口腔消费医疗用户标签体系如何建立（下）

　　业务闭环◆★◆■■：结合业务流程中的关键节点，自动更新标签。例如★★■◆★，患者完成了一次正畸治疗后，自动移除 正畸复购 标签。

　　案例分类：为患者的治疗案例添加标签，如 成功案例 、 复杂案例 等，帮助患者了解不同治疗方案的效果。

　　BI 模块：增加 BI 模块◆◆★◆■，统计分析每类标签、每个标签的业务应用情况◆◆■■■，帮助医疗机构更好地理解标签的实际效果。

　　目前，越来越多的医疗机构倾向于选择第二种路径，通过与外部合作伙伴的合作，利用专业的数据分析工具和服务来优化患者管理和医疗服务流程。

　　结合患者标签和服务标签，医疗机构可以为患者推荐可能感兴趣的项目或服务，提升患者满意度和转化率。

　　自动去标签：设计逻辑来自动移除不再适用的标签。例如，如果患者已经有了 正畸复购 的标签，但他在新的就诊中选择了其他服务，则需要自动移除 正畸复购 标签■■★■。

　　展示计算策略：展示每个标签的计算策略★■★★◆，使运营人员能够清晰了解每个标签是如何生成的。

　　通过这些动态管理机制，口腔消费医疗机构可以确保标签体系始终反映患者的最新状态，从而更好地服务于患者，提高服务质量和患者满意度。

　　通过这些步骤，口腔消费医疗机构可以确保标签体系始终与业务需求保持同步，从而更好地服务患者，提高运营效率和服务质量。

　　（3）厂商提供工具◆★■■■■：最终，可能会引入第三方工具或平台◆◆■，使客户能够自主取用数据★■◆★，并实现自定义分析，进一步提升标签管理的效率和灵活性。

　　组合标签应用◆◆◆：使得运营人员或算法能够基于这些标签挑选 重要 & 活跃 &XX 风险标签 的数据，实现定向推送。

　　医疗机构借助第三方合作伙伴的帮助★■★，来协助完成特定的服务目标或提高服务效率■★◆■★。

　　个性化推荐：根据患者的就诊记录和消费习惯，为其推荐相关的服务项目■★。例如◆◆■■■■，对于经常进行牙齿清洁的患者★◆◆，可以推荐牙齿美白或牙齿矫正服务。

　　无论标签需求多么简单，例如患者的基本属性标签（如姓名、性别■★★、年龄），都需要技术支持来实现业务需求。以患者的基本属性标签为例，开发人员需要根据业务需求设计数据存储结构◆◆■★，决定是使用 竖表 （适合计算但不利于查询）还是 横表 （方便查询但不便计算）■★◆■■，并考虑标签的计算逻辑、数据来源◆◆、更新频率以及触发更新的条件等一系列问题。

　　预置标签体系◆■◆★■：提供一些业界常用的标签体系模板，如 RFM 用户分群体系，包括标签体系和每个标签的计算规则◆★。

　　标签是对某一类特定群体或对象的特征进行抽象分类和概括的结果◆★。在口腔消费医疗领域，标签应当具有可解释性，并且要有具体或潜在的业务应用场景。例如■■★■◆★，患者的基本信息（如年龄、性别）◆◆★、就诊频率、消费习惯等都可以被抽象成标签，从而更好地指导医疗服务提供者识别和满足患者的需求。

　　1、研发团队■■◆★：对于研发团队来说★★◆◆■，标签管理通常通过数据库和监控日志来实现。数据库用于存储标签数据，监控日志则用于记录标签的变更历史和使用情况。

　　在口腔消费医疗领域★■■◆■◆，构建好标签体系仅仅是完成了从无到有的初步工作■◆★。为了使标签体系更好地适应不同发展阶段的业务需求，还需要对标签的整个生命周期进行管理和迭代。标签管理可以确保标签体系始终与当前业务状况相符，及时反映患者的新需求和市场变化，从而持续优化医疗服务。

