標籤管理，是指通過標籤接收信息和發佈信息。我們可以根據自己的需求，使用不同的標籤來接收相應的信息。
標籤有兩個非常明顯的特徵：
1.n 可重複標記性
對同一個用戶，可以打上很多個標籤。所以標籤不同於傳統意義上的分類，它也被稱為“開放分類”。而且同一個用戶身上的標籤數量，會隨著時間的推移而持續不斷的被增加。標籤數據越多，最後得到的用戶受眾畫像信息會越來越完整。
例如男性用戶A，喜歡瀏覽汽車網站，同時愛好音樂和收藏。可以對他打的標籤就有男性，網站，汽車，音樂，收藏。而過了一段時間，他結婚有了小孩，同時喜歡上淘寶購買母嬰用品，這時他又會被標記上已婚，有小孩，在線購物，母嬰的標籤。
2.n 指向明確性
每個標籤都指向用戶的一類屬性或行為。屬性不僅包括性別、年齡、身高、體重等信息，甚至還包括一些家庭成員，聯繫方式，地址等敏感隱私信息；行為則是指某段時間內用戶的參與傾向性。行為指向與時間有一定的關係，比如這段時間我有購房的需求，會經常瀏覽×××網站，這時會產生×××相關的標籤。但過了不久我買到了心儀的房子，而不再關注×××時，指向×××行為相關的標籤就可能已經失效。
還是上面用戶A的例子：
ü 標籤男性可歸納為用戶的性別屬性；
ü 標籤網站、汽車、音樂、收藏、在線購物、母嬰可歸納為用戶的愛好或預購意向屬性；
ü 標籤已婚，有小孩則可歸納為用戶的婚姻和家庭屬性；
正是基於標籤的這兩個特徵，所以它在精準營銷方面發揮了獨特的效用。首先網站將用戶的各種在線行為轉化為標籤數據，並分析大量已收集到的標籤數據得到相對完整的受眾用戶畫像。然後將畫像信息與DSP，SSP，Ad Exchange【裡德助手】等廣告平臺做對接，平臺根據每個廣告主的投放需求過濾受眾畫像，來將每個廣告精確曝光給最為匹配的目標用戶，從而達到精準營銷的目的。
大數據的概念最近兩年越來越多的被用戶所接受，企業用戶開始通過各種技術來收集和整理自己生產過程與外界合作伙伴以及消費者的各種數據，但是如何有效應用這些數據，通過不同的模型在不同的行業中讓它真正發揮作用，為企業的業務服務，這是一個非常技術的問題。最近，在北京一次大數據的產品發佈會上，來自一線的專家談了他們的思路和產品實踐。
百分點董事長蘇萌表示：過去我們的信息化過程是把我們的業務變成數字的過程，可以稱為業務數字化，我們通過IT技術積累沉澱了大量的數據。而今天從IT到DT時代，我們需要將這些數據再業務化，要把數據原來所代表的業務含義還原。這些數據很多都是非結構化的數據，要通過技術手段把它們真正代表的用戶特徵和業務邏輯還原回來。而最核心的方法，就是為用戶建立標籤，通過加工和管理這些標籤，形成一個完整的用戶畫像，從這裡面生成消費者的消費偏好，從而為企業的業務提供更加精準的服務。
現在市面上已經存在的標籤管理系統，比較出名的有商業工具如【裡德助手】、Ensighten、TagMan、Tealium等，這些工具基本功能大體類似，僅區別於各自的增值服務方面。
<code> 標籤是互聯網信息時代的一個顛覆，標籤管理也是大數據時代的一個重要組成部分，我們也期待更多的新內容新技術出現。/<code>
閱讀更多 聽永哥講故事 的文章
