电商平台怎么对用户打标签_如何给商品打标签

淘宝人群标签怎么做

1、利用直钻结合打标

非淘宝红利期间，除非自己店铺产品极具优势，非常符合市场需求，迎合大众喜好，否则很难迅速爆起。店铺预算资金能承受的前提下，直通车推广是很好的选择，通过直通车人群溢价和智钻定向等方法快速的形成店铺标签，然后通过精准的店铺打标，获得自然搜索流量的扶植。

2、通过标题打标

人群精准后，一个精准的标题，是打标的步，标题优化没有做好，以后的工作都是白做。

3、主图的设计

从我们可以分析出我们的人群来，然后通过精准的分析体现在宝贝的主图和详情页上。打个比方，自己店铺是卖女装的，有一款宝贝的人群是“碎花连衣裙”，那么“碎花”是影响购买的关键属性。为了提高点击和成交量，这就要求在设计主图时，就应该重点突出碎花元素，详情页是呼应主图的，一定要去迎合这类的客户.

4、老客户回购

找老客户回购是影响产品标签精准的快捷又安全的途径，尤其适合低客单价的非标产品，如大类目的服装、零食。免费送或者优惠券的方式尽可能的说服老客户回购，不仅利于打标更能增加宝贝权重。相对于费心找回老客户，可能更多的店铺更倾向于找平台补单，但如果刷手人群标签和自己店铺不匹配，对对于自己店铺的标签精准有害无益。

店铺的人群标签必须精准，精准匹配的程度越高，获取到的流量就越大。如果自己店铺标签不小心跑偏后也可以参考以上四中方法找回。

希望对你有用。

淘宝人群标签可以通过工具去打上，但是个人感觉不太符合逻辑，不安全。建议还是走正常的途经去上标。比如可以通过电商大脑上面的某个功能，作进行货比，然后再检查标签是否达标

钻石展位进行人群标签打造，包括兴趣啊，类目啊，相似宝贝定向之类的

电商淘宝网店，助力618巩固人群标签，让店铺流量快速提升

电商平台的用户画像标签体系建设

电商平台连接了卖家和买家两端，终目的都是促进交易，从而追求更高的销售额。提高人货匹配度是促进交易的关键，而提高人货匹配度的关键就是“让买家找到想要的货物”。

本文结合“人、货、场”理论模型，尝试建立电商平台的用户画像标签体系。

用户在平台购物的整体流程可以概括为：进入平台、选择商品、下单付款。

可以将该过程抽象为“人、货、场”。

即用户通过什么途径进入什么商品的页面，完成选择并下单付款。

人对应用户特征、货对应商品特征、场对应渠道特征。

用户特征可以从用户的基础信息、亲属关系、位置信息、特征、消费特征维度来构建，这维度表明了该用户是一个怎么样的人。

商品特征可以从类目偏好和类目行为人群两个维度来构建。

1、类目偏好

类目偏好标签的定义为：用户在平台上偏好的商品种类。

2、类目行为人群

类目行为人群标签的定义为：用户在平台的指定商品类目和时间周期的互动行为。通俗一点就是用户对商品做了什么。

类目行为人群有3个要素：具体类目、行为类型、时间范围。

行为类型一共有5种，分别是搜索，点击，收藏，加购，购买。

时间范围一共有5个选项，分别是近7天、近15天、近30天、近90天、近180天。

类目行为人群标签圈到的人群都是在指定时间范围内，对指定类目有指定行为的人群。

渠道是指用户接触到商品详细页面的途径，分为活动渠道和内容渠道。通过渠道特征可以圈定偏好某种内容形式和内容渠道的人群，以便让商品针对性地出现在这个位置。

通过“人、货、场”理论搭建起用户画像的标签体系

淘宝账号打上购物意向标签怎么找？

数据魔方当中的类似单品的成交也是很不错的参考，你选择的主推词在经过数据分析之后，如果它是大流量次，又是可以进入你店铺的，又是成交，那么我们就可以得出结论这一定是个好词了。

如何提炼用户标签

企业搭建用户标签体系可以选择自建或使用

① 确认需求

首先要清晰确认各方需求。其中有两块需求是必须提前沟通和确认的，即高层的需求和业务部门的需求。高层的需求决定用户画像体系的总体定位，业务部门的需求则影响着画像体系的细枝脉络。