　　后期阶段：随着标签需求的增多和复杂化，产品运营团队希望能够有一个专门的 标签运营管理工具 ★◆◆■★★。这样的工具可以帮助实现标签的增、删、改、查，管理标签的计算策略，并监控标签的应用频次。

　　活动通知★★◆■：根据患者的标签信息，推送相关的活动通知■■◆★。例如，对于 高消费患者 ，可以推送最新的优惠活动或 VIP 服务信息。

　　任务运行配置：配置标签任务的运行方式◆★，包括手动触发 / 关闭、定时触发 / 关闭等功能。

　　患者筛选：通过标签分类，自动筛选出具有特定特征的患者★■，帮助一线运营人员快速定位目标患者群体。

　　机器学习平台：搭配预置常用 NLP 分类、文本分类、NLP 要素抽取★■★■★、NLP 情感识别等模型的算法模型自训练平台，一同提供给医疗机构使用◆◆★。

　　动态标签：根据患者的后续行为和消费记录★◆■◆★，生成动态标签，如 定期复诊 ◆★★■◆、 高活跃度患者 等■◆★■■。

　　初始标签：根据患者的初次就诊信息，生成初始标签★◆◆■，如 首次就诊 、 高消费患者 、 儿童患者 等■★◆◆。

　　例如，医疗机构可以通过在线预约系统、社交媒体平台或社区宣传活动来获取患者的基本信息和需求◆★★■，或者通过电话随访等方式收集患者的反馈意见◆★。

　　初期阶段：在标签需求变化不频繁的初期阶段，产品运营团队可以使用在线文档或 Excel 表格来管理标签。这些工具可以辅助记录每个成员对标签的变更记录。

　　在口腔消费医疗领域，医疗机构管理和服务的对象主要包括：患者★◆■◆★◆、地理位置、服务项目、医疗设备◆★■■◆、合作机构以及患者信息。虽然这些对象各不相同，但最终的管理和服务目标还是集中在具体的患者或合作机构上。通过分析患者的基本属性◆★★■★◆、行为习惯、心理特征等内容，医疗机构可以预测患者的行为倾向，从而制定相应的服务策略和管理措施■◆★◆。

　　属性标签：基于患者的基本信息生成标签，如 年轻患者 、 中老年患者 、 在职员工 等。

　　通过这些功能模块的增加◆◆■★■■，标签管理工具将成为一个更加全面和实用的解决方案■◆■◆★■，帮助口腔消费医疗机构更好地管理和优化患者服务。

　　（1）静态标签：这类标签的值通常是固定不变的或极少改变，如患者的出生日期★★◆■■★、姓名等。这些标签通常被称为 属性标签 ◆■★★■★。

　　标签体系是由一系列标签组成的集合★■■★，这个集合必须是科学合理的，并且易于管理、维护和迭代。在口腔消费医疗中，标签体系可以帮助医疗机构更好地组织和理解患者信息，进而提供更加个性化的服务。

