可以按静态标签、动态标签、预测标签来简化提炼标签。静态标签判断用户基础需求，动态标签提升用户体验，预测标签提升用户转化，提高产品价值。
第一种静态标签：用户主动提供的数据：指用户不变的基础信息，多为用户固定数据，如姓名、性别、年龄、身高、体重、职业、地区、设备信息、来源渠道等。
第二种动态标签：平台介入的数据：指用户在平台内的特有标签，是平台根据用户行为给用户打上便于管理的标签。用户行为是指用户从启动APP到关闭APP阶段内，在APP内所有操作行为，如用户的点击、浏览行为、互动（评论、点赞、转发、收藏）行为等。
第三种预测标签：平台介入的数据，指根据用户在平台内的行为数据对用户未来行为或喜好进行预测；是设计千人千面和运营策略的关键。
用户画像
用户画像又称用户角色，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。我们在实际操作的过程中往往会以最为浅显和贴近生活的话语将用户的属性、行为与期待的数据转化联结起来。
作为实际用户的虚拟代表，用户画像所形成的用户角色并不是脱离产品和市场之外所构建出来的，形成的用户角色需要有代表性能代表产品的主要受众和目标群体。
以上内容参考 百度百科-用户画像
企业搭建用户标签体系可以选择自建或使用第三方用户标签体系，可用于用户画像洞察和精细化运营。企业自建用户标签体系的过程可以拆解为六步：
① 确认需求
首先要清晰确认各方需求。其中有两块需求是必须提前沟通和确认的，即高层的需求和业务部门的需求。高层的需求决定用户画像体系的总体定位，业务部门的需求则影响着画像体系的细枝脉络。
② 梳理数据
数据是用户画像的基因。确认需求之后，我们可以根据需求列出需要的画像标签列表，再根据列出的标签列表确认需要的数据维度。数据可能来源于自有数据或第三方外部数据。
③ 标签完善
由于APP自有数据有限，在构建全面、多维的用户画像标签体系时，一般需要来自第三方的数据源作为补充。可以选择像个推这样的第三方数据智能服务商，使用个推·用户运营产品进行标签完善，建立更加完整的用户画像，满足对用户进行全面洞察的需求。
④ 建立关联
需要对数据进行清洗、治理，将自有数据和第三方数据进行关联，从而为构建全面、完整的用户画像奠定数据基础。
⑤ 特征提取
即将原始数据进行特征化，为每个用户创建标签。这一步需要剔除数据中的异常值并将数据标准化和判断的标签标准化。
⑥ 聚类分析
我们将得到的数据映射到构建的标签中，将用户的多种特征组合到一起，寻找共性进行聚类分析。通过聚类分析我们可以查看活跃用户有哪些共性特征，或者有某类共性特征的用户在我们应用内的属性偏好。
以上，是完整的用户画像构建全流程，每个企业的实际情况不同，具体还要看自身的需求和数据情况。但从以上这些步骤可以看出，企业要搭建完整可用的标签体系，工作量非常庞大。这时可以选择个推·用户运营SDK这样的第三方用户运营工具，以“他山之石”攻玉，高效满足自身用户洞察和精细化运营需求。个推·用户运营限时免费中，点击即刻体验
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