软件用户的标签主要可以分为以下几类：

静态用户信息标签

人口属性：如性别、年龄、地区、星座、圈子、职业、收入、婚姻状况等。

商业属性：如消费能力、消费周期等。

动态用户信息标签

用户行为属性：记录用户的行为习惯，如浏览记录、购买记录等。

购买属性：记录用户的购买行为，如购买金额、购买频率等。

用户自己填写的数据生成的标签

这类标签是用户在注册产品或在各个模块自行填写的信息，如性别、生日、真实姓名、居住地、身份证等。

通过统计用户行为生成的统计标签

这类标签基于用户的行为数据统计得出，如用户活跃时长、活跃天数、活跃次数、购买金额等。

规则类标签

基于用户行为及确定的规则产生，例如“消费活跃用户”定义为“近30天交易次数>=2”。

机器学习类标签

通过机器学习算法挖掘产生，用于对用户的某些属性或行为进行预判，例如根据用户行为习惯判断性别、消费偏好等。

兴趣标签

涵盖兴趣爱好、生活方式、人生追求等多个领域，如动漫迷、电竞爱好者、摄影爱好者等。

用户分类标签

如新用户、老用户、流失用户、活跃用户等，用于用户管理和营销。

这些标签帮助软件更好地理解用户，实现个性化推荐、精准营销和用户画像构建。不同标签类型可以结合使用，以获得更全面的用户画像。