数据君在工作中发现，在日常的直播数据分析中，用户数据划分为成交、非成交、粉丝、非粉丝四大类目，但根据具体使用，每个维度下又有不同的细分场景。
1）用户标签成长
新号从冷启动到承接，再到测爆品的过程，就是直播标签垂直化的过程，日常电商大屏只能对于基础标签作为展示，想要查看账号近期的深度标签，点开电商罗盘-人群画像即可。
在这个部分，罗盘呈现了用户层的基础属性、内容偏好、购买偏好，以及常见的八大人群，但是这些数据单维度去看没有任何意义，为什么？
比如你想要去看目前直播间互动人群的标签是否能够大规模支撑转化，那么要做的不是单维度查看，而是进行数据对比，选取你的内容触达人群，跟你的消费人群对比。
一般情况下，内容触达人群越是接近你的消费人群画像，直播间的正向性更健康，转化坡度也会较为平滑，相反就要去思考转化断层的问题。
同样我们可以将“商品展示人群”与“商品交易人群”做画像对比，就可以查看对于本身已经成交的人群，用户画像的样子，这样能够很好的决策商品的选品方向，或者投放的定向方向，避免用户层与成交层出现空心化。
2）用户标签纠正
直播间标签没有精准一说，永远都在变化，可能一个活动，一个错误排款的大规模成交，就会导致标签发生偏移。
而日常就确实会发生突然直播标签不精准的案例，对于这种情况，你无法通过感知层判断的情况下，就完全可以借助罗盘的用户数据进行分析。
怎么做？选取近一天，或者七天的商品曝光人群，跟30天的商品曝光人群进行对比，就可以明显发现人群标签的变动性。
对于老粉占比过高、自然推荐占比低、新粉成交率过低，同样都需要借助场景人群画像去做多要素对比，老粉的画像是什么，如何进行维护，新粉成交率低，新粉但是未成交用户画像是什么，搭配的解决方案是什么。
3）用户标签投放
小店后台的精准人群，可以通过推送搭配千川使用，但是使用策略上，会涉及到数据的选取。
正常情况下，千川后台计划的创建都是单产品单计划，不同的产品人群包不一样，在后台进行选取时，不能直接导入后台画像，而是先进入商品人群，选取单商品维度，针对单商品维度进行选取。
单商品维度的人群包，为了ABtest，建议选取商品点击、加购、成交人群进行分批测试，一般人群包的推送更为精准，搭配较为竞争力的出价，一旦跑量就能获得不错投产。
4）直播间用户标签维系
这部分是为了迎合铁粉系统所运用的策略，铁粉策略并不只是简单的维护粉丝团，而是要对用户进行分级管理。数据获取可以通过直播人群洞察得到，通过数据分析，将用户分为三大人群，即粉丝&成交人群、粉丝&未成交人群、非粉丝&非成交人群。这三大人群分别代表了一到三级用户的画像，而在直播策略中，就能根据不同的画像采取对应的维系手段。
