用户画像标签构建

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5月11日，我记录了一系列——个「数智赋能实战六讲」的第一场直播，主要对标签体系的建设进行了抽象，分成几个步骤，方便大家理解。,的崭新数据，放在几个书库里。

你可以看到：

003010强调要推广数字化转型，形成数据驱动的智能决策能，提升企业整体运营效率。.

做好数字化转型，企业可以从产、研、供、销等环节入手，“销售”恰好是第一个关键要素。企业转型往往从营销场景开始，所以我们说数字化营销是企业数字化转型的排头兵。.

在数字化营销转型过程中，由于各个企业的数字化建设流程不同，往往会面临诸多挑战，如：

要解决以上问题，在商业生产和商业应用之前，我们需要对行业进行数字化营销。

打下这些基础，然后你就可以开始打造你自己的个性化标签体系，让标签作为企业数字化营销的基石，帮助消费者画像更加精确。.了

那么如何帮助企业构建完善的标签体系呢？我们得出结论，“三目标 五步法”的方法论：

目标1:解决商业问题。

要确定我们构建的标签体系要解决哪些具体的业务问题，要达到什么样的效果，要分阶段对待，小步快跑，尽快推广应用。

目标二：业务人员好用好用。

标签系统建设的目标是具有灵活性和可扩展性，使业务人员可以方便地导出标签，并具有较高的生产效率。同时，标签应用方法需要多样化，以满足不同的业务需求。

目标3:可持续更新迭代

标签系统作为重要的数据资产，需要我们不断完善，形成业务应用和数据开发部门的良好互动，帮助产生更多有价值的数据。

1）第一步 明确建设目标

标签建设之初，我们需要明确建设目标。目标可以指导我们的执行策略，以达到预期的结果，没有偏差。否则，随着一些信息的输入和建设过程中困难的出现，很容易今天一锤子明天一锤子，忽略了一件事，失去了另一件事，达不到业务的预期结果。

(1)业务建设目标

商业目标是指通过标签项目要解决什么样的问题，要达到什么样的商业效果。例如

一般列出5-10个目标，由业务部门和技术部门共同制定。基于这些目标，系统将被构建。

(2)系统建设目标

为了实现相应的业务目标，需要建立什么样的系统，是内部实施还是外部采购，各自的实施周期和成本，如果外部采购，采购标准是什么等。都需要考虑。这个问题一般是技术部门考虑的。

(三)参与部门和实施方案

据我们一些标签项目的施工经理说，会出现这种情况。大数据部项目一期建设的标签很难推广业务人员使用，主要原因如下：

基于这些问题，在标签项目推广之初，需要业务部门的领导和对接人参与进来，确定一个先应用标签的项目或场景，再应用到更多的部门和项目。否则一开始就是大而全，周期长，没有目标，在后续的推广使用中往往会遇到阻碍。

参与部门包括：

制定实施计划：

明确了建设目标之后，接下来就是设计标签系统了。

在此之前，我们先给一些重要概念做一些介绍：.贴上标签

标签系统设计是一种以统一的方式描述对象本质的数据描述方法。它将个体观察升级为群体观察，而不是总结过去的个体现象，具有适应未来场景的能力。标签设计的整个过程可以分为四个步骤和两个阶段：

在这个过程中，我们需要：

1)规划实体对象

确定标签体系的对象，梳理标签之间的关系，设计标签体系，创建标签类别。

实体是指我们要建立标签系统的对象，如客户标签系统、商品标签系统、渠道标签系统和客户经理标签系统。客户、商品、渠道、客户经理都属于我们的实体对象。类似于树根，它要以“实体”为基础，长出枝、叶、花等。所以划分正确的实体非常重要。

关系是指多个实体之间的关系。比如客户购买基金，就会导致客户实体和基金实体的关系，形成新的标签。例如，标签值为高风险、中高风险、低风险等。需要结合客户最近一年的交易记录和资金维度表。当用户购买的基金类型包含高风险，并且需要两个实体形成关系来处理这个标签时。

