標籤管理體系之業務應用

• 2021 年 1 月 5 日
• 筆記
• 大數據.計算.分析, 數據分析, 智慧標籤, 標籤

一、評估標籤品質

1、業務背景

基於標籤對業務進行精準分析，從而影響運營思路和產品迭代的節奏，進而帶來非常高的商業價值，但是這裡需要對標籤的品質進行評估，假設標籤的覆蓋場景非常低，而且準確度低，同樣也會反向影響業務。

通過在標籤的使用過程分析和評估，不斷優化標籤的品質，形成完整的管理周期，這樣才能發揮更高的業務價值。

2、覆蓋維度

單一場景下標籤能產生的價值並不高，這也是很多產品在初期不會過度考慮數據分析的一大原因，能獲取到有標籤含義的數據不足以產生較高的價值。

通常當用戶有一定規模之後，業務的主流程搭建完畢，產品自身也基本完成，這時候就會開始考慮數據的標籤化分析，在標籤初始化完成後，會有小規模的業務場景驗證，通常通過一些運營操作完成，驗證標籤效果之後就會全面開放到業務中。

3、準確度

標籤的準確度是在整合周期中最關鍵的，在給對象打上標籤後，需要準確獲取對象的各項數據，提供基準的分析。

例如：描述24-30歲白領消費能力，在實際業務中發現28-30歲的白領消費能力並不符合預期描述，那就需要對該標籤做垂直細化，分為[24-27]和[28-30]兩個階段，如果範圍內還是存在較大差異，則還是需要不斷優化。

如何把控準確度，可以是基於指標閾值，或者特定業務場景下的人工分析和手動管理，從而判斷標籤是否準確或者獲得標籤優化的依據。

二、標籤基礎應用

1、貼標籤

給一個用戶貼標籤的過程是非常複雜的，這裡通常需要依賴現有成熟的標籤體系。

例如新註冊的用戶或者長期不活躍的用戶，如何獲取精準的分析，從而為運營提供激活用戶的策略：

這裡相似的用戶可能從多個角度分析，例如性別.年齡.區域.或者參考少數的行為數據。

2、標籤查詢

基於對標籤的選擇，和標籤值選取，生成數據查詢的條件，圈取數據包，這是最常使用的手段。

例如很多的數據分析，篩選等，或者將一些圖片影片文件等，通過一些精準的標籤設定，從而達到被快速查詢定位的效果。

在很多媒體類平台上，發布內容都需要自己設定描述標籤或者自動內容做分析，生成相關標籤，都是很常規的應用場景。

3、API調用

把標籤條件組裝成API參數，通過介面調用的方式，快速獲取該標籤條件下的數據包，從而響應業務場景的需求。

三、標籤營銷應用

1、種子數據

基於小批量的種子數據，獲取該數據的公共特徵，進而基於這些特徵選取更大的數據包，有點拋一塊磚砌一面牆的味道，該行為也稱相似數據包挖掘。

這是數據營銷的案例中最基礎的思路，先小範圍測試用戶的營銷效果好，如果效果良好，則根據分析這批小用戶特點，提取描述標籤，然後獲取具有相同標籤的用戶進行營銷，如果這批種子用戶效果不好，則快速停下轉換思路。

2、數據包運算

基於多個數據包，進行運算，比如兩個數據包並集，交集，補集，差集等系列運算。

這樣可以得到數據包的差距，分析組合標籤或者差異標籤之間的影響，可以給營銷帶來精確的參考。數據能產生多大的價值，取決於如何去管理和運營這些數據，不管從什麼思路去分析，思考的角度和整體意識要把握住。

四、源程式碼地址

GitHub·地址
//github.com/cicadasmile
GitEE·地址
//gitee.com/cicadasmile

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