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門店正在朝著達成精細化運營、提升效益的目標前進，很多企業都建立了用戶標簽和商品標簽體系。作者結合自己的相關經歷，分享曾參包含設計的門店標簽體系的項目的經驗和想法。希望對你有所幫助。

為達成通過精細化運營提升效益的目標，很多企業都建立了用戶標簽和商品標簽體系，而零售三要素“人”“貨”“場”中的場的標簽體系較少相關內容，在全域運營趨勢的當下建立基于“場”的門店標簽體系，與人、貨數據匹配可以幫助提升企業在門店拓展、門店運營方面提供有力的數據彈藥支持，恰好有相關經歷，分享曾參包含設計的門店標簽體系的項目的經驗和想法。

01 門店標簽體系的價值

門店經營從時間線看劃分3個階段，開店前、備店、經營，各階段數據需求側重不同，門店標簽體系在這整個流程中，最核心直接的應用在前期的開店/備店階段，從企業渠道戰略幫助建立拓展整體的開店規劃，到具體的開店策略，通過門店標簽數據構建出符合企業需求自有的拓店數據模型，獲得基于數據得出最佳選址和精準的銷售預估。

在門店經營階段，門店標簽可以為商品運營、門店管理、用戶運營提供數據補充價值。

• 與商品數據補充對應貨與場的關系，提升商品調配補數據模型精準度達到提升存銷比、商品管理效率目標；
• 與用戶標簽數據結合提供更多維度的人群分層；
• 給相關的智能決策模型豐富數據提升風險預警準確度，輸出策略或自動化策略可用度，這也是數據驅動的終極目標，基于數據算法輸出業務策略再進一步為自動化執行，而非僅精確/豐富/可視化的數據內容。

在第三個板塊的應用部分會按上述邏輯進簡要說明。

02 門店標簽體系設計

標簽體系作為在業務運營中直接使用的數據，設計時需明確的使用場景和目標，基于業務運營鏈路層級逐步梳理，而最終輸出確認可用的標簽體系，與數據中臺或相關部門一起，先由業務需求到數據梳理，再由數據獲取治理反推業務需求細化的幾次來回最終確認，本模塊分享下個人經驗總結的門店標簽體系設計與具體落地的工作流程。

標簽體系的設計可拆分為4步，首先通過業務調研資料收集等方式明確具體使用的業務場景與業務目標，根據場景目標業務鏈路可獲取到結果數據、過程數據、效果數據信息，在數據分析環節將數據信息匯總、分類、補充，第三步在梳理清晰數據的基礎上設計標簽分級、并分類構建體系，最后根據補充數據確認數據范圍和補充數據獲取與計算規則、時效等。

2.1 標簽體系設計流程

2.1.1 調研明確業務場景

個人總結高效獲取有效信息業務調研的兩個關鍵。

1. 帶著項目價值和簡要方案進行啟發補充式的調研
2. 以業務鏈路梳理與溝通補充

標簽體系設計調研通常需跨部門溝通，合作首要就是拉齊利益點，用價值調動參與者溝通表達的意愿；其次大部分業務部門會有模糊的標簽使用和價值認識，但沒有很清晰標簽的應用業務路徑和完整的標簽內容需求，直接提問式溝通獲取的信息分散和遺漏，此時提供一個簡要的方案可以快速拉齊雙方溝通思路，按路徑溝通發現問題補充信息，當然這要求對應人員需要有一定的業務認知，如果是完全陌生的業務領域建議可以在調研前先和相關部門要一些資料或找1個同事單點溝通了解下核心業務流程；第二點則是盡量保證調研和最后數據是不遺漏的，最后先有得到再付出更順應人的心理，讓合作部門看到有備而來的誠心能更好推動合作，具體的操作可以在會前準備簡要的會議流程文檔，主要包括3個內容。

• 會議目標
• 項目說明
• 需溝通確認項說明

以門店拓展業務調研舉例說明，準備的溝通內容如下，線上文檔方式會前同步信息，溝通確認的事項也同步會上確認記錄，同時也便于在會上遺漏點參會人員可直接線上補充，統一整理。

第二點以業務鏈路梳理與溝通補充如上圖調研內容可見，要準備一份簡單的會前方案資料，必然是要梳理出業務鏈路，讓項目參與者腦海中能有業務地圖，作為對應領域的業務人員就可以很快發現問題和補充，作為項目負責人員根據業務鏈路梳理完善能避免遺漏和給項目挖坑。

