編輯導語：标簽體系對于企業進行數字化營銷十分重要，本篇文章作者分享了标簽畫像體系建設的方法論，總結出三目标和五步法的标簽畫像體系建設方法論，能夠有效提升企業整體運營效率，一起來學習一下吧，希望對你有幫助。

5月11日錄制了數棧全新數據中台精講系列 ——「數智賦能實戰六講」的第一場直播，主要對标簽體系的建設進行了抽象，分成幾個步驟，方便大家理解。

你能看到：

• 數字營銷是數字化轉型排頭兵；
• 标簽體系建設方法論；
• 标簽體系在某基金的建設案例。

一、數字營銷是數字化轉型排頭兵

《⼗四五數字經濟發展規劃》中強調，要⼤⼒推進數字化轉型，形成數據驅動的智能決策能⼒，提升企業整體運營效率。

要做好數字化轉型，企業可從産、研、供、銷、⽤等多個環節入手，而 “銷” 恰好是第一關鍵要素，企業轉型往往從營銷場景入手，因此我們說數字化營銷是企業數字化轉型的排頭兵。

在數字化營銷轉型過程中，由于各個企業的數字化建設進程不同，往往會遇到多種挑戰，如：

• 企業數據如何打通？
• 客戶畫像如何建設？
• 營銷 ROI 如何提升？
• 營銷策略如何叠代？

要想解決以上問題，在業務⽣産與業務應⽤之前，讓産業數字化營銷，我們需要進⾏：

• 數據的統⼀存儲；
• OneID 的數據打通；
• OneModel 的數據模型建設；
• 數據資産的統⼀管理。

打好這些基礎，接下來就能開始建設企業自己的個性化标簽體系，讓标簽作為企業數字化營銷的基石，幫助消費者畫像更加精确。

實現用數據指導營銷，而不再隻是含糊的經驗；讓活動的數據再回流到數倉中，作為标簽數據來源的一部分，形成營銷業務閉環。

二、标簽體系建設方法論

那麼如何幫助企業構建完美的标簽體系呢？我們總結出“三目标 五步法”的方法論：

1. 标簽體系建設三目标

目标一：解決業務問題

要确定我們建設标簽體系是為了解決什麼具體的業務問題，想要達到什麼效果，時間上要做到分期而治，小步快跑，早日推廣應用。

目标二：業務人員好用、易用

标簽體系的建設目标是要靈活可擴展，讓業務人員可以輕松衍生标簽、生産效率高。同時标簽應用方式還需要多種多樣，以适應不同的業務要求。

目标三：可持續更新叠代

标簽體系作為重要數據資産，需要我們對它進行持續完善，形成業務應用與數據開發部門良好互動，助力生産更有價值的數據。

2. 标簽體系建設五步法

1）第一步 明确建設目标

在開始建設标簽時，我們需要明确建設目标，目标可以指導我們的執行策略無偏差，最終達到想要的結果，否則在建設過程中随着一些信息的輸入、困難的出現，容易今天一榔頭明天一棒槌，顧此失彼，達不到業務期望的結果。

（1）業務建設目标

業務建設目标，指通過标簽項目想解決什麼樣的問題，達到什麼樣的業務效果。比如

• 現在屬于粗略式的運營，需要基于标簽體系實現精細化運營，将營銷活動的轉化率提升5%。
• 标簽加工流程過于緩慢，從業務人員提需求到需求實現需要1-2周時間，需要将改時間縮短至1-3天。
• 現在數據來源過于單一，隻有交易域，需要彙總其他域的數據，比如行為數據、評論數據、活動數據等豐富标簽體系維度。

一般列舉5-10條目标，業務部門與技術部門一起制定，基于這些目标，進行系統建設。

（2）系統建設目标

為實現對應的業務目标，需要建設一個怎樣的系統，是内部實現，還是外部采購，各自的實現周期與成本，若外部采購，采購的标準是什麼等都需要考慮，該問題一般是技術部門來考慮。

• 系統給誰使用：是建設一個标簽加工與管理的标簽管理工具，主要給技術部門使用，因為企業已經有了營銷系統、涵蓋标簽圈群與推送給的功能。還是需要一個集合加工、管理、圈群、分析一體化的工具，數據分析師、業務人員也要用。不同的使用對象，系統建設的内容不一樣。
• 系統的技術架構要求：公司内部的大數據部門若已經用了一些底層平台或技術組件，從節省成本方面，應當盡量用同一套底層存儲與計算平台，比如已經采購了CDH、TDH的Hadoop，那标簽系統需要可直接對接這些系統進行數據存儲與計算。以及标簽系統需要和CRM系統、營銷平台實現對接，便需要有相應的對接方案，如通過标簽服務API接口，或數據同步、推送等當時，将數據給到下遊系統。
• 系統功能要求：基于标簽的加工、标簽的生名周期管理、标簽的數據安全、标簽的評估治理、标簽圈群、畫像洞察、對外服務等多方面梳理需要的功能。
• 系統性能要求：基于司内的數據量，标簽加工的速度、并發，标簽圈群與分析的查詢時間，所需要的部署資源、一年需要花費的成本需要進行評估與計算。