　　业务稳定性和规模效应■★：医疗机构的业务已经进入稳定期，并且服务的患者数量达到了一定规模。

　　在口腔消费医疗领域，标签的应用可以帮助医疗机构更有效地管理和优化患者服务。以下是标签在具体业务场景中的应用示例：

　　（2）动态标签：这类标签的值会随时间或情境而变化。例如，患者的年龄、就诊频率★◆、是否为活跃用户等。

　　（2）产研提供工具■★◆◆■◆：随着业务增长，产品和研发团队会提供标签管理工具■◆◆◆■，让运营人员能够自主取用数据◆★★■，实现灵活的标签管理和分析。

　　医生分类★◆★★★：为医生添加标签，如 资深专家 ◆◆◆★◆■、 年轻医师 、 擅长儿童牙科 等，患者可以根据标签选择合适的医生。

　　使用频率统计◆★◆：记录标签在不同业务场景中的使用频率，了解哪些标签最为关键◆■■。

　　（2）预测标签★★：这类标签值是通过深度学习或机器学习模型预测得出的，具有一定的可信度但并非完全准确。

　　（1）事实标签：这类标签值是可靠的，通常是基于患者手动填写的信息或从外部采购的数据导入的。

　　行为标签：根据患者的就医习惯生成标签，如 高频就诊者 、 夜间就诊者 ◆■◆★★◆、 高消费患者 等。

　　还有一些标签需要通过算法模型来计算，例如根据患者的就诊记录预测其未来的行为模式★◆◆■◆。

　　自动更新机制：设计自动更新机制■★★■，确保标签能够根据患者的最新行为动态调整。例如，如果患者进行了多次复诊，则可以自动更新其标签为 定期复诊患者 。

　　丰富的内容或服务：医疗机构提供的服务种类多样★■◆◆■，包括常规检查◆★◆■★、牙齿矫正、种植牙等多种服务★★■■★◆。

　　实时调整★■：确保标签体系能够实时反映患者的最新状态，避免标签过时导致的错误决策■■■◆◆。

　　本文首先回顾了标签及其标签体系的概念，并阐述了标签体系在口腔消费医疗领域的价值。随后，本文介绍了在哪些业务场景下需要建立标签体系，包括电商、内容推荐以及城市治理等场景。接着，文章详细探讨了标签管理的重要性、管理标签的主体以及管理的具体内容★■■■■。最后◆◆★，本文以口腔消费医疗中的 风险标签 管理工具为例，展示了其产品设计实例，并讨论了若要进一步优化或将其转化为商业化产品◆◆◆★，后续需要开展的工作。

　　在口腔消费医疗领域，构建自动化标签体系不仅需要考虑标签的生成，还需要结合业务闭环来设计标签的动态更新机制■★。特别是在标签的自动移除方面，确保标签体系能够实时反映患者的真实状态，从而提高标签的准确性和实用性。

　　触发条件：确定标签更新的触发机制，如患者完成一次就诊后更新其就诊频率标签。

　　通过这些内容，本文全面地展示了标签体系在口腔消费医疗中的应用■■★，并提出了进一步优化标签管理工具的方向★★◆，以期更好地服务于医疗机构和患者■◆■◆★★。

　　服务分类★■◆■◆：为不同的口腔医疗服务（如牙齿矫正、种植牙、牙齿美白等）添加标签，患者可以根据标签快速找到所需的服务项目★◆◆。

　　支持规则类标签：目前仅有算法模型类标签，可以考虑支持 规则类 标签，如 活跃度 标签配置◆■、 重要程度 配置等◆■。

　　服务组合推荐：根据患者的需求和偏好，推荐服务组合。例如，对于有牙齿矫正需求的患者，可以推荐包含矫正和清洁的服务包。

　　多层次的患者群体：患者群体具有多样性■★◆◆◆◆，包括不同年龄段、不同职业背景、不同消费能力的患者◆■。

　　价值推荐■■◆★：为一线运营人员提供有价值的患者信息，如高价值患者★■★★★、潜在流失患者、需要重点关注的患者等■■◆◆★。

　　在口腔消费医疗领域，提高患者转化率是一项重要的任务。为了实现这一目标，数据中心需要为一线运营人员提供 用户标签信息 ，帮助他们更有效地筛选和管理患者。通过分析患者的基本信息、就医习惯等多维度数据，数据中心可以构建用户标签体系，并自动为一线运营人员提供有价值的患者筛选信息。

　　此外★★■◆◆，还有一些基于规则匹配的标签，如三个月内未有任何就诊记录的患者，可以标记为 沉睡用户 。

　　通过标签分类★◆◆★■★，医疗机构可以为患者提供更加便捷的查询导航，使患者能够快速找到所需的服务或信息。

　　通过这些工具和技术的支持，口腔消费医疗机构可以更好地管理标签体系■◆◆，确保标签的有效性和实用性，从而提升服务质量和患者满意度。

　　医疗机构自行投入资源，通过线上或线下的方式主动或被动地搜集与自身职责相关的线索或病例信息。