针对客户各部门的用户数据，基于业务流程、用户生命周期、各事业部及职能的业务标签、营销目标，搭建完整、成熟、灵活可拓展、符合业务应用需求的标签体系。

画像营销体系主要包含：会员标签、商品标签、门店标签，为后续的用户洞察、商品洞察、营销推荐等数据应用提供基础，同时在标签体系的基础上构建会员画像、商品画像为前端业务赋能。

根据历史标签精准圈人，在会员小程序发送“100元单品满减券同时通过 Looklike 进行人群10倍放大推送营销短信。通过线下门店促销员与导购引导，进入小程序领券并在支付时自动核销，完成数据沉。

利用场景1通过会员中台形成的人群标签，在短信、公众号、企业微信进行精准投放，会员参与“集福卡”抽奖获得优惠券，，通过引流，导流到线上商城完成会员注册购买商品。

通过公众号、短信、企微精准推文

统一入口，统一流量阵地，从源头避免存在一人多ID的情况，减轻下游脏数据处理压力。

活动制定 -> 数据采集 -> 身份合并 -> 数据撞库 -> 形成资产 -> 统计分析 -> 可视化。

场景示意：用户标签的记录过程：管理员通过规则设定，当用户发生行为，系统自动记录相关标签。

场景示意：CDP系统用户ID关联，通过规则设置打标+存储标签。

数据指标化：由业务KPI出发，拆解核心关键指标，并结合各条业务维度（用户来源、购买商品、购买零售商等）形成子指标。通过指标卡片系统通过可视化方式定义指标计算逻辑。

支持定义规则标签与自定义标签、支持定义标签权限，允许对标签进行复杂逻辑筛选。

支持用户自定义数据分析，支持自定义分布分析、事件分析、属性分析、留存分析、斗分析、路径分析、RFM分析等。

SQL查询分析器（SQL Editor）是基于大数据平台构建的即席查询工具。

查看私域用户指标、标签、客户旅程、生命周期、被调用数据模型规则。

查看可群用户指标、标签、提供丰富查询与搜索功能。