用户标签


#1 概述

用户标签是一种描述用户特征的标识,常用于描述用户的特殊属性,如年龄、性别、地域以及行为特征等。通过用户标签对用户进行分群,方便在各种模型中对同种标签的用户进行细分分析。

用户标签与用户分群都是通过对用户属性和用户行为特征进行分析,对用户进行分类和描述;

用户标签可以理解为是在用户分群的基础上,根据特征值对同一分群下的多个相似人群进行细分组成的,每种特征值的人群作为一个标签值;例如,用户标签和用户分群都可以创建[付费用户]的人群,而且用户标签中可以再将这些付费用户根据付费金额,细分成[付费金额大于5000的用户]、[付费金额小于5000且大于1000的用户]、[付费金额小于1000的用户]这三种标签,并在分析模型中,对单个标签的用户人群进行分析。

#2 创建标签

可以通过以下的方式创建用户标签:条件标签、首末次标签、指标值标签、ID标签、SQL标签

#2.1 条件标签

  1. 条件标签根据用户特定的行为和条件或用户属性进行筛选,赋予标签值;

标签值可选用户做过/没做过某事、且用户属性符合条件的人群;可以只选做过/没做过某事或者只选择用户属性条件;

标签值可选择一个或多个条件,多个条件间逻辑关系可选择“或”、“且”;

  1. 条件标签可创建多个标签值,所有用户将按照标签值的先后顺序依次判断组成。用户若同时满足多个标签值的条件,会优先匹配至满足条件且顺序靠前的标签值中。

例如,将付费用户根据付费金额 分为vip用户和svip用户,由于vip用户的条件包含了svip用户的条件,需要将svip用户的标签放在上面,否则计算结果中所有的用户会被匹配到vip用户的标签中。

  1. 查看标签值数据详情,符合条件用户共29,svip用户人数为4,vip用户人数为25;

  2. 筛选条件:可以筛选事件属性、用户分群;或选择且用户符合进行用户属性筛选。

  3. 标签更新方式:

    (1)选择手动更新,标签生成后数据不再更新,可在标签主页主动会某个标签进行更新;

    (2)选择自动更新,标签生成后,每日凌晨01:15根据当前的条件重新计算;

    若选择自动备份,则按计算日期生成一份新的标签数据;若选择不进行备份,每日更新的数据将覆盖之前的历史数据。

    标签主页显示的用户数为当前最新查询的数据。

#2.2 首末次标签

首末次标签:将某个时段内用户首次/末次完成的时间或事件属性作为标签值

  1. 选择用户从某个时间至今首次完成付费的事件作为标签值;该标签的数据类型为时间类型;

查看标签值详情,数据表内为这段时间内每日首次登录的用户数,例如,2023-05-19有1个用户完成首次登录。

  1. 选择用户本月首次完成付费的金额作为标签值;该标签值的数据类型为数值类型;

查看标签值详情,无值的区间不在数据表内展示。

  1. 筛选条件:可以筛选事件属性、用户分群;

  2. 标签更新方式:

(1)选择手动更新,标签生成后数据不再更新,可在标签主页主动会某个标签进行更新;

(2)选择自动更新,标签生成后,每日凌晨01:15根据当前的条件重新计算;

若选择自动备份,则按计算日期生成一份新的标签数据;若选择不进行备份,每日更新的数据将覆盖之前的历史数据。

标签主页显示的用户数为当前最新查询的数据。

#2.3 指标值标签

指标值标签:将某个时段内用户完成某事的次数、天数、小时数或事件属性聚合作为标签值

  1. 选择用户最近7天登录的次数作为标签值,记录用户在一段时间内的累计登录次数,一定程度上反应用户粘性。

查看标签值详情,数据表为用户累计登录次数在各区间的人数:

  1. 筛选条件:可以筛选事件属性、用户分群;

  2. 标签更新方式:

(1)选择手动更新,标签生成后数据不再更新,可在标签主页主动会某个标签进行更新;

(2)选择自动更新,标签生成后,每日凌晨01:15根据当前的条件重新计算;

若选择自动备份,则按计算日期生成一份新的标签数据;若选择不进行备份,每日更新的数据将覆盖之前的历史数据。

标签主页显示的用户数为当前最新查询的数据。

#2.4 ID标签

ID标签:根据模板要求上传用户ID文件,作为标签值。

  1. 下载模板,根据要求,保存后上传文件。

  1. 主体id与标签值均为必填字段;根据要求填入主体id,标签值相同的用户将组成同一个标签;

    若主体id存在重复,系统将自动进行去重处理,该用户将被分到首个标签值中。

  2. 更新方式:ID标签不可设置“更新方式”和“备份方式”,若要更新,只能通过重新上传文件,并全量覆盖之前的用户。

#2.5 SQL标签

SQL标签:分析主体的标签值将基于SQL规则生成;查询结果需要两列,第一列为不重复的分析主体ID,第二列为对应的标签值

  1. 输入正确的SQL语句,点击预览查看查询结果前1000条;涉及到事件发生的时间范围时,可添加时间参数$Part_date;例如:从事件表中查询在过去7天内进行账号登录的所有用户。

  2. SQL标签更新方式:

(1)选择手动更新,标签生成后数据不再更新,可在标签主页主动会某个标签进行更新;

(2)选择自动更新,标签生成后,每日凌晨01:15根据当前的条件重新计算;

若选择自动备份,则按计算日期生成一份新的标签数据;若选择不进行备份,每日更新的数据将覆盖之前的历史数据。

标签主页显示的用户数为当前最新查询的数据。

#3 标签详情

#3.1 查看数据详情

在标签主页中,点击标签名称,即可查看标签详情:

可查看标签信息、条件配置、历史版本、数据详情等

右侧图表展示当前标签数据详情,点击标签值的用户数跳转到用户列表,查看用户详情。

#3.2 历史版本

通过查看历史版本的数据,可以看到不同标签值的用户数随日期变化的过程。

  1. 标签可以在详情也里通过计算创建不同日期的历史版本。

  2. 设置数据自动更新和自动备份,每日自动计算得到最新数据,之前的版本即为历史版本;

#4 使用场景

分析模型中可以在筛选条件或者分组项选择标签进行查询。

如果所使用的标签有历史版本,各分析模型使用时指定所需的版本。

最新版本:按用户最新的标签值计算

动态匹配:按用户在事件发生当日的标签值计算

历史版本:按 用户在某个特定日期的标签值计算,仅可选择有数据的历史版本(日期)

条件标签:

多个标签值:可将该标签作为分组项,同时分析三种类型用户;

  • 自定义看板可添加用户标签,查看不同标签值的用户数随日期变化的过程。