标签管理体系之业务应用

一、评估标签质量

1、业务背景

基于标签对业务进行精准分析,从而影响运营思路和产品迭代的节奏,进而带来非常高的商业价值,但是这里需要对标签的质量进行评估,假设标签的覆盖场景非常低,而且准确度低,同样也会反向影响业务。

通过在标签的使用过程分析和评估,不断优化标签的质量,形成完整的管理周期,这样才能发挥更高的业务价值。

2、覆盖维度

单一场景下标签能产生的价值并不高,这也是很多产品在初期不会过度考虑数据分析的一大原因,能获取到有标签含义的数据不足以产生较高的价值。

通常当用户有一定规模之后,业务的主流程搭建完毕,产品自身也基本完成,这时候就会开始考虑数据的标签化分析,在标签初始化完成后,会有小规模的业务场景验证,通常通过一些运营操作完成,验证标签效果之后就会全面开放到业务中。

3、准确度

标签的准确度是在整合周期中最关键的,在给对象打上标签后,需要准确获取对象的各项数据,提供基准的分析。

例如:描述24-30岁白领消费能力,在实际业务中发现28-30岁的白领消费能力并不符合预期描述,那就需要对该标签做垂直细化,分为[24-27]和[28-30]两个阶段,如果范围内还是存在较大差异,则还是需要不断优化。

如何把控准确度,可以是基于指标阈值,或者特定业务场景下的人工分析和手动管理,从而判断标签是否准确或者获得标签优化的依据。

二、标签基础应用

1、贴标签

给一个用户贴标签的过程是非常复杂的,这里通常需要依赖现有成熟的标签体系。

例如新注册的用户或者长期不活跃的用户,如何获取精准的分析,从而为运营提供激活用户的策略:

这里相似的用户可能从多个角度分析,例如性别.年龄.区域.或者参考少数的行为数据。

2、标签查询

基于对标签的选择,和标签值选取,生成数据查询的条件,圈取数据包,这是最常使用的手段。

例如很多的数据分析,筛选等,或者将一些图片视频文件等,通过一些精准的标签设定,从而达到被快速查询定位的效果。

在很多媒体类平台上,发布内容都需要自己设定描述标签或者自动内容做分析,生成相关标签,都是很常规的应用场景。

3、API调用

把标签条件组装成API参数,通过接口调用的方式,快速获取该标签条件下的数据包,从而响应业务场景的需求。

三、标签营销应用

1、种子数据

基于小批量的种子数据,获取该数据的公共特征,进而基于这些特征选取更大的数据包,有点抛一块砖砌一面墙的味道,该行为也称相似数据包挖掘。

这是数据营销的案例中最基础的思路,先小范围测试用户的营销效果好,如果效果良好,则根据分析这批小用户特点,提取描述标签,然后获取具有相同标签的用户进行营销,如果这批种子用户效果不好,则快速停下转换思路。

2、数据包运算

基于多个数据包,进行运算,比如两个数据包并集,交集,补集,差集等系列运算。

这样可以得到数据包的差距,分析组合标签或者差异标签之间的影响,可以给营销带来精确的参考。数据能产生多大的价值,取决于如何去管理和运营这些数据,不管从什么思路去分析,思考的角度和整体意识要把握住。

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