数据协作与加密：1. 采用联邦学习、安全多方计算等技术，在不共享原始数据的前提下联合训练模型，例如跨平台用户行为预测。
2. 模型融合与应用：结合各方的特征数据，提升模型准确性
3. 合规性与隐私保护：遵循数据安全法规，通过脱敏、匿名化处理降低隐私泄露风险。

1. 数据整合：整合内外部数据源，包括用户行为数据、社会属性、消费习惯等，同时通过去重、预处理确保数据质量。
2. 用户细分与画像构建：基于数据标签对用户进行分类，识别高价值群体或潜在需求人群。
3. 策略制定与执行：针对不同群体设计差异化营销方案。如个性化推荐、客户流失预测、广告投放优化等手段激活客户会员沉默用户
4. 效果反馈与优化：实时监控营销活动数据（如转化率、点击率），利用A/B测试调整策略，形成闭环优化

1. 标签类型：统计类标签；规则类标签；机器学习类标签
2. 构建流程：标签建模→产品化应用→持续迭代。
3. 评分模型构建：基于用户行为数据、属性数据及机器学习算法生成评分；动态更新与监控，结合实时数据调整评分，确保模型时效性。