DMP人货场标签白皮书 .pdfVIP

前言

作为精准人群定向中台，经历日积月累的沉淀，达摩盘已拥有公域、私域维

度标签上千个，覆盖基础属性、渠道、行业、媒体等众多领域，店铺私域也将直

播、会员等诸多场景一一囊括。客户在海量标签的圈选过程中，标签货架的方式

满足了足够强的自定义需求，也逐渐出现了标签难以查找、标签定义模糊等问

题。而随着消费者运营方法论的兴起，“人、货、场”概念逐渐深入电商客户的

日常工作，达摩盘也顺应潮流，从新梳理武器库中的所有标签，进行人货场维度

改造。

更全面的标签维度，更精准的数据指标，更符合体验的圈选流程。“人货

场”标签体系，为你而来！

本文档记录人货场标签体系每一个标签的具体描述，如有疑问可留言，运营

同学将每周处理。

个体

基础特征

用户性别

根据用户全网行为综合得出。

用户年龄

根据用户全网行为综合得出。

用户体重

用户在淘宝、天猫、聚划算等平台购物和互动时填写的体重信息，单位：千

克。

用户身高

用户在淘宝、天猫、聚划算等平台购物和互动时填写的身高信息，单位：厘

米。

亲缘关系

宝宝性别

有娃用户的宝宝性别，根据用户在淘宝母婴等频道的相关行为等综合得出。

宝宝年龄

根据用户注册信息及最近180天在淘宝母婴类目下相关行为等综合得出。

位置信息

用户常驻区域

近180天内用户使用频率最高的收货地址所处的城市所在的区域。

用户所在城市

近180天内使用频率最高的收货地址所在的省份和城市。

用户城市等级

近180天内用户使用频率最高的收货地址所处的城市，按照通用的城市等级进行

1-6线城市划分。

用户小区档次

基于用户收货地址等得出的用户所在小区，并对小区进行分档。房价大于城市均

值1.5倍的小区属于高档，介于均值与均值的1.5倍之间的小区属于中档，其余

为低档。房价来源于垂直网站的公开数据。

天气特征

来自于中央气象局发布的天气信息所对应区域的用户。

社会特征

用户职业

根据用户在淘宝天猫的互动行为综合计算得出。

用户学历

根据用户在淘宝天猫的互动行为综合计算得出。

人生阶段

根据用户在淘宝天猫的互动行为综合计算得出。

信用等级

淘宝买家的信用等级。

消费特征

购物决策导向

通过近180天用户在淘宝的互动行为和购买商品的属性信息，进行决策倾向性分

类和打分，并按照打分结果进行从高到低5个等级排序。

用户活跃度

根据用户的淘气值等级进行的活跃度划分。本标签中的超级会员和apass会员仅

指淘气值达到1000分和2500分以上的会员，会员等级需要会员自己激活，

apass会员是由平台邀请产生。

消费力分级

基于用户在大淘宝的浏览、有哪些信誉好的足球投注网站、购买等行为，综合计算出用户的消费能力水

平，并划分为5个等级，等级越高表明消费能力越强。

消费额分层

近一年用户在淘宝天猫的月均支付金额，细分为5个区间。

消费频次分层

近一年用户在淘宝天猫的月均订单笔数，细分为5个区间。

消费时段偏好

近30天，用户逛淘宝天猫停留时间最久的时间段。

长期兴趣

运动兴趣

根据手淘上不同场景下的行为，从风格/人生阶段/购买力/兴趣偏好等多角度抽

象出与运动兴趣相关的特征人群，如户外运动控。

美食兴趣

根据手淘上不同场景下的行为，从风格/人生阶段/购买力/兴趣偏好等多角度抽

象出与美食兴趣相关的特征人群，如轻食主义。

文娱兴趣

根据近60天用户在优酷土豆等媒体的观看行为综合计算出用户的文娱风格偏

好。

内容兴趣

用户最近30天对不同形式内容的浏览偏好。

科技数码兴趣

根据手淘上不同场景下的行为，从风格/人生阶段/购买力/兴趣偏好等多角度抽

象出与科技兴趣相关的特征人群，如电脑发烧友。

旅游兴趣

根据用户2013年5月至今在淘宝网（PC＋无线数据）各种景点类型的购买门票

次数推算用户景点类型偏好。

品类

类目消费行为

类目维度标签

用户在淘宝天猫类目下指定时间周期的互动行为，偏好度高中低按30%、40%、

30%做区分。

类目客单价

基于用户近30天指定类目的购买行为，分类目划分价格区间的偏好人群。

类目消费力分级

基于用户近30天指定类目的购买金额，并按从高到低5个等级进行划分，每个

等级人群比例均为20%。

类目消费决策导向

通过近180天用户在指定类目的互动行为和购买商品的属性信息，进行倾向性分

类和打分，并按照打分结果进行从高到低5个等级排序。