② 梳理数据

数据是用户画像的基因。确认需求之后，我们可以根据需求列出需要的画像标签列表，再根据列出的标签列表确认需要的数据维度。数据可能来源于自有数据或第三方外部数据。

③ 标签完善

由于APP自有数据有限，在构建全面、的用户画像标签体系时，一般需要来自第三方的数据源作为补充。可以选择像个推这样的第三方数据智能服务商，使用个推·用户运营产品进行标签完善，建立更加完整的用户画像，满足对用户进行全面洞察的需求。

④ 建立关联

需要对数据进行清洗、治理，将自有数据和第三方数据进行关联，从而为构建全面、完整的用户画像奠定数据基础。

⑤ 特征提取

即将原始数据进行特征化，为每个用户创建标签。这一步需要剔除数据中的异常值并将数据标准化和判断的标签标准化。

⑥ 聚类分析

我们将得到的数据映射到构建的标签中，将用户的多种特征组合到一起，寻找共性进行聚类分析。通过聚类分析我们可以查看活跃用户有哪些共性特征，或者有某类共性特征的用户在我们应用内的属性偏好。

以上，是完整的用户画像构建全流程，每个企业的实际情况不同，具体还要看自身的需求和数据情况。但从以上这些步骤可以看出，企业要搭建完整可用的标签体系，工作量非常庞大。这时可以选择个推·用户运营SDK这样的第三方用户运营工具，以“他山之石”攻玉，高效满足自身用户洞察和精细化运营需求。

用户运营

【产品笔记】如何生成和建立用户画像（下）

每一个用户，在平台上的每一个行为，都可能会被打上一个个不同的标签，而这些不同的标签组合起来，则可以大致的知道这个用户的行为习惯，也能因此，推断出这个用户需要什么样的商品，适合推送什么样的内容。

而形成用户画像的这一个个标签，又可以大体的分为静态标签和动态标签。

例如：性别、血型、年龄、地域、婚姻情况、职业等。

如何获取用户的静态标签？

1.由用户主动进行填写

从用户开始的注册登录信息，到后续的用户完善个人信息，平台的问卷调查，电商平台填写收货地址等，都是平台通过用户主动填写信息，从而获取到静态标签的重要方式。

由用户主动填写信息从而获取到静态标签，可以更好的保证信息的真实性和客观性。但是，用户愿意主动填写的信息终究是有限的，且需要平台对用户进行，对于平台来说过于被动。频繁的打扰用户填写信息，也会造成用户的不信任和反感。

2.与第三方平台或服务进行数据共享

通过用户进行第三方平台授权的方式，可以更加直接的获取到用户的信息，通过这些共享的信息来给用户建立静态标签，可以更加节约成本，也不会造成用户的反感。

但是通过这样的方式获取的信息也依旧是有限的，而且共享平台信息，需要平台与第三方平台有着深度合作。

通过静态标签形成的用户画像不够精准，也无法更完全的分析出用户习惯，所以，还需要动态标签的补充。

如当下热门的短视频平台，通过用户对各类型视频的搜索、完播率、复播率、点赞、评论等行为，来判定用户喜欢什么样的内容，从而更加精准的推送合适的短视频给到用户观看。例如用户A经常给体育运动类短视频点赞、评论，在体育运动类短视频下的视频完播率也会更高，那么平台就会判定用户A喜欢体育运动类视频，给用户A打上该动态标签。

电商平台的“千人千面”推送也是有着这样的规则。如用户B在浏览商品流的过程中，会更多的停留在数码类商品，进行数码类商品详情的频率也大于其他类型商品，那么平台就会给用户B打上喜欢数码类商品的动态标签。在接下来的商品推送中，也会更多的注重推送该类型的商品。

电商平台的相关动态标签例举：购物价格、购物品质、购物频率、风格倾向、复购品牌倾向、加购频率。

总结：通过前期的数据收集形成用户的静态标签之后，再通过后续用户的行为，给用户建立不同的动态标签。这样，可以组合形成更完整的用户画像，给用户进行更精准的推送。