2.1.2 數據需求分析

數據需求分析階段以最終輸出標簽體系為目標工作內容主要三步：

1. 數據需求整合/去重/歸類
2. 初步確認數據源（內部/外部/來源系統）
3. 根據業務場景重要程度定出數據優先級

標簽體系在業務中的應用價值，不管是門店選址、門店經營、用戶營銷需要的數據支持，都是服務于企業最終盈利目標，如圖從左至右的邏輯，基于市場洞察調研確認階段目標，通過產品、傳播、營銷、渠道達成最終市場占有目標，前半部分確認目標的數據需要盡量全面準確的市場數據，通常外部采買，再拆分到各渠道/部門的階段目標；確認目標后的后半部分需要全面的影響因素數據，對可控制因素在對應部門制定策略最終達成目標，不可控因素需列舉是為了通過可控因素調控匹配達到最優結果。

以門店拓展為例，也可將數據歸類到此兩部分，會有重疊，在數據分析階段可以將收集的數據需求按這兩部分歸類分析以滿足業務為最終目標排查數據是否遺漏，而不僅依靠業務調研，以下簡要說明按所述邏輯歸類的數據類型，實際工作中應該是輸出指標明細表。

目標拆分：

• 大區/城市/區域/商圈/商城或街道的人群/經濟/交通/競品/業態等數據
• 本品區域范圍的線上線下銷售/用戶/營銷/商品數據

影響因素：

• 可控因素：商品相關、營銷相關動作、門店經營/裝修/服務策略等
• 不可控因素：大區/城市/區域/商圈/商城或街道的人群/競品/經濟/建設

在分析歸類完數據后確認數據來源，最后確認根據業務優先級梳理一版數據的優先級，便于在之后的數據治理/標簽設計創建中根據優先級調整工作推進的安排。

2.1.3 建體系

標簽體系建立的兩個重要工作：

1. 按業務場景設計標簽分層，歸類邏輯清晰、易理解、不耦合
2. 設計便于后期開發與標簽管理的表格

標簽分級：根據數據需求分析可以很明確的劃分出內外部數據和所屬歸類層級關系如圖，標簽層級設計通常2-4級，最多盡量不超過5級，便于使用。

標簽體系表是整個標簽體系的最終文檔產物，也是之后標簽推進落地與管理的核心工具，如下圖所示字段構成，分為兩部分。

1. 標簽規則：記錄標簽與業務使用強相關信息
2. 標簽開發管理：標簽開發落地相關信息

標簽規則：

• 標簽類目：基于分析場景劃分，便于使用和理解：
• 標簽類型：屬性標簽/規則標簽/模型標簽
• 取數規則：取數時間范圍、限制條件、清洗說明
• 計算規則：標簽的組成規則，計算范圍、公式、定義等，按此規則結合取數規則生成標簽
• 更新頻率：根據研發評估計算量和業務需求，分實時、T+1、T+X
• 數據來源：來源系統，內部/外部
• 實現方式：直接讀取、SQL、聚合表、對接外部API
• 標簽值：根據標簽值的類型，單值型、布爾值、枚舉值、關聯查詢、日期、數值型、復合型
• 更新方式：自動、手動
• 應用場景：門店選址、商品調配補、精準營銷
• 迭代記錄：標簽規則變更信息/原因/需求方等

標簽開發管理：

• 優先級：分1、2、3；1級優先級最高
• 狀態：規則撰寫中、待業務確認規則、待研發、研發中、待測試、SIT、UAT、上線
• 協助人：業務/IT協助標簽生成人員

2.1.4 補數據

與數據中臺或IT相關部門溝通需求確認當前可獲取的數據源，并根據數據源+業務需求補充完整數據

2.2 標簽體系落地工作流程

上個板塊為輸出標簽體系的主要流程環節，落地到可用標簽體系的工作涉及數據采集、治理、數倉、數據傳輸等內容，是一項非常繁瑣，耗時耗力的工作，展開說是另一塊內容了，簡單分享下我踩過坑后經驗總結的較高效少踩坑落地流程。

完成標簽體系初版并與業務共識確認后就開始進入研發階段，如果是0-1的項目就要經過數據采集、治理等環節，在采集數據、治理、表設計環節就可能會出現一些數據源數據缺失、異常業務流程數據、數據規則細節等與業務需求不符或需細化等情況會需要調整規則在IT和業務間反復溝通的情況，一次到位的理想狀態基本不太可能，能做的是通過更好的項目管理最大程度提升效率、避免反復，總結了以下4點。

2.2.1 清晰、細致、全面的規則說明

這塊主要是對標簽體系表中的【取數規則】【計算規則】【數據來源】字段，業務反饋的通常是正向常規流程規則，但是在撰寫規則是需要有嚴謹的邏輯把數據流程中各種影響的分支流程，異常流程出現時的均考慮并寫下，必要時加以場景舉例，這些規則會極大的影響后續表的合計研發。

