在數據越來越值錢的年代,用戶畫像和标簽也被熱議了許久。無論你身處IT部門還是業務部門,一定都聽說過用戶畫像或者标簽,甚至有不少人基于此開展各項日常工作。筆者希望通過這篇文章,能讓大家有效理解标簽和用戶畫像之間的關系。
對某一類特定群體或對象的某項特征進行的抽象分類和概括,其值(标簽值)具備可分類性。
例:
标簽的實例,指某一标簽所包含的具體内容,其特點是符合MECE原則(相互獨立、完全窮盡)。
例:
由某一特定群體或對象的多項特征構成,輸出結果通常是對特征的具體描述。(也可理解為用戶畫像是由多個标簽組合而成,其實例是由多個标簽值構成)。
例:小明是用戶畫像的一個實例,小明的輸出結果為“男“、“20”、“iPhone”、“北京”、“足球”,是由多個标簽中的具體标簽值構成。
标簽和用戶畫像的整合應用中心,通常由标簽、标簽樹、畫像中心構成。
觀察以上python代碼,可發現以下信息:類=用戶畫像;屬性=标簽。
1)一個類有多個屬性,用戶畫像也由多個标簽(屬性)構成
例:性别、年齡、手機品牌、省份、愛好這一組标簽構成一個用戶畫像;
2)畫像實例由多個标簽值構成
“小明”是用戶畫像的一個實例,即用戶畫像的輸出結果,小明的用戶畫像為“今年20歲,北京人,愛好足球”,共由三個标簽值構成。
看不懂代碼沒關系,看下圖:标簽、用戶畫像、畫像實例、标簽值之間的關系更加簡單清晰,左側為标簽、居中為用戶畫像、右側為畫像實例及标簽值。
《XX電商青年客戶畫像》由多個标簽組合而成,包括年齡、性别、居住地、購物行為、興趣愛好、支付方式等,該畫像能夠實現千人千面,對平台的每一名用戶進行有效的勾畫,勾畫的結果由多個标簽值構成。
标簽可分為“基礎屬性标簽”和“業務知識标簽”兩類,簡稱“基礎标簽”和“知識标簽”。
1)基礎标簽:是用來描述客戶特征及行為的客觀存在,不需要經過深入的轉換和分析就能直接得到的屬性特征,這些屬性往往是用戶在使用産品時直接反映出來,或者是用戶本身所具有的顯性屬性的表現,是用戶身上數據轉化為信息的表現。
如上圖中的年齡、性别、居住地都是基礎标簽,是用戶客觀存在的信息。
2)知識标簽:具備描述某種業務場景的标簽,存在主觀的變化性,是基于基礎标簽的業務規則提煉等方法形成,是信息轉化為業務知識的表現。
如上圖中的購買力是知識标簽,存在主觀變化性,A認為月支付金額>1000為高購買力客戶,B認為月支付金額必須>5000為高購買力客戶。
用戶畫像體系會因為行業或業務的不同存在差異,具體劃分需要結合業務進行沉澱。
一般而言,用戶畫像體系都是類似樹形結構進行設計,可根據業務進行一級類目、二級類目、三級類目等劃分。
筆者随手畫了一套标簽體系僅供參考:
如上圖,該标簽體系一共有兩個層級:
如人口統計類中,包含姓名、性别、年齡等标簽,社會屬性類中包含子女、父母、公司等标簽,具體的分類都需要根據相關定義和屬性進行劃分。
當然,由于每個行業業務不同,标簽體系沒有一套标準答案,标簽也不是越多越好,都需要結合具體業務進行設計和建設。
标簽和用戶畫像的應用,除了生成《XX畫像報告》之外,一般在企業中有以下三種應用形式:
現階段,多數企業的标簽系統投入使用年限均較短,處于初級階段,需要建立一支專業的運營小組以保障系統的可持續運行,具體的标簽建設和運營方法可參考後續文章,本文不再探讨。
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