标签体系分为多维度：公域渠道标签，基础属性标签，消费能力标签，兴趣标签

企业在建立企业自己的数据中心时，数据维度有多种，此时需要结合企业运营目标，搭建企业的用户标签体系和用户画像体系；要结合用户的经营目标设计算法模型。

标签体系分为多维度：公域渠道标签，基础属性标签，消费能力标签，兴趣标签，转化成功度标签，忠诚度标签，互动力标签等；这些标签需要结合运营的转化路径来设计，又分为通用型标签和个性化标签。

个性化标签和业务紧密结合。例如一个医美品牌在做会员标签体系设计时，会结合用户购买的产品类型进行标识客户的医美方案承受度；

一个健康服务品牌，会依据用户的复购品牌定义用户的对健康的重视程度标签；

一个珠宝品牌可以通过用户的购买产品品类及频次定义客户的消费能力标签；

这些个性化标签维度和业务深度结合，在数据使用时，也能赋能业务。实现用户精准营销。

3. CDP数据的应用场景

数据只有被有效应用才能产生价值。

数据的有效存储和合理加工处理后，在应用层面才能发挥最大效能。

企业在数据应用层面，最常应用的场景有两个：

• 对内提升经营效率；通过对现有的数据分析，辅助企业做经营决策；
• 对外提升用户的运营价值，可以实现分层精准运营，提升运营效率。

在经营决策场景中，不同渠道的投入产出比数据可以让企业判断在做渠道投入时是否可以提升投放价格。

在营销策略场景中，成交转化率和7日内成交量可以辅助判断对本品牌更有效的活动策略。

在用户私域运营过程中，通过用户CLV分析可以计算企业预期收入变化情况。