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構建用戶標簽其實是一件很簡單的事情，分三步即可：收集需求、構建標簽框架、填充數據，這是一套通順的邏輯鏈條。

本文根據神策數據副總裁張濤在《用戶個性化運營—標簽體系搭建新機遇》主題沙龍中演講整理所得。

標簽系統，在企業中已不是什么“高大上”的說辭。然而讓用戶標簽價值真正落地企業不多，就像“青少年談性”，有一段話形容得再貼切不過：

“everyone talks about it, nobody really knows how to do it, everyonethinks everyone else is doing it, so everyone claims they are doing it。”（每個人都在說，不知道誰做了，每個人認為另外人在做，所以每個人都聲稱自己在做……）

今天我的分享主要包括四方面：

• 搭建標簽系統，企業中究竟誰在做？
• 看似簡單的“標簽系統搭建”的三步走
• “大功告成”后逐漸暴露的問題
• 破局的三種方式

一、搭建標簽系統，企業中究竟誰在做？

在一家企業中，各職能角色更多的關心“能不能使用標簽”，而很少關心“該由誰做標簽的建設者”。事實上，絕大多數企業標簽的建設最終是由企業的一個支撐部門來完成，比如是技術部門或者是數據部門。

二、看似簡單的“標簽系統搭建”的三步走

乍一想，構建用戶標簽是很簡單的事情。簡單說，正如“把大象裝進冰箱”三步即可：收集需求——構建標簽框架——填充數據，下面詳細介紹。

第一步是“需求收集”

構建企業的標簽系統，支撐部門會把“全公司的所有的需求”都扛在了肩上，因此第一步是收集全公司的需求。市場、運營、產品和技術等對標簽訴求差異很大。

比如，市場同學關注用戶的整體畫像，更看中“結果”，如他們希望了解“渠道屬性”，知道哪些渠道投放后用戶轉化效果會更好；運營同學則希望了解更為精準的數據，據此來構建用戶分群，實現用戶的個性化推薦，如給“消費超過 1000 元的用戶”推薦某個活動；產品同學則關注千人千面的個性化頁面展示；技術同學追求調取數據的便捷性，希望各職能線將所有數據放在一個平臺上，形成統一的用戶信息管理平臺，而不是每次開發一個新需求，都要去不同的業務系統調取數據……

當然，這只是企業內部需求多樣性的縮影。事實上，因為在企業中標簽需求方眾多，即便同樣是產品同學，對標簽的理解和需求也是千差萬別的。

第二步是“抽象”

面對收集到的“琳瑯滿目”的需求，“抽象”是讓標簽體系滿足多業務線需求的必需步驟，需要抽象成一個標簽框架，這是一個極大的挑戰，因此大部分企業的標簽系統的初始框架是一個很龐大的系統。在初始框架中，通常會包括：人口統計學信息、用戶個人檔案、業務數據沉淀、業務方標記信息、策略類計算標記等。

這里我重點解釋下“策略類計算標記”。我們給用戶打標簽，很多時候不是依賴用戶的填寫的信息或者采集到的基礎維度的信息，而是會包含策略計算的標簽，比如我們給“啟動 APP 但七天未注冊”的用戶打上“高流失風險”的標簽，這就是定義的一個策略標簽。

第三步是在標簽框架中“填充數據”

數據的來源通常包括：用戶填寫、行為數據、業務端數據、策略規則、外部補充等。

其中“行為數據”這一來源中，用戶分群是常用的數據分析模型，比如篩出“半年內看過宮斗劇五部以上”的用戶群體，并給該群體打上“宮斗迷”的標簽；“外部補充”不單是購買數據庫這種補充數據的方式，對大企業、大集團來講，多業務線經常會涉及到數據的不斷交流和互相補充。

三、“大功告成”后逐漸暴露的問題

整體看來，從收集需求——構建標簽框架——填充數據，這是一套很通暢的邏輯鏈條。許多企業都能做到這一步，但這一步就意味著大功告成了嗎？實際上，在企業走訪的過程中，我發現大家會有各種各樣的問題，以下幾種更為典型。

1. 標簽的定義解釋

通常，標簽系統建設團隊定義一個標簽名為“高價值用戶”，各業務線基于自身對該群體的差異化需求，對“高價值用戶”存在理解偏差和應用差異，標簽系統建設團隊需要花費較多時間來講解標簽的定義，而經常給某業務線同學解釋清楚后，又發現不符合其實際需求……

2. 更新維護

標簽是不斷更新的，標簽之間存在一定的相互交叉與依賴，且系統背后有一定的邏輯關系，而業務方對此并不理解，經常詫異：昨天的標簽數據為什么沒有跑出來，跑出來的是空值……在應用的時候存在各種顧慮。

3. 新增需求

“高中低價值用戶分得太粗，我要?個介于中高之間的標簽……”類似這種需求會很多，標簽系統建設團隊會因此排期過滿。

舉個例子。在一次銀行客戶的拜訪過程中，客戶向我咨詢“開發一個新的標簽需要多久？”對我們來說，建一個新標簽是很簡單的事情，修改規則并跑幾分鐘數據就出來了。而事實上，該銀行客戶從提出用戶分群的想法，到與數據部門溝通并確認需求，再經過排期開發，全過程竟長達一個月。

為什么這么久？客戶解釋：數據部門作為后端支撐部門，在話語體系上是無法和業務口同學直接溝通，比如“高貸款潛力”用戶可能對數據部門是較為陌生的概念。因此雙方在溝通過程中，需要溝通至每個字段、取值、運算規則等，在明確后又可能因為研發資源不足而需要排期……

