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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。