【一線數智資訊】在過去十多年的移動互聯網年代，客户運營一直圍繞“標籤”展開：年齡、性別、消費頻次、品類偏好……，基於大數據的標籤same like方式推薦，但當企業進入 AI 原生時代，大模型、向量數據庫、智能體開始走進業務，傳統標籤體系正在快速失效。

　　不是傳統標籤不重要，而是客户已經變了，業務節奏變了，而標籤體系沒變就會有問題。所以就出現了所有團隊都熟悉的場景：

　　標籤越建越多，可用率卻越來越低

　　標籤更新慢，跟不上客户的實時狀態

　　標籤描述現象，卻解釋不了行為背後的“動機”

　　標籤無法直接驅動營銷和運營動          

　　為什麼 AI 時代必須重做標籤體系？

　　1）客户不是靜態的，而傳統標籤是靜態的昨天在諮詢正畸，今天在猶豫價格，明天可能突然去做牙周治療。傳統標籤無法刻畫這種“實時流轉”。             2）標籤堆得多，但不能直接驅動業務過去數據做的好的團隊，往往有幾千上萬標籤，但營銷真正使用的只有幾十個，原因很簡單：標籤是描述，不是動作。智能體時代，需要讓標籤能回答三個問題TA現在是什麼狀態？

　　為什麼是這個狀態？下一步應該怎麼觸達？

　　但是傳統標籤體系做不到這一點。

      3）AI需要“狀態”，不是“勾選式屬性”AI做個性化推薦、智能跟進、自動營銷、機會識別……都依賴於動態特徵，而不是靜態屬性。你越依賴靜態標籤，AI就越“瞎”。所以標籤必須是動態的。 

因此，到了 AI 時代，企業需要的不再是“標籤倉庫”，而是動態理解客户狀態的能力。所以標籤從靜態到動態，從屬性到狀態，從人工定義到AI自動生成，從描述現象到預測行為；從標籤倉庫到智能體行動系統。做完這樣升級，標籤體系不再是一個“數據資產”，而會變成實時驅動業務增長的核心引擎。（來源：IT職場斜槓青年 姜正林）