用户标签通常用于帮助企业更好地理解和服务客户，它们可以分为不同的类型，以下是一些常见的用户标签分类：
基本属性标签
包括年龄、性别、地理位置、收入、职业等基本信息。
行为属性标签
根据用户在购买产品或使用服务时展现出的行为来标记，如购买频率、购买力、付款方式等。
心理属性标签
基于客户的心理特征，如价值观、兴趣爱好、人格特点等。
购买周期标签
根据客户购买产品或服务的周期来标记。
事实标签
基于日志统计提取的信息，如年龄、性别等。
模型标签
基于自定义规则和模型计算，如消费等级（RFM）等。
预测标签
基于用户的行为或偏好预测，如流失概率等。
静态标签
包括传达个人属性类信息的标签，如姓名、性别、年龄等，相对稳定。
动态标签
基于用户行为及确定的规则产生，如关注公众号的粉丝、提交注册的用户等。
计算标签
基于用户活跃度分值、消费金额、会员等级等数据计算得出，如访问时长、消费频次等。
算法标签
通过机器学习挖掘产生，用于对用户的某些属性或行为进行预测判断。
用户画像标签
包括自然特征、消费特征、社会特征、兴趣特征等，用于构建用户画像。
客户来源标签
记录获客途径及渠道效果。
客户状态标签
描述客户的全生命周期状态。
客户跟进标签
记录与客户链接后的情况。
营销类标签
记录客户的真实消费记录和消费能力。
客户分层标签
描述企业的主要客户群体。
这些标签有助于企业分析客户画像，捕捉客户需求，并指导企业战略。