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榮耀標識瞧一瞧那個天天和你講“千人千面精準用戶”的老板
編輯導語：隨著互聯網的不斷發展，大數據的場景也用的越來越多，不少企業開始利用用戶標簽的設定，進行精準投放；比如常見的淘寶，就很根據你的喜好進行投送；本文作者分享了關于如今用戶標簽以及精準推送的分析，我們一起來看一下。
“用戶標簽！千人千面！精準推送！精準服務！”
這個是阿強老板一天到晚在和我叨叨的！前幾天又把我叫到辦公室，說一客戶有個萬人的經銷商名單，手機號碼和姓名都齊全，一定要讓我想個辦法去給客戶做個用戶精準推送的方案，根據經銷商采購商品的喜好，給經銷商們推送其公司合適的產品。
大數據的理念下意識告訴我，這是一個可以利用大數據手段賺錢的項目，我隱隱約約的似乎聞到了項目獎金的味道了。結果一輪調研后，客戶除了有手機號，其他啥毛線數據都沒有?。?！沒有數據的大數據，這是個笑話嗎？
一、【產品慣性】抽象問題簡單化理解
一天天講大數據，精準推送。
概念性的東西，誰不懂這個意思：就是給精準的人群推薦他需要的哪一樣東西或者服務（以下統稱商品），以達到廣告效率最大化！
我就一個問題：做為產品經理，曉不曉得這個給精準人群推薦合適商品，是怎么個推薦法想先？
給商品添加標簽，給用戶添加標簽，給標簽添加上策略（推薦算法），用標簽完成喜好的匹配，就是這么簡單。抬杠的來了：我在京東上面搜索了“腦殘式拖鞋”，刷抖音的時候，就突然看到了我搜索的哪款，為啥不是推薦同類的其他腦殘相關的玩意呢？
這，推薦算法說了算吧！標簽推薦，屬于泛類型推薦，猜你就是喜歡這些，抖音視頻應用的登峰造極！指定物品推薦，有可能就是，你在商城都加到購物車了，這個就是你最需要的了！
用戶添加標簽，這個沒有毛病，不然怎么叫千人千面！給商品添加標簽，這個操作真實嗎？作為一名抖音疾病深度患者，我覺得，如今市場上，能夠把“精準推送”這個玩意搞得最好的，就屬字節跳動了！
所以，我找了西瓜視頻：
點擊視頻右上角三個點，點擊“不感興趣”視頻，APP會提示讓你選擇不想看那個類型：春晚、全民演技派。這些就是視頻的標簽。
這樣理解下，你發布一個商品，發布一個視頻，發布一篇文章，電腦不是人，電腦咋知道你這個是什么類型的商品呢？是關于汽車的，關于金融的還是關于什么鬼的；所以你需要給這個商品加個標簽，讓系統記住你這個是什么類型的標簽，然后，根據這個標簽，推進給含有該標簽的用戶群體。當然，并不是含有該標簽群體的用戶都會推送的，至于什么規則，需要推薦算法來做決策。
抬杠：我發抖音的時候，抖音從來就沒有讓我給視頻加上什么標簽啊！我只能說，杠抬的好！這個就歸功到我們的自動標簽的功勞了！去百度搜索下抖音的“去中心化推薦”，研究下看看！或者求我指點你一二。
二、【產品邏輯】千人千面+精準推送
上面講了，阿強老板給了我一個沒有數據讓我做大數據分析的命題！那是不可能的。
送上了三條建議：
- 自家沒有數據，搞大數據分析，是一個開玩笑的行為，不要和這個客戶扯淡了；
- 當然，也可以做到一定程度的數據分析，我們可以找一個和我們類似的廠家，把我們這一波手機號碼導入到他們的系統，看下有沒有同樣的經銷商在他們的平臺采購過商品，好做針對性分析；
- 聽話，乖，別鬧脾氣。腳踏實地，從現在開始，學會用系統去保存哪些經銷商的數據。
說完這三個建議后，最后補多一句：愛聽不聽，就算把我這個飯碗給砸了，這個事情也是搞不來的了。
（以上和我們阿強老板講話的語氣純屬虛構……）
1. 用戶標簽生產
屁顛屁顛的，我為阿強老板畫了個圖：
- 數據源：需要找到記錄到用戶數據的業務系統；
- 數據平臺-數據倉庫：把業務系統所有具備用戶信息分析加載的數據通過各種手段進行抽取，存放到數據倉庫中。拋個問題：為什么要另外做數據庫，不直接使用原來業務系統的數據庫？
