柯狄诺DMP标签体系的构建策略如下：

一、多维标签融合

基础属性标签‌：整合用户基础数据（如年龄、性别、职业）和业务交易数据（如消费频次、客单价）‌。

行为标签‌：通过用户行为数据（浏览、点击、收藏）生成动态标签，结合实时特征（秒级行为反馈）提升时效性‌。

业务场景标签‌：根据营销需求设计个性化标签（如“高潜力客户”“价格敏感型用户”），适配不同业务场景‌。

二、动态扩展能力

Lookalike技术‌：基于种子用户群体拓展相似人群，通过算法模型（如LSTM）预测用户行为轨迹‌。

标签迭代机制‌：定期评估标签质量（数据准确性、业务相关性），动态调整标签体系以适应市场变化‌。

三、人群定向优化

精准画像构建‌：结合DMP的ID-Mapping技术，打通多源数据（第一方CRM数据、第三方社交数据）形成统一用户画像。

分层定向策略‌：

高价值用户：优先推送高客单价商品或服务；

潜在流失用户：触发再营销活动（如优惠券定向发放）‌。

效果追踪‌：实时监测人群包投放效果（如点击率、转化率），优化标签组合与出价策略‌。

四、技术支撑

数据中台架构‌：通过ETL流程清洗多源数据，确保标签生成效率与准确性‌。

产品化功能‌：提供标签创建、查询、人群生成及推送的一站式操作界面，降低业务使用门槛‌。