同用户不同的角色和权力以及上升通道，形成一个良性的循环。
需要注意的是：并不是所有的产品都适用金字塔模型分层，以我们常用的闹钟产品为例，我们不能因为用户每天制定的闹钟多就认为他是最核心的用户。使用金字塔模型的产品，通常在用户之间需要具备相互影响的能力。
金字塔模型看上去是所有分层模型中最简单的一种，我好像可以根据对一款产品的了解，就可以画出他们的模型。比如：知乎，回答问题多的就是核心用户，回答问题少的就是非核心用户。
姑且不说这种凭借经验和感觉分层的方式是否正确，即使是对的，你怎样判断回答问题多、回答问题少？
所以，金字塔模型本身也没有想象的那么简单，需要在充分理解业务和用户及数据的基础上，才能搭建成功。
当确定了一款产品适用于金字塔模型之后，首先，我们应该梳理清楚该款产品的核心业务逻辑。
何为核心业务逻辑？
你可以理解为一款产品最早期时具有的功能，如果没有发生特别大的变化，就是该产品的核心业务，针对该核心业务，不同角色方在产品内建立起的一套闭环的关系，就是核心业务逻辑。
以脉脉为例：
把脉脉的这么多功能进行罗列之后，基于对产品逻辑梳理及业务分析之后，我们知道脉脉最核心的功能是找工作、搭建职场人脉、职场社交。
在确定了产品核心业务逻辑之后，我们要思考：
会否因为某些用户突出的表现、活跃、贡献而给产品创造出更多的价值？
是否存在无外界干扰情况下的自然状态下的用户生长进阶？
我们需要根据上述思考结果进行金字塔模型搭建，如果产品会因为某些用户突出的表现、活跃、贡献而创造更多价值，那么就可以依据用户活跃、稀缺性等进行分层。如果用户会自然进阶，那就搭建好可以自然进阶的角色。
搭建过程中，对每个层级用户的命名其实相对是不那么重要的，重要的是如何定义这些用户层级。比如：你可以把知乎中最核心的用户叫做“独领风骚”，把最大众的用户叫做“初出茅庐”，这些都很简单，重点是如何定义“独领风骚”和“初出茅庐”到底是谁，找到分层的节点和分层的依据。
我们可以把知乎中的名人/KOL定义为“独领风骚”，他们是知乎重点维护的对象，自身带有一批话题追随者，是意见领袖，可以产出高质量高浏览量的内容，提升知乎站内整体的流量和互动表现。
我们可以把各个话题/领域下的专家/高贡献用户定义为“登峰造极”，他们可以产出专业的内容，成为自媒体时代出口成章下的一股清流，一直保持着知乎的内容影响力，解答有需求用户的疑惑。
我们可以把偶尔回答出一些具有互动性（感谢、收藏、赞赏）内容，对知乎使用度很高，热爱赞赏、收藏其他答者内容的用户定义为“炉火纯青”，他们是核心流量的贡献者，是话题内容的传播者。
我们可以把普通的浏览型用户定义为“初出茅庐”，他们还没有/不喜欢回答问题，只是经常查询/浏览一些话题，然后没有留下太多互动足迹，是流量贡献者。
找出以上各个层级的用户，我们可以借助数据、用户标签等来完成，相信大部分产品都是具备用户基础数据和行为数据的。比如：Chris是互联网运营领域的名人，很牛逼，也入驻了知乎，开了话题，但是发言数和互动数都低于一个平均值，那么这个名人可能就无法进入“独领风骚”层面，需要更细的去分层运营。
进行完用户分层，需要针对每个层级的用户，我们产品对该用户的定义、期望，来制定专门的运营策略。
以早期的美丽说为例：
时尚达人，定义为“美女、承载品牌形象和对外宣传”，蘑菇街对时尚达人的期望是“树立品牌”，核心运营策略是“签约，给时尚达人固定的收益、形象包装和品牌曝光”。
超级达人，定义为“懂时尚，有欲望来表达自己，输出优质内容”，蘑菇街对超级达人的期望是“创造内容”，核心运营策略是“给超级达人分成，帮超级达人宣传提升知名度”。
活跃用户，定义为“喜欢时尚，不一样有能力输出优质内容，但乐于传播分享”，蘑菇街对活跃用户的期望是“传播内容”，核心运营策略是“给活跃用户定期回馈，邀请参加一些线下活动，寄送一些小的精美礼物”。
需求大众，定义为“消费内容，找到想要的东西后就会离开”，蘑菇街对需求大众的期望是“消费内容”，核心运营策略是“全站活动，各类优惠券、折扣、代金券发放引导转化”。
关于如何设计一个完善的用户标签体系和模型标签分层怎么弄好看的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