4. 需求沖突

抽象出來的標簽框架是符合全企業業務線的需求的，比如定位啟動 APP 后七天沒有注冊的用戶是“高流失風險”用戶，有的業務線卻認為“當天沒有下單就是高流失風險用戶”，因此建議標簽系統建設團隊修改標簽，但修改標簽會影響其他業務線對標簽的使用。

5. 數據輸出

比如運營團隊會根據用戶分群進行個性化推薦，而推送系統也需要一些標簽，這會造成一定的復雜度。

基于以上問題，標簽系統建設團隊一直會扛著來自各種業務線的壓力，雖然花費較大精力完成的標簽系統，在內部卻被反饋用不起來。

四、破局的三種方式

過去十年中，我幾乎一直在做 C 端的產品設計和運營管理，也有短暫的 B 端經驗，工作中會涉及標簽系統，針對以上情況，我考慮三種比較可行的破局方法：

1. 放棄?而全的框架，以業務場景倒推標簽需求

前面講到產品、運營、產品等對標簽的訴求有較大的差異，同時不同的運營團隊的訴求也存在很大差異，?而全的標簽框架實際是站在用戶視角搭建的，但是標簽的真正應用者是業務方，所以應該從業務視角來實現。

因此最佳的處理方式是，我們應該放棄頂層的用戶抽象視角，針對各業務線或部門的訴求和實際的應用場景，分別將標簽聚類起來提供給相應部門。

以某直播平臺的消費者運營為例，其消費者運營分為兩類：大 R 用戶和普通用戶，大 R 用戶年消費從幾萬到上百萬不等，而普通用戶年消費在幾百至幾千元之間。運營團隊對兩類人群的運營思路完全不同，因此對標簽的訴求也不同：針對大 R 用戶，平臺會為該群體提供一對一的服務，因此運營者需要了解大 R 的詳細數據，比如他們的互動對象、關注主播類型等；而普通用戶則通常采用用戶分群的方式運營即可。因此，我們不可能用同一套標簽覆蓋整個運營團隊，這種以業務場景倒推標簽需求的方法，能夠與業務場景貼合更緊密，可用性上升。

2. 標簽生成自助化，解決效率和溝通成本

主要表現在三個方面。

（1）標簽生成的自助化能夠讓溝通成本降最低。前面講到各業務線對標簽的定義的理解不同，需要標簽系統建設團隊花費大量的時間溝通。如果能夠讓業務方自己定義規則，這必然是溝通成本最低的方式。

（2）標簽生成的自助化，可重復修改的規則，降低無效標簽的堆積。業務一直在發展，如果規則一成不變則很難跟上業務節奏的變化。我曾拜訪過一家電商，他們發現半年前定義“母嬰客戶群”的轉化率一直在降低，因此根據實際情況重新修改和定義了“母嬰客戶群”規則，并命名為“母嬰客戶群（新）”，這時之前的規則是無效的，且會一直占據計算資源……諸如此類，如果支持規則重復修改的話，這一類無效標簽就會大量地消失。

（3）釋放數據團隊人力，釋放業務團隊的想象力。數據團隊應該花較多的精力在企業的整個數據中臺或新業務模型方面，而不是處理各業務線的標簽訴求和標簽維護上，自動化的標簽生成能夠極大限度地節省人力和釋放團隊想象力。

舉個例子。有一家線上健身 APP，是神策標簽系統應用較為深度的企業，他們從標簽的創建到推送動作完成的全程不超過半小時，這意味中，他們半小時內即可對一次推送活動的效果進行評估。他們曾給我講過一個有趣的故事：公司針對白領推出一款腰椎修復的課程，基于用戶分群篩出用戶群體后，發現效果并不好，然后深入研究發現，此項課程容易堅持的群體特征是：BMI 指數較高的群體。于是團隊重新創建了新的運營計劃，最終取得較好的效果。

我們通過這個案例可以看到，一旦業務人員能夠快捷地訪問和創建標簽后，這會賦予他們很大業務上的想象空間，讓更多優質的運營場景落地。

3. 有效的標簽管理機制

有效的標簽管理機制主要表現在以下幾個方面。

（1）規則及元信息維護：標簽相關的規則和元信息要盡可能的暴露給使用者，讓使用者在使用的時候，能清楚知道標簽的規則是什么、創建者是誰、維護者是誰、標簽的更新頻率周期等，而不是沒有規則，或者將規則存在標簽建設團隊內部的一個 word 文檔中。

（2）調度機制及信息同步：標簽之間有一些關聯，標簽之間的鏈條斷裂，是否有個調度機制或者信息同步機制讓大家的工作不被影響。

（3）高效統一的輸出接口：將所有的業務信息和用戶數據信息匯總在一起，有統一的輸出接口，改變之前需要針對不同的業務系統開發不同接口的情況。

我們回顧三種破局方式，本質上是解決了價值、手段、可持續性三方面的問題：以業務場景倒推要求需求，讓業務方用起來作為最終目標，讓標簽系統價值得以實現；標簽生成的自助化，它解決的是我們用什么樣的手段去實現價值；有效的標簽管理機制，意味著一套標簽體系能否可持續性地在一家企業里面運作下去。

總之，對企業最重要的是：一套標簽系統能不能在業務上用起來，能不能覆蓋更廣泛的需求，而不是一個大而全的框架。

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分享者：張濤

本文由 @神策數據 整理發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載

題圖來自Unsplash，基于CC0協議