在企业的数字化进程中，标签系统的创与运用在事务场景需求中经常用到

在企业的数字化进程中，标签系统的创与运用在事务场景需求中经常用到，也基本是数据建造过程中必不可少的环节。

一般有互联网基因的大公司，有专业的数据技能人才储藏，会自己完成整个标签加工运用流程、技能选型等，也存在不具备相应人才的公司需求标准产品帮他们快速完成这个过程，无需再自己探索，B端的标准产品能够帮客户快速完成标签系统的建立与标准化管理，解决事务问题。

本次我们一些项目交付经验，先来聊聊标签的规划与加工。

标签的建造与使用一般需求通过几个步骤：

1. 标签系统规划
2. 标签模型规划
3. 标签加工与更新
4. 标签使用

一、标签系统规划

标签服务于事务使用场景，好的标签系统规划能够让事务人员在运用时随需随取，及时查询出需求的数据，就算不具备这个标签时，事务人员也能够自己快速加工出来，无需寻求数据开发的帮助。那需求做到

• 标签类目划分合理
• 标签包括的数据源丰厚，标签完善
• 后续扩展性高，即依据根底标签加工出新的标签时，方便快速

标签系统的规划一般会依照以下步骤：

1. 数据整理

依据现有事务背景，以及数据，整理出大概的标签系统。如企业一般数据大概来源于这几部分：

1）用户根底数据

用户ID、性别、年龄、手机号、邮箱、身份证号、会员等级等根底信息。

2）事务买卖数据

如在零售范畴，用户发生的每一笔买卖都会有记载，如下图：

3）用户行为数据

如用户在APP、PC、小程序等的浏览、点击、保藏、谈论行为，可反映出用户的行为特色。

4）活动/积分数据

会员商城的cha会员等级、积分兑换等数据。

5）售后投诉数据

客户投诉、售后处理等数据。

依据对数据的整理，可进行标签基本系统的整理，整理出一部分有价值的标签。

2. 依据OLP模型系统化整理标签

OLP模型是现在比较通用的建立标签系统的模型，OLP指“实体-关系-属性”模型，用下方场景举例：