一文快速解锁：标签体系全流程

标签体系，绝对是数据剖析事情中，最值得优先做的。
由于它和所有事情都有关系，经营剖析、投放剖析、用户画像、推举策略、商品运营……都得靠标签带动。

标签体系做得好，后续剖析才有足够多素材，才能积累履历。
标签体系做得差，空费功夫不说，后边做深入剖析的时候还没有依赖。

那么该如何做呢?本日大略分享一下。

一、标签体系常见缺点

最常见的缺点，便是：标签便是一箩筐，啥玩意都往里装。

上传文章的时候，随手贴几个：新闻、热点、产品……商品上架的时候，随手贴几个：功能、包装、价格……活动发布的时候，随手贴几个：名称、礼品、优惠……

更不用说，给用户打标签的时候，“高代价”“有潜力”“喜好XX”随手乱贴。
乃至名字相似的“高代价”“高质量”“高本色”同时存在。

这些恶习，在做用户画像项目的时候随处可见。
常常有人洋洋得意跟我炫耀：“陈老师，我们好厉害，光用户标签打了3000多个……”

这时候你只要反问他：

3000个标签，业务用上的有几个？

3000个标签，产生代价有多少？

丫就灰头土脸，丢下一句：还在探索怎么运用……然后跑路了。

为啥？是由于这些标签只是一堆躺在数据库里的维度而已。
想让业务用起来，得先考虑：业务有啥需求，他为啥要用标签。

二、破局，从理解需求开始

在培植标签的时候，至少有3类完备不同的需求。

1. 管理层

快速识别代价的需求。
管理层最怕见到几百页ppt报表。
标签，能有效提炼业务含义，标识出最关键的成分。

比如：

对用户打标，区分ABC类用户对渠道打标，区分稳定/不稳定渠道对商品打标，区分生命周期前/中/后

这样当古迹颠簸，管理层能一眼看到：哦，是XX地方的问题。
节省大量韶光。

2. 运营部门

找到策划灵感的需求。
运营部门最喜好问：

用户喜好啥呀？用户在哪里呀？用户会不会买啊？不买的话，我派个券行不？券弗成，送礼品行不？

这些问题，归根到底都是环绕“策划5要素”展开的，能通过标签（而不是稀碎的数据）明确见告业务问题答案，就再好不过了（如下图）。

3. 一线员工

清晰解答问题的需求。
一线员工直面客户，无论是用户行为还是用户需求，都比远在万里之外的数据剖析师清楚得多。

一线员工须要的才不是：你来教我怎么干（实际上也教不了）。
而是：

当客户来问我的时候，我能清晰回答问题当总部来检讨的时候，我能准确地交作业当有发卖机会的实惠，我能找到对应工具

比如：

客户咨询产品，我能快速查到信息

有褒奖政策，我能快速查到我达成了多少

有活动上线，我能快速查到哪些客人能参加

这样清晰的指引，便是最好的工具。

负责理解业务需求往后，就会创造：大面积打标签，根本没必要。
把大面积的标签一股脑怼给业务用，更没必要！
供应少而精的标签，培养业务利用习气，循规蹈矩建成完全体系，才是项目成功的关键。

那么，从哪里开始呢？

三、排序，从最大略的做起

把稳，以上三类需求的实现难度是不同的。

最随意马虎实现的，是一线人员需求。
理论上，只要把一线常常查询的活动、商品、文章，按标准格式打上标签，怼进库里即可（如下图）。

但是！
这么干并不能知足一线需求。
由于一线搜索信息本身就有难度。
比如本月同时上线30个活动，一线感兴趣的、最热门的可能就两三个。
而这两三个最热门的，一线人员和顾客，又常常给它们起花名，导致搜索关键词奇形怪状。
如果直接开标签库查询，常常是利用率低，搜索准确度低。

因此，供应给一线的工具，可以进一步优化：

主动网络一线见地，优化关键词检索常用、热门的标签，主动推给一线理解发卖助手等工具优化，把关键标签亮出来

这样才能提高标签利用频率，才有机会推动一线效率提高。

四、分类，标识代价最关键

第二类随意马虎推的，是标识代价的标签。

一来，代价定义相对大略清晰，随意马虎做。

二来，代价标签管理层常常看，能刷存在感。

三来，日常诊断指标颠簸用得上，出场率高。

纵然其他的啥都不做，也得优先把这些标识代价的干出来。

常见的，比如：

商品代价标签：爆款、引流款、利润款、搭配款、防御款渠道代价标签：过往投入产出比、产出量+稳定性用户代价标签：已产生消费+未来估量产生消费

（如下图）

商品代价，只要核算本钱、定价，就能算清楚，最大略。
渠道代价，只要核算渠道投入产出，不雅观察过往走势，就能看清楚用户代价，已发生的能直接统计，可能只有估量产出，须要一些事情量

（如下图）

这里唯一的难度，是要在管理层里遍及这套观点。
很有可能公司之前没有做过类似标签，管理层内对“什么是高代价用户”“什么是优质渠道”没有共识过，因此第一次提可能有难度。
但是只要不是昏聩到连自家商品、渠道、用户长啥样都不知道的企业，都是能逐步推广标签运用的。
毕竟减少报表阅读压力，聚焦核心问题，是所有人共同诉求。

五、探索，逐步达到准确

三类需求里，最难知足的是运营部门的需求。
“喜好”“偏好”类标签非常难做。

数据少：不是头腾阿，采集不到足够用户决策路径定义难：啥叫喜好？购买算不算喜好？只看不买算不算？不稳定：本来不喜好，你一贬价他就喜好了……难见效：算出来他喜好，但是推广渠道联系不上客户……

更不要说，就算见效了，到底广告文案、匆匆销优惠、用户需求各占多大比例……

因此，想做清楚这块，一定须要多次迭代。

迭代的办法，则是从数据多的，往数据少的做。
比如：

从匆匆销角度，把最喜好薅羊毛的人先分出来从消费角度，把最高频复购的人先研究清楚从行为角度，把互动最高频的人先整明白

这些极度群体，一样平常都是贡献古迹的大户，且数据多，随意马虎总结出规律。
并且当高消费不消费、高生动不转化的时候，业务部门会急着想办法，就能进一步结合业务动作验证预判的准确性。

至于数据本身很少的用户，则可以先按固定的推举路线炸鱼（如下图）结合业务行动，测试用户需求，逐步提升预判准确性。

六、小结

标签事情至关主要，它是量化定性成分，供应代价判断的主要工具，是一项非常根本的培植。
但做标签项目，一定要和经营剖析（对管理层）活动支持（对运营）系统工具（对一线）结合起来，不能自己默默无闻奉献。
不然大家都以为你能闷声炼一炉子妙药出来，过程不参与、不该用，到结尾的时候，肯定是大失落所望了。

本文由大家都是产品经理作者【接地气的陈老师】，微信"大众年夜众号：【接地气的陈老师】，原创/授权 发布于大家都是产品经理，未经容许，禁止转载。

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