（3）參與部門與執行計劃

根據我們一些标簽項目的建設經理，會出現這樣的情況，大數據部門一期項目建好的标簽，很難推動業務人員使用起來，主要有以下幾點原因：

1. 業務人員覺得建設的标簽有用的很少，大多數都用不上；
2. 用了一下标簽，覺得數據不準确，不敢用；
3. 領導沒有說要用這些标簽，還是按照自己的既定模式來工作好了。

基于這些問題，标簽項目推進之初，需要拉上業務部門的領導、對接人一起參與，确定一個先應用标簽的項目或場景，做出效果，再應用到更多的部門及項目，否則剛開始大而全，周期長、且沒有目标性，往往後續推廣使用時會遇到阻礙。

參與部門包含以下：

• 需要标簽項目服務的業務部門（核心）：如市場部、運營部、客服部、風控部等，各指定一名對接人員。
• 項目需求收集分析者：數據産品經理、數據分析師。
• 系統建設和标簽加工者：數據科技部門。

制定執行計劃：

1. 項目是否需要分期，一期項目的目标和建設的标簽有哪些。
2. 各期項目時間周期、負責人，上線場景。
3. 上線後業務人員需要持續反饋使用情況，業務變化情況，不斷的優化叠代。

2. 第二步 标簽體系設計

明确好建設目标之後的下一步就是标簽體系設計。

在此之前，我們先對一些标簽的重要概念做一些介紹：

标簽體系設計是一種對對象統一進行本質刻畫的數據描述辦法，把個體觀察升級為群體觀察，而非過去對個體現象的歸納，更具有面向未來的場景化适應能力。标簽體系設計的整體流程可分為 4 大步驟 2 大階段：

在此過程中我們需要：

1）規劃實體對象

确定标簽體系的對象，梳理标簽間的關系，設計标簽體系，做好标簽類目創建。

實體指我們要建立标簽體系的對象，如客戶标簽體系、商品标簽體系、渠道标簽體系、客戶經理标簽體系，客戶、商品、渠道、客戶經理都屬于我們的實體對象。其類似一顆樹的根，後續要基于“實體”，長出樹的枝幹、葉子、花等，所以劃分正确的實體很重要。

關系指多個實體之間的關系，如“客戶”購買“基金”，會使客戶實體與基金實體發生關系，形成新的标簽，比如加工“投資風險偏好”标簽，标簽值為“高風險”、“中高風險”、“低風險”等，需要利用客戶最近一年的交易記錄結合基金維表，當用戶購買基金的基金類型包含高風險，且最近一年購買金額>5000時，為高風險偏好。需要用到2個實體形成一個關系，來加工這個标簽。

2）探查數據

根據标準數據建倉規範，梳理下大概的客戶的數據域、業務過程、數據表、表的數據量、數據分布等，掌握基于該數據，可以加工出哪些标簽。

3）設計标簽類目

基于已采集的業務需求、掌握的數據情況、規劃的實體的對象，建立實體對象的标簽類目體系。除根據客戶業務建設外，也會提供一些行業通用模闆，作為參考。

标簽類目體系是“實體”樹的枝幹，為以後标簽生長的繁茂建立基礎，需要做到枝枝粗壯、分明，即每個類目需要有明顯的分割，且标簽的數量不能過多和過少，建議一個子類目不超過20個标簽，不少于3個标簽。