2.2.2 數據治理和表研發前排查數據源問題和對比規則確認可滿足程度

不管是IT還是業務團隊主管，強調明確問題和可實現在進入研發前排查確認清楚，并在正式進入研發前有對所有需求探查過數據源和技術方案設計而非部分，因為在研發后再發現問題需要中斷再一次規則溝通、業務溝通、技術方案設計，非常耗時幾乎必然影響進度。

2.2.3 關鍵環節郵件或正式方式告知項目成員，責任到人

這個主要是對項目管理沒有明確流程管理純靠線上線下溝通的組織，郵件或其他正式通知方式是抵抗人僥幸和惰性非常必要的環節，以明確正式的信號說明當前的項目進程，確認的事項加強確保各環節的事項到位和出現問題可追蹤鏈路

2.2.4 明確整個流程中溝通的環節與對象

目初始時說明，說明在初版、采集數據、數據治理、表設計會有一到兩次溝通，讓項目參與人員腦海中有明確的推進地圖，知曉參與節點和作用，事先知道必然比項目中突然的要求能讓項目推進的更順利。

03 門店標簽體系應用

門店標簽體系核心可應用于主要兩個方面，一是核心應用于構建門店選址算法模型，二作為相關業務場景對應系統的數據補充，其應用價值的核心邏輯都是提供更細和全面顆粒度數據+算法，提升輸出數據結論和決策建議精準度以達到達成業務提升目標，其中作為門店選址模型數據是我經歷過的項目，應用作為數據補充是我個人想法，辯證看歡迎討論。

3.1 智能門店選址

品牌連鎖門店拓展選址的邏輯如圖，有門店拓展整體規劃，再具體到城市評估適合的商圈、街道、商鋪匹配需求的流量拓展匹配類別的門店。

傳統門店拓展方式主要有兩類，銷售額預估和打分法，如下圖所示（舉例不全，個人所知）：

傳統方式的共同特征為基于經驗積累選擇參與計算的條件和調整系數，主觀判斷性較強，且開店成功/失敗后無法有客觀的歸因分析。

通過算法進行門店選址分4步走，區域范圍內目標機會點的選址標簽數據提供給模型，以轉化率、銷售額、復購等為目標計算出最優選址點，并歸因影響達成目標的標簽/特征貢獻度，第三步轉化為具體的預估值和評分，便于以業務視角分析決策，最后可以單獨查看每個選址評分標簽的貢獻度，結合業務經驗與實際業務情況調整權重，這僅是一個通過算法選址的視角，可以有其他產品設計方案，底層的都是喂數據通過算法推薦選址，在產品設計層可以根據業務需求使用習慣在算法結果之上做調整得到適配業務的工具，通過算法選址的優勢主要3個。

1. 數據驅動預測準確性更高：通過大量數據分析得出決策，降低主觀偏見，更準確預估某地點的商業潛力
2. 高效：算法能快速分析大量信息，減少選址所需的時間
3. 成本效益：長期而言，算法選址可以降低在渠道拓展選址方面的運營成本

3.2 商品智能調配補

智能商品調配補，實現邏輯為根據門店數據匹配商品，自動提供調配補信息確保每個門店都有足夠的庫存來滿足客戶的需求，同時避免過度庫存和庫存積壓，很顯然其中門店標簽可以用來補充門店相關數據，提升算法的準確度。

3.3 門店用戶精細化運營

這個應用比較簡單，就是選取門店標簽中可以作為用戶篩選條件的標簽提供給CDP/MA等用戶管理營銷系統，為業務提供更多維度的用戶圈選分層維度，比如門店等級、門店類型、商圈類型等。

3.4 門店經營智能決策

上述的門店選址和智能商品調配補也是智能決策的分支，門店經營智能決策的設想是基于現在品牌連鎖門店或者是快消渠道管理都會有劃分不同門店匹配不同策略，在打造出優質單店模型后總結營銷、推廣、商品配置門店管理等方面的經驗再推廣到同類型的門店，這類需要大量數據、規律總結不斷迭代的業務場景個人認為很適合轉化為算法洞察發現機會提供決策建議，如圖所示提供經營相關數據進行不同類型門店經營效果的算法歸因，輸出對不同門店的關鍵影響策略和風險預警，當然這只是一個簡單設想，實踐起來必然很挑戰和困難。

結語：其實要達成智能門店選址或者作為算法補充數據直接構建相關指標體系或者按需梳理設計數據，只在有需要標簽時比如補充用戶標簽的人群圈選時取數生成標簽，靈活看取應用哦。