预测类标签是基于历史数据、行为特征及算法模型，对用户未来行为、状态或属性进行预判生成的标签，核心用于提前识别趋势、指导决策，以下是四类核心预测类标签的详细说明：
1.流失标签
核心定义：流失标签是预测类标签中聚焦用户留存的核心标签，基于用户历史互动数据（如登录频率、使用时长、核心功能操作次数）、行为衰减特征（如近期登录间隔延长、互动频次骤降）及算法模型（如逻辑回归、决策树），对用户在未来特定周期内（常用周期为7天、30天、90天，可根据业务场景调整），是否会主动停止使用产品、取消服务订阅、卸载应用或不再产生任何有效互动（如点击、消费、评论）进行精准预判后生成的标签。该标签通常按流失概率划分为四个清晰梯度，分别是“高流失风险”（流失概率≥70%，需紧急干预）、“中流失风险”（流失概率30%-70%，需常态化干预）、“低流失风险”（流失概率10%-30%，需轻微关怀）、“无流失风险”（流失概率＜10%，无需额外干预），核心是提前识别可能流失的用户群体，为留存运营提供明确指向。
核心应用：主要用于客户留存运营，针对高流失风险用户推送召回活动（如专属福利、权益唤醒），中低风险用户进行常态化关怀，降低用户流失率；同时可反向优化产品短板（如针对高频流失场景调整功能）。
2.转化标签
核心定义：转化标签是聚焦用户目标行为达成的预测类标签，核心依托用户历史转化数据（如过往购买记录、注册完成情况）、场景行为数据（如商品浏览时长、活动参与深度、表单填写进度）、用户画像数据（如年龄、消费能力、需求倾向），通过算法模型（如协同过滤、神经网络），预判用户在未来特定场景下（如浏览商品详情页后、参与优惠券发放活动后、点击广告链接后），是否会完成平台预设的目标行为（核心目标行为包括商品购买、账号注册、会员开通、福利领取、内容分享、表单提交等）。该标签按转化概率分为三个核心梯度，即“高转化概率”（转化概率≥60%，用户意向明确）、“中转化概率”（转化概率20%-60%，需进一步引导）、“低转化概率”（转化概率＜20%，用户意向薄弱），可帮助运营者精准识别高意向用户，提升转化效率、降低营销成本。
核心应用：适配精准营销场景，对高转化概率用户推送临门一脚引导（如限时优惠、下单提醒），对中转化概率用户强化需求触达（如产品核心卖点推送），对低转化概率用户减少无效打扰、培育用户需求，提升转化效率。
3.偏好标签
核心定义：偏好标签是基于用户长期行为轨迹，预判其未来需求倾向的预测类标签，核心数据源包括用户历史浏览记录、点击偏好、收藏内容、消费品类、搜索关键词、停留时长等，通过算法模型（如聚类分析、兴趣建模），挖掘用户行为背后的潜在需求，进而预判用户未来对特定品类、内容、服务、风格、场景的偏好方向及偏好程度。该标签并非单一维度，可根据业务场景细化为多个细分类型，例如电商场景的品类偏好（如偏好美妆、数码、服饰）、风格偏好（如偏好简约、轻奢、复古）、价位偏好（如偏好高客单价、平价亲民）；内容场景的题材偏好（如偏好职场、娱乐、科普）、形式偏好（如偏好短视频、图文、直播）；服务场景的场景偏好（如偏好居家使用、户外使用、办公使用）、时效偏好（如偏好夜间使用、工作日使用），核心价值是实现“千人千面”的个性化触达。
核心应用：用于个性化推荐，如电商平台推送用户偏好的商品，内容平台推送偏好的内容，提升用户体验和互动时长；同时可用于新品定向测试，将新品推送给高偏好用户，收集反馈并优化。
4.价值模型标签
核心定义：价值模型标签（又称用户价值预测标签），是预测类标签中聚焦用户商业价值的核心标签，基于用户历史消费能力（如累计消费金额、客单价、消费频次）、互动价值（如带来的引流效果、分享传播次数、评论互动热度）、留存稳定性（如留存时长、复访率）、生命周期阶段等多维度数据，通过价值评估模型（如RFM模型优化版、CLV客户生命周期价值模型），精准预判用户未来一段时间内（如3个月、6个月、1年），可为平台或企业带来的综合商业价值，包括直接价值（消费金额、贡献利润）和间接价值（流量引流、品牌传播）。该标签通常按价值等级分为四类，分别是“高价值用户”（综合价值高、留存稳定，是核心盈利群体）、“中价值用户”（综合价值中等、有提升空间）、“低价值用户”（综合价值较低、引流或消费贡献有限）、“潜在高价值用户”（当前价值不高，但行为趋势良好，经培育可成为高价值用户），核心用于实现资源精准分配，最大化用户价值。
核心应用：用于分层运营，对高价值用户提供专属服务（如VIP权益、一对一客服），锁定核心价值；对潜在高价值用户进行培育（如成长体系引导），挖掘价值潜力；对低价值用户优化触达成本，实现资源精准分配。
补充说明：四类预测类标签可单独使用，也可组合应用（如结合“高流失风险+高价值用户”，优先开展召回运营），核心价值在于将“被动响应”转化为“主动预判”，提升运营效率和决策科学性。
