1. 概述

神策用户画像系统,提供多种用户标签的创建方式,您可以根据自己的标签含义,选择与之相对应的方式进行标签的创建。

同时,创建标签需要提供标签的基础信息,主要包含:标签的显示名、标签名称、标签的分组、备注等。

2. 创建用户标签

点击「新建标签」,展示标签创建弹层,可根据自身使用标签内容,选择相应的标签创建方式。

2.1. 自定义标签值

自定义标签值中,你可以给每个标签值进行命名,我们支持最多 24 个分层,即 24 个标签值。其中,你可以为每个标签值设定其计算规则。

支持你对每一个标签值输入一个备注,进行内容的概括描述。

支持以下条件作为标签值的计算规则:

用户属性满足

  • 用户属性进行过滤
  • 用户分群进行过滤
  • 用户标签进行过滤

用户行为满足

  • 用户完成指定事件的总次数
    • 总次数等于、大于、小于...
    • 总次数为 Top 10%...
  • 用户完成指定事件的天数分布
  • 用户完成指定的事件的数值属性指标
  • 用户未做过某事件

行为序列

  • 用户在时间范围内依次完成了多个事件

2.2. 基础指标值

基础指标值,使用用户的行为统计结果作为标签的值,为每个用户进行标记。

支持计算的统计结果为:

某个指定事件的

  • 完成总次数
  • 属性去重数
  • 数值类型属性的均值、最大值、最小值

支持通过选择基础指标的不同划分方式,进行分层标签建设:

  • 按百分比划分:基于目标用户的人数比例设置用户分层标签,默认按照指标值由大到小排列;
  • 按数值区间划分:基于指标值的阈值区间范围设置用户分层标签;
  • 按离散数值划分:直接使用指标计算结果值作为标签值(当标签值为离散数值时,使用该标签进行用户筛选及交叉分析,性能会有所下降,建议按照百分比或数值区间进行划分)。

抽样设置:通过随机抽取数据样本方式,快速进行用户分布人数的预估,提升当前预估人数的计算效率。

  • 注:「抽样设置」为提升数据量过大时「预估人数」的计算效率。点击「创建」后,标签按照 100% 用户进行计算

2.3. 首次末次特征

首次末次特征,使用某个指定事件的第一次或最后一次发生的属性特征作为标签的值,为每个用户进行标记。

支持计算的特征为:

某个指定事件的

  • 首次/末次发生具体时间
  • 首次/末次发生距离当前日期的天数
  • 首次/末次发生的事件,对应的事件属性

2.4. 事件偏好属性

事件偏好属性,将用户指定事件按照某个属性进行分组排序(如:支付订单按照商品类型排序),将前几名作为用户标签的值,为每个用户进行标记

支持计算的特征为:

某个指定事件的

  • 出现次数最多的前几名的某个属性
  • 某个数值属性数值最大的前几名,对应的事件属性

2.5. 行为分布结果

行为分布结果,将用户完成指定事件的天数分布结果作为标签值,为每个用户进行标记

支持计算的特征为:

某个指定事件的

  • 发生的天数分布

2.6. RFM 标签

使用 RFM 模型创建标签,将用户价值结果作为标签的值,为目标用户进行标记

  • 可以使用标签和事件进行 RFM 值的定义
  • 可以使用 RFM 平均值、自定义值和排序前 N 名 和 排序前 N % 作为分层规则,并支持查看分层参考值
  • 标签值的名称支持自定义

2.7. SQL 计算结果

使用 SQL 语句进行标签的创建。按照画像系统中设定的规则,返回指定的 SQL 数据即可进行 SQL 标签的创建。

SQL 标签目前支持字符串、数值、集合、时间和布尔 5 种数据类型。

2.8. 导入创建标签

使用上传文件计算结果作为标签值,为用户进行标记。上传包含“用户属性”与“属性对应的标签值”文件,利用上传的用户属性筛选目标用户并打标签。

导入标签目前支持字符串、数值、集合、时间和布尔 5 种数据类型。