一个通俗的例子
比如我们要介绍陈老师，可以有三种讲法：
指标：陈老师身高180cm，体重200斤
标签：陈老师1米8，大胖子
标签：陈老师啊，黑旋风李逵听说不？
这就是标签和指标的直观区别。数据指标，是用数据对事物的准确描述。比如身高、体重、腰围、手臂长度，这些都是数据指标。标签，则是基于原始数据加工的，带了业务含义的概括性描述。一个“大胖子”，就同时概括了身高和体重，而“长得跟李逵似的”，更是把五官、身材、气质等特征都概括进来了。
指标 VS 标签
显然，对比起来，用数据指标描述事物，会更精确。但标签也是同样重要的。因为除了“精准”以外，人们还有更多的需求。
首先，并非所有特征都能用一个数据指标来描述。常见的指标，一般是连续变量（比如身高183cm）或者定序变量（风险等级ABCDE）。还有大量的特征，是以分类变量的形式存在。比如商品规格（50ml一瓶）、颜色（赤橙黄绿）、用途（比如：居家保健、外出防护……）这些商品特征，一般是以标签的形式进行描述，这也是“标签”这个词最早的来源。
其次，标签是有业务含义的。比如光说两个指标：身高183、体重200斤，人听了也没啥感觉，但一旦加上标签：身高183+体重200，很魁梧/身高183+体重200，大胖子。是不是脑海里立马有画面感了。
最后，标签更容易被业务使用。介绍对象，说“我介绍个小萝莉给你”，远比“我介绍一个身高153体重85的女生给你”，更容易促成下一步行动。这就是标签的魅力。
所以，标签体系的建设是非常重要的，不但能丰富数据分析的素材，更能直接推动分析成果落地。
标签有哪些
标签有四类
基础特征标签
规则计算标签
综合计算标签
模型预测标签
四类介绍如下
相当多的企业，没有系统做过标签梳理，有大量的散乱的基础特征标签。有些业务部门自己会习惯性提规则/综合计算的标签，但是没有和其他部门共识过，导致通用性差。这些都制约了标签发挥作用。
那如果做得好的话，标签能发挥啥作用呢？
典型的标签使用场景
一：查询信息。这是最普遍的场景了。大量的一线工作人员会有需求，比如客服、销售、售后、文案编辑，能通过标签，快速查到对应的商品、客户、活动等信息，提高工作效率。而且查询用的标签不需要很复杂，基础特征标签即可。
二：分析素材。比如做漏斗分析，看到A渠道比B渠道转化好，可怎么解释呢？这时候可以引入一系列标签。比如
渠道标签：公域、大众私域、垂直私域
文案标签：产品知识、优惠信息、个人分享
商品标签：流量款、爆款、利润款、
优惠标签：优惠力度大、中、小
有了这些标签，在解读“为什么转化率高”问题的时候，就多了很多分析线索。通过分类对比，追踪，测试，能看出来哪种标签组合下转化率最高。比单纯看转化率、每个页面UV这些数据好用得多。
另：很多toB类分析做得很肤浅，就是因为标签收集得太少。对客户情况、谈判情况、交付过程一无所知，只知道：客户还没签约，客户签约都仨月了还没打款。这当然分析不下去了
三：策略制定。制定策略时，经常有固定的目标客户、目标商品、目标渠道。比如客户问题上，沉睡用户激活、流失用户挽留、风险用户管理，就是常见的固定主题。这时候，使用固定的标签，比如风险等级ABCDE，远比每次都临时取数拿规则省事。而且，可以通过算法模型加持，不断提升标签准确性。这是标签的高级应用了。
高级应用，需要综合计算、模型计算类复杂标签。在建设路线上，标签体系和数据指标体系有重大区别。数据指标体系建设，重在：全面。一个业务场景里，尽量多收集数据指标，数据指标越多越好。而标签体系建设，重在：有序、有效。围绕一个业务目标，尽可能多地把零散、原始描述的标签，组合成对业务有用的标签。标签在精不在多，标签质量非常重要。
如何提升标签质量
相比之数据指标，标签质量天生是个难题。因为标签是人工生产的，加入人的主观判断的。很有可能标签的描述不够准确，生产标签的数据源不能很好地表达标签的含义，从而产生误判。我们常说：“不要给人乱贴标签”，就是担心第一眼误判，干扰了对整个人的判断。
因此，标签的使用过程，与数据指标有很大区别。数据指标一旦梳理完成，除非流程更改，否则不会怎么变动。而标签在建设过程中，需要围绕同一个目标，不断地做优化，有一个明显的“提纯”的动作。
提纯是以清晰目标为前提的。比如想打一个标签：高潜力用户。如果说“我想知道哪些用户潜力高”，这就是句废话！正确的表达是：“我知道了哪些用户潜力高以后，我可以向他们投放更贵的商品组合，他们的响应率更高，我投放成本更低”。这样把使用标签场景，数据上差异表述清楚的，才是好的目标。
有了目标以后，可以从0开始做建设。在建设初期，经常只有零散的基础特征。此时可以直接用基础特特征；或者做探索性分析，看符合目标的用户有啥特点；或者干脆拍脑袋，列几条规则。总之，整出来一个初始标签规则即可，之后就可以逐步做迭代了。只要我们发现：标签的区分效果越来越明显了，那就行