标簽類目層級根據業務實際情況劃分，一般2~3層即可（不包含标簽、标簽值）。如下圖：

4）設計标簽内容

包含标簽定義、加工方法判斷、加工範圍判斷等。

根據前面的需求調研、數據調研、類目劃分，梳理标簽體系中的标簽，需包含以下内容：

• 标簽中文、英文名：标簽的中文名稱、英文名稱；
• 标簽所屬類目：标簽所屬一級、二級、三級類目；
• 标簽類型：根據不同維度的劃分，采用其中一種。比如事實标簽、統計類标簽、預測類标簽，亦或是原子标簽、衍生标簽、組合标簽、自定義标簽等；
• 标簽值定義：定義每個标簽的标簽值，如“近一個月買入金額區間”标簽，可根據購買金額的區間段定義“零/低端”、“普通”、“中端”、“準高端”、“高端”等标簽值；
• 标簽含義（描述）：描述該标簽業務含義，如“最近30天的購買商品的金額區間，對用戶消費力進行評估”
• 标簽業務口徑：标簽以哪個數據定義為準，如“用戶活躍城市”标簽，以用戶購買次數最多的城市為口徑加工，而不是浏覽次數、評論次數等；
• 标簽技術口徑：描述該标簽從哪個表的哪個字段取值，SQL取數邏輯是什麼；
• 業務方來源：該标簽的業務需求方是誰；
• 标簽更新周期：描述标簽更新頻次，天(如T 1、T 2等)、周、月、小時、分鐘更新等；
• 标簽更新優先級：同一時間端跑多個标簽時，若資源有限，先跑優先級高的标簽；

3. 第三步：标簽加工與更新

标簽加工與更新包含各類型标簽加工、标簽測試和标簽上線與更新幾個步驟，在技術層面實現營銷需求。

判斷标簽加工方法：

梳理标簽的加工方式，判斷哪些是離線标簽、實時标簽、算法标簽，從而引入對應的産品和相應的開發人員來開發。業務場景中，離線标簽偏多，實時标簽次之，算法标簽少之。

• 離線标簽：定時跑批，一般為天粒度，T 1跑批，晚上跑标簽結果，業務人員第二天做查詢。一些标簽若高頻率更新，也支持小時、分鐘粒度的更新。常需要Spark、Presto、Impala等跑批組件及産品。
• 實時标簽：實時加工，一般為秒或毫秒級加工，常見于用戶行為實時傳上來，基于用戶的實時行為，打标簽，進行商品推薦等。常需要采用Kafka消息隊列、Flink實時計算引擎組及産品。
• 算法标簽：利用機器學習算法、深度學習算法，做一些預測類标簽，如根據用戶的購物商品和頻率，預測家裡是否有小孩、小孩年齡等。常需要Python開發環境和機器學習算法包。

不用的加工類型，往往需要采用不同的計算引擎和框架，需判斷企業内容是否有這樣的能力加工，若無，外部采購的話需要供應商有什麼樣的能力，需要有大緻的判斷。

劃分加工範圍：

标簽的使用人員是業務人員，在以往老的流程中，需要業務人員向數據開發提需求加工新标簽，開發一個新标簽的周期一般1-2周之間。

為了使業務人員能夠靈活的加工規則标簽，盡快提取自己想要的數據，标簽的加工、管理目前多通過産品化的方式，使數據開發、數據分析師、業務人員都能參與标簽的開發。

這裡便涉及到哪些标簽由開發人員加工，哪些标簽由業務人員加工，标簽加工流程是什麼等。

可按照上述流程，在數據開發和業務人員之間有個标簽管理團隊，用來維護标簽的生命周期，包括标簽需求的分解、上下架等，可由數據分析師、業務人員組成。

大的劃分原則是：

基礎标簽的标簽由數據開發團隊加工，這類标簽是基于數倉數據加工的最細粒度标簽（是能打在用戶身上的标簽，不是某個單純的字段），不能再被拆解。

基于基礎标簽可通過規則衍生的，由業務人員完成。

以上圖為例：當有一個“是否30天登錄未注冊用戶”标簽需求時，标簽管理團隊可判斷該标簽是否可基于基礎标簽衍生，若不行，則由數據開發加工對應的标簽。

若可以，則判斷是否有對應的基礎标簽可衍生，如舉例标簽，可拆解成“APP最近一次登錄日期”或”距最近一次登錄時間”，與“是否注冊”2個基礎标簽，便可基于基礎标簽，業務人員完成這2個标簽的加工與上線。

4. 第四步 标簽生命周期管理

标簽生命周期管理是指包含标簽評估、标簽治理和标簽叠代等幾個對标簽的實際使用狀态負責的管理流程，幫助實現标簽建設與營銷的有機結合，不浪費任何一個動作指标。

從以下維度來評估标簽的重要性：

1. 标簽使用度評分：根據标簽引用次數、标簽分析次數、标簽調用次數來評估标簽的使用度；
2. 标簽關注度評分：根據标簽搜索次數、标簽浏覽次數、标簽收藏次數來評估标簽的關注度；
3. 标簽質量評分：根據标簽值的覆蓋情況來評估标簽的質量，若null值過多，則說明标簽規則設置不合理；
4. 标簽持續優化度評分：根據标簽上線後，再編輯優化的次數來評估标簽的持續優化情況；
5. 标簽安全評分：根據标簽是否脫敏、是否設置行級權限、是都需要申請、是否設置可見性來判斷标簽的安全度。