2)探测数据

根据标准的数据仓库规范，整理出大概的客户的数据域、业务流程、数据表、数据量、数据分布，掌握基于这些数据可以处理哪些标签。

3)设计标签类别。

基于收集的业务需求、掌握的数据和规划的实体对象，建立实体对象的标签类别体系。除了客户业务建设，还会提供一些通用模板供参考。

品类体系是“实体”树的分支，为以后标签的蓬勃生长打下基础。要做到枝繁叶茂，即每一类都需要划分清楚，标签数量不能太多也不能太少。建议一个子类别不超过20个标签，不少于3个标签。

4)设计标签内容

包括标签定义。

、加工方法判断、加工范围判断等。

根据前面的需求调研、数据调研、类目划分，梳理标签体系中的标签，需包含以下内容：

标签加工与更新包含各类型标签加工、标签测试和标签上线与更新几个步骤，在技术层面实现营销需求。

判断标签加工方法：

梳理标签的加工方式，判断哪些是离线标签、实时标签、算法标签，从而引入对应的产品和相应的开发人员来开发。业务场景中，离线标签偏多，实时标签次之，算法标签少之。

不用的加工类型，往往需要采用不同的计算引擎和框架，需判断企业内容是否有这样的能力加工，若无，外部采购的话需要供应商有什么样的能力，需要有大致的判断。

划分加工范围：

标签的使用人员是业务人员，在以往老的流程中，需要业务人员向数据开发提需求加工新标签，开发一个新标签的周期一般1-2周之间。

为了使业务人员能够灵活的加工规则标签，尽快提取自己想要的数据，标签的加工、管理目前多通过产品化的方式，使数据开发、数据分析师、业务人员都能参与标签的开发。

这里便涉及到哪些标签由开发人员加工，哪些标签由业务人员加工，标签加工流程是什么等。

可按照上述流程，在数据开发和业务人员之间有个标签管理团队，用来维护标签的生命周期，包括标签需求的分解、上下架等，可由数据分析师、业务人员组成。

大的划分原则是：

基础标签的标签由数据开发团队加工，这类标签是基于数仓数据加工的最细粒度标签（是能打在用户身上的标签，不是某个单纯的字段），不能再被拆解。

基于基础标签可通过规则衍生的，由业务人员完成。

以上图为例：当有一个“是否30天登录未注册用户”标签需求时，标签管理团队可判断该标签是否可基于基础标签衍生，若不行，则由数据开发加工对应的标签。

标签生命周期管理是指包含标签评估、标签治理和标签迭代等几个对标签的实际使用状态负责的管理流程，帮助实现标签建设与营销的有机结合，不浪费任何一个动作指标。

从以下维度来评估标签的重要性：

基于以上5个维度计算标签的综合评分，可查看各标签的评分、评估标签的重要性。

标签应用与回流则是指标签圈群、画像洞察和对外服务几项具体的落地结果操作，也是标签建设必不可少的一环。

以一个场景举例：

基于目前群组进行画像洞察：

确定好人群后，便可进行市场投放，看其对业务带来的作用，除分析活动带来的GMV、客单价提升外，我们也需要知道活动参与情况也是用户行为数据的一种，需要将这些数据也回流至数仓，生成新的标签。

在上文中我们介绍了标签体系建设的方法论，如何将理论落地实践，袋鼠云数栈智能标签产品给出了答案。

智能标签管理分析平台（DataTag），通过标签萃取、标签管理、群组细分、全面画像，构建以业务价值为导向的标签体系和多样化群组，将数据资产标签化，数据标签价值化，应用于企业智能化运营与营销。

接下来我们以某基金客户的案例，来为大家介绍标签体系建设的实际应用。

身处一个全方位数字化的平台型经济时代，企业的数字化转型已是由内而外的必然趋势，在数字化浪潮下，基金客户的各项业务迅猛发展、客户数据量急剧增长，公司对客户、产品、渠道、反洗钱等方面的数据分析、运营提出了更高要求，在此背景下，搭建一套完整的标签平台，提升营销效率，无疑是最佳的选择。

题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议。

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牧倩恺诺： 如果没有对数据进行整合、清理、分类,那么海量数据是没有价值的,用户画像就是通过数据技术将海量的客户数据整合成对企业有价值的标签集.企业搜集来自线上线下各触点、各渠道的客户数据,通过设定规则和权重制定用户画像的维度.最终才能实现完整的画像,以上这些方法论可以从创略科技的客户数据平台中的案例中体现,你可以去搜索下,看看实际案例.

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