黄牛用户标签
用户反馈活跃度
注册转首购标签，实现价值客户的转化
用户生命周期
潮人、手机数码达人、辣妈、吃货、果粉、旅游人群、餐饮用户、汽车用户、母婴用户、高品质生活用户、触达偏好、促销敏感等
用户年龄离散处理— 15以下— 15-22— 22-30— 30-40— 40-50— 50以上
家庭用户
学校用户
用户消费档次
— 末端类目、属性，子属性偏好标签
— 用户类目偏好（含一、二、三、四和五中类目）
推荐服务层
根据用户投评次数、评论数、在线活跃数据分用户的价值属性
用户年龄
人口统计
用户社会属性
小区用户
用户风险控制
流失评分标签
服 务 层 次维
跟踪用户购物习性，实现多终端的推荐
PC转移动
— 公司用户标签— 公司类型
注册转首购
用户消费特征
— 孕中— 0-3月— 4-6月— 7-12月······
用户基本属性
用户类目偏好
根据用户积分量和积分获取方式进行分类
用户价值属性
业务切分维
用户标签维
运 营 提 升
小号风险评分标签
职业属性
— 国家— 省份— 城市— 县区
跟踪用户异常的积分获取信息，推定用户的风险程度
— 用户标识— 姓名 — 手机 — 邮箱 — 性别
— 下单时间 — 下单地理位置— 下单设备
跟踪用户的登陆、活跃度，购买等行为，判断用户的生命周期—新客期标签—熟客期标签—衰退期标签—流失期标签
X轴
— IT用户 — 电商用户— 公司白领
根据金额段、类目类型划分— 一般消费用户— 高端消费档次等
积分获取异常用户评分标签
积分等级属性
地域属性
— 日用品周期购买标签
渠 道 拓展
属性品牌偏好
— 全站流失评分— 自营流失评分— 商城流失评分— 移动流失评分— 顾客流失评分
生命周期属性
基础标签层
产 品 优 化
下单习惯
公司用户
— 学校用户标签— 学校类型
风 险 防范
用户周期购
诚 信 服务
Z轴
数据运营层
— 小区用户标签— 小区类型
获取客户信用价值评分、进行信用价值划分
跟踪用户IP、时间点、订单数量、产品类型、退单数量、构建黄牛用户标签
Y轴
子女年龄
用 户 细 分
— 家庭用户— 家庭用户组— 家庭账户组ID数— 家中老人标签— 家中小孩标签
跟踪同一用户的多小号行为信息，构建小号风险评分体系