- 數據清洗、數據結構化治理；
- 標簽庫：整理標簽庫，有些人以為整理了標簽庫，就是做了用戶畫像分析。我勒個去，這些標簽貼給誰??！怎么貼?。≌韨€標簽，交給哪些搞運營的不就行了嗎？他們時間多啊！
- 用戶標簽分析：根據用戶的行為習慣、信息檔案，使用標簽生成規則或用戶畫像算法模型，為用戶關聯標簽；
阿強老板，您曉得了嗎？實現一個用戶畫像、千人千面的東西，不是喊口號和用愛發電就可以搞定的哇！
第一步，立項；第二步，組建團隊；第三步，開發。您曉得了嗎？這些東西都不用你做的，您只要給錢就好了，給錢了，ETL工程師、大數據工程師、算法工程師就來了。
2. 商品的標簽化
單純只是給用戶加上標簽，還是不夠的。因為商品沒有被標簽化??！商品系統又不認識是什么玩意的商品，該推薦什么樣的人，誰造哦！
我們可以這樣玩，讓人來給商品加標簽！這個是可行的，商品能夠有多少啊！安排一批人工，逐個商品貼標簽就完事了。
舉例個場景：商品部添加商品的時候，就給商品選擇對應的標簽。方案完全可行啊！
不過，人工，終究只能解決部分；所以，我們還需要給商品做標簽建模。
以抖音舉例，上傳一個視頻，可以通過視頻的標題或描述，分詞給視頻加個別標簽；然后把該視頻推薦給該標簽關聯的1000個用戶（不會全推的，誰知道你的內容好不好?。?；1000個用戶里面，如果大部分表示喜歡該視頻，再根據這1000個用戶的標簽共性，再把視頻推薦擴大到2000個用戶；如果還是有大部分用戶喜歡，可以把該標簽，關聯給到視頻，甚至關聯給到發視頻的那個屌絲，以此類推。如果大部分用戶不感興趣的話，就把這個視頻就流到視頻墳墓里面去算了。
所以，按照不同的場景，我們可以給商品加上不一樣的標簽策略，和用戶標簽的理念是類似的。
3. 用戶精準推送
好了，用戶標簽化完成，商品標簽化完成。那么下來就是怎么推送了：
這一步簡單，但是系統是復雜的。
算法推薦工程師說了算，上面講到了，根據不同的場景，設計不同的推薦規則；通過制定的用戶端口，如手機短信、公眾號、小程序、APP等，推送給到用戶，引導用戶進行轉化。
產品講究場景，推薦也講究場景。有場景就有應用。
三、【產品合作】數據的源頭
理解了千人千面和精準推送的原理，有個好的技術團隊，通過產品經理的手段，把項目落地總是可以的；大數據這個玩意，關鍵還是看技術?；剡^頭來思考下，怎么沉淀用戶的數據，又成了個問題。
按照互聯網產品應用的理念的思考，無非就是用戶活躍的行為軌跡。如電商商城的購物明細、瀏覽明細，內容系統的閱讀記錄、觀看記錄等；很多時候，單業務線的企業，根本沒有那么多的數據沉淀，又該怎么辦？
對于產品經理來講，不管是公司外部的，還是公司內部的，只要在我設計的系統之外，我統稱為合作方。
對，找合作方就好了。有時候，錢可以解決大部分的問題；比如說，醫藥電商企業希望獲取用戶的電子處方，就可以通過與互聯網醫院合作得到數據；自己沒有，就思考下合作方唄。反正就是，沒有數據的大數據，讓神仙給你搞吧！
最后，鄙視一下這些天天說用戶畫像、千人千面、精準推送，又不計劃投大錢去搞一波的老板；不自己開發，去百度個數據分析的公司，買一套現場的數據分析產品咯。
本文由 @產品經理龍汪汪 原創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
蠻好的，就是講的有點淺..
恰到好處，方便下集預告
大佬牛掰
牛逼，我想吐槽很久了~
哈哈哈，你是個有脾氣的產品經理
脾氣純屬虛構，已經安安分分的做打工人了。
所以為什么需要另外做數據庫
大量跑數據，嚴重影響系統性能。需要保證業務系統的正常運作。即使數據平臺從業務系統抽取數據的手段，也需要避開業務系統的忙時?；蛘吡硗庾鰯祿扃R像，從鏡像里面抓數據。業務系統是這樣想的：反正就是你搞數據可以，別搞卡我的系統。