基于以上5個維度計算标簽的綜合評分，可查看各标簽的評分、評估标簽的重要性。

同時，基于标簽使用度評分、标簽關注度評分、标簽持續優化度評分來計算熱門标簽排行、沉默标簽排行，找出不太用的标簽進行下線，完成标簽的“定義——開發——上線——優化——下線”全生命周期管理。

5. 第五步 标簽應用與回流

标簽應用與回流則是指标簽圈群、畫像洞察和對外服務幾項具體的落地結果操作，也是标簽建設必不可少的一環。

以一個場景舉例：

• 營銷策略：為維持老顧客的忠誠度，并引導現在購買初級産品的老客戶向高級産品進階，圈選出為“老顧客升級”用戶，為這些客戶發放高端産品的優惠券；
• 人群包選擇：“最近1年購買次數>=1”且“最近1年消費金額>=1000”且“性别=女”的客戶。

基于目前群組進行畫像洞察：

• 群組畫像：進一步分析“老客戶升級”這批用戶的會員等級、月消費支出、是否為活躍用戶等，進一步掌握群組特征，根據活動預算調整自己的營銷策略
• 群組分析：圈選出一個“高端産品用戶”群組，監控每天忠實用戶的人數，看是不是有明顯波動，某些活動發放後，數據是否有提升；某個時間人數是否有驟減，保障群組的穩定持續上升。
• 群組交并差計算：分析“老顧客升級”群組與“高端客戶”的重合度，看是否有重複人群，最終推送優惠券可進行策略調整，不針對這部分重合客戶進行本次推送。

确定好人群後，便可進行市場投放，看其對業務帶來的作用，除分析活動帶來的GMV、客單價提升外，我們也需要知道活動參與情況也是用戶行為數據的一種，需要将這些數據也回流至數倉，生成新的标簽。

三、标簽體系在某基金的建設案例

在上文中我們介紹了标簽體系建設的方法論，如何将理論落地實踐，袋鼠雲數棧智能标簽産品給出了答案。

智能标簽管理分析平台（DataTag），通過标簽萃取、标簽管理、群組細分、全面畫像，構建以業務價值為導向的标簽體系和多樣化群組，将數據資産标簽化，數據标簽價值化，應用于企業智能化運營與營銷。

接下來我們以某基金客戶的案例，來為大家介紹标簽體系建設的實際應用。

1. 項目背景

身處一個全方位數字化的平台型經濟時代，企業的數字化轉型已是由内而外的必然趨勢，在數字化浪潮下，基金客戶的各項業務迅猛發展、客戶數據量急劇增長，公司對客戶、産品、渠道、反洗錢等方面的數據分析、運營提出了更高要求，在此背景下，搭建一套完整的标簽平台，提升營銷效率，無疑是最佳的選擇。

2. 客戶痛點

• 客戶數據分散在各個系統，無統一的分析平台；
• 各類數據分析和提取大多采用半自動的工作模式，無科學的标簽體系；
• 客戶活動開發周期長，運營不精準，營銷效果缺乏及時追蹤、運行反饋不及時。

3. 建設方案

• 對接星環 TDH引擎；
• 提供标簽實施服務，為客戶梳理标簽體系，完标簽開發，建立客戶标簽體系，支持銷售、服務、合規等不同角度的需求；
• 便捷的标簽開發、運算、展示和輸出等全生命周期管理；支持客戶個體及群組畫像、客戶群圈選和對比，支持快速推廣、智能營銷、精準服務。

4. 建設流程

• 業務層面：以客戶實際業務現狀和業務需求為基礎，量身定制适用于業務的标簽體系
• 數據層面：将各業務系統中消費者數據回流至數據中台，根據标簽設計，進行數據探查、清洗、建模、開發等工作并實施上線

5. 業務效果

标簽體系：建立客戶、基金、基金經理、渠道 4 個标簽體系；标簽數量：600 标簽；加工效率：标簽加工效率從 1 周縮短到 2 天，運營效率提升至 2~3 次 / 周；标簽應用：應用在基金營銷、反洗錢風險控制、用戶流失召回等多個方向。

參考資料：

1. 内部項目總結；
2. 書籍：《标簽類目體系，面向業務的數據資産設計方法論》任寅姿、季樂樂；
3. 公衆号：一文看懂銀行業标簽體系建設，常年磊悅。

本文由 @木研 原創發布于人人都是産品經理，未經許可，禁止轉載。

題圖來自 Unsplash，基于 CC0 協議。

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