标签体系的核心作用是定位人群、定义关系、定义效果，最后来聊聊如何定义效果？

一．为什么要通过标签体系来评估效果？

对标签的质量进行科学完整地评估，有助于控制标签质量，指导标签的管理者、开发者不断地提升标签质量。通过创建一套完整的评估体系，对于质量过差的标签，可以考虑不进行上线，等达到基本的质量要求后才能开放给业务使用。不然，既对业务带来不了价值，也容易让标签画像系统失去用户的信任。

二．如何评估标签体系的效果？

可以从以下4点来评估标签效果和价值：

• 过程可洞察
• 结果可分析
• 决策可追溯
• 效果可预期

这里特别要提一下，标签体系在数据层面数据层面一般使用三个指标：覆盖度，准确度，稳定性。

（1）覆盖度是指在一个标签中，有业务含义的人群数量与总人群数量的比例。

举个例子：【优惠券敏感度】标签，全量用户是100万的规模，其中20万打上了“高”标签，20万打上了“中”标签，30万打上了“低”标签，其他30万人都没有打上任何标签。那么，【优惠券敏感度】标签的覆盖度就是70%，这个覆盖度还算是可以；

如果覆盖度过低可能会有下面的负面影响：用标签进行人群圈选的时候，人数过少，无法满足运营活动对样本量的最低要求，用标签统计平台用户的特征时，和真实情况会有统计偏差，即样本无法代表整体。

（2）准确度是指给用户打的标签中，准确反映事实的人群数量与总人群数量的比例。

举例子：【性别】标签，总用户100万，真实情况是男60万，女40万，系统打标成男50万，女30万，其他20万 根据交叉矩阵，真实是男且标签是男用户40万，真实是女且标签为女用户25万，则标签准确率为（40 + 25）/ 80 = 81.25%，一般会用一些外围样本数据来辅助验证，比如对于性别标签，可以抽样让客服电话调研拿到真实性别数据，通过样本来估算整体。

（3）稳定性是指给用户打的标签中，能在指定时间点前被准确计算出来的次数比例。

举个例子，信贷行业中的关联指标【通讯录中近30天有借款逾期人员的比例】，这类指标需要计算几个亿的通讯录表，和业务表关联好几次，计算复杂度高，高峰时期容易跑不出来。稳定性标签还要根据各标签的计算复杂度来综合评估，一般静态类标签稳定性比较高，算法预测类标签复杂计算逻辑或者关联上下游表比较多的标签在特殊情况下稳定性会差一些。一般而言，稳定性要达到99%以上才能被业务接受，关键时刻不能掉链子。

三．总结：

1、私域所运营的客户，是品牌核心用户，也是企业生存的根本；

2、私域客户更加精准，对品牌忠实度更高，更符合品牌目标定位；

3、通过标签体系，可快速掌握精准客户画像，进而可把私域运营体系（运营链路、供应链）做得更加高效，数字化甚至自动化；

4、精准的客户画像还可以反哺指导公域运营策略，实现所有的运营动作都以提升客户体验为主旨。