標簽體系建設的復盤與思考(中):標簽如何管理?管理標簽的什么?

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每個在互聯網上留痕的人,都會留下一些自己的標簽,那么企業該如何對標簽進行管理與應用?作者結合自己的經歷,對標簽體系建設進行了復盤與思考,并總結了標簽的管理與應用,希望對你有所啟發。

一、前文回顧

在上一篇中,復盤了標簽是什么?標簽體系是什么?以及建立標簽體系的必要性、核心步驟和原則:http://www.aharts.cn/pd/5958816.html。

這里再加深一下印象:

標簽:對某一類特定群體或對象的某項特征進行抽象分類和概括[1]。標簽要可解釋,有具體或潛在的業務應用場景;比如商超貨架上的各類商品、圖書館貨架上分文別類的書籍,商品本身的規格屬性標簽等,都可以更好地指引消費者找到其所需的物品;

標簽體系:標簽的集合,且這個集合需要科學合理,可管理、可維護、可迭代。

建設標簽體系的前置條件:

  • 企業有足夠豐富的內容、或服務、或商品;
  • 企業有層次多樣復雜的客戶;
  • 企業的業務進入穩定期,客群量級達到一定規模。

在互聯網時代以前,企業/供應商制造商品、或服務、或產品,生產完了將其上到貨架上,提供分類查詢能力,等著消費者來購買就行了;

但在互聯網時代,消費者的注意力被各類App、網站擄走了,原僅做線下業務的企業為了生存發展,不得不“線上+線下相結合”,以此來瓜分互聯網的流量,吸引消費者注意力,從而購買其產品或服務。于是,原來的“等著人來買的商業模式”逐漸轉變成了“主動向目標人群推銷產品/服務”的商業模式。很殘忍,我們每個在互聯網上留痕的人,都將是這個時代下,被分析的業務對象。

在電商,或以內容推薦為主導的產品領域(如小紅書、各類信息流產品),其用戶(消費者)層次復雜多樣、其商品或內容也足夠的豐富、企業業務也進入到了穩定期;——就非常符合 建設標簽體系的前置條件?!x者可思考,這兩塊業務,該如何建設和管理標簽體系?

二、城市治理業務 | 標簽的管理與應用

在城市治理業務中,政府治理的對象是:人、地、事、物、組織、情報,但治理的絕大多數目標還是落實到具體人或組織上。分析人的基本屬性、行為習慣、心理特征等內容,預測人的行為動向,從而采取相應的決策方案和處置措施。

政府部門,通常有2條治理道路可選:

1)政府部門自己出資源從線下/線上主動/被動尋找本部門權責范圍內的線索/案件(也就是下圖中的路徑①);

2)政府部門借助第三方企業,來幫助他們完成相應的業務目標或提高他們完成業務目標的效率(也就是下圖中的路徑②);——當下流行的是路徑②(模式②)。

對于模式②, 一些企業,會開設相應的部門,專門做TOG業務,為政府部門,如【國安】、【公安】【網信辦】、【住建】、【城管】、【市場監督局】、【金融監督管理局】等部門提供解決方案和產品服務,利用各類智能化系統或模塊,提供一些風險線索、情報線索,以提高政府部門的工作效率。

這就要求做模式②的這些企業,需要對“現實空間”或“網絡空間”或“現實+網絡空間”散落著的各類實體要素及其基本屬性、行為習慣等,做采集、做治理分析(甚至是精細化治理分析),以形成TO 政府部門最終可用的“線索”/“案件”/“情報”。(我待過的2家公司皆是如此,對接過的同類型的公司做政府業務也是如此)。

——而不論是面對“現實空間”還是面對“網絡空間”上的各類要素,其都夠復雜,所以要想針對網上或現實世界中的各類實體要素進行精細化治理和分析,建立標簽體系自然是必經之路。

?2.1 標簽的分類與管理

1、為什么需要對標簽進行管理?

標簽或標簽體系建設好了后,只是完成了從0-1的過程,還需要對標簽的整個生命周期進行管理和迭代,使其更好地滿足不用階段的業務發展需求。

? 2、誰來管理?

首先,標簽需求一般來自業務方,總體來看,主要有這樣幾類標簽需求:

  • 從標簽值是否變化角度來劃分:

1)靜態標簽:即該標簽的標簽值一般是不會變的或變化的可能性極低,如人的出生日期、姓名等;——一般也稱“屬性標簽”。

?2)動態標簽:即標簽的標簽值是會變化的。比如人的年齡、天氣的陰晴冷暖、App的日活、月活。

在動態標簽中,又有比較簡單的統計類標簽,比如App日活、網站月活;還有需要算法模型計算的標簽需求(也稱“擬合標簽”、“預測標簽”),比如根據輸入的一張圖片,研判其是否存在“涉黃”;還有一些簡單的規則匹配類標簽,如3個月內,沒有任何操作,認為該用戶為“丟失用戶”。

  • 從標簽值是否可信度角度來劃分:

1)事實標簽:指的是標簽值是可信的,如用戶手動填寫、外部采買導入;

2)預測標簽:即深度學習或機器學習模型研判的,存在一定的可信度;

所以,我們看,不論是多么簡單的標簽需求,比如人的基本屬性標簽,只有姓名、性別、年齡3個維度,需要支持業務按性別和年齡圈選目標用戶,也需要研發來管理。

以上述業務需求為例,研發同學,需要根據業務需求,設計人的庫表,是采用【豎表】(豎表方便計算,但不方便查詢),還是【橫表】(方便查詢,但不方便計算),需要考慮這些標簽的計算邏輯:標簽值從哪來?——基于用戶填寫表單提交的呢?還是算法基于模型預測的呢?每個標簽值的更新頻率是如何的呢?什么條件下觸發更新呢?等等一系列問題。

而隨著業務的發展,標簽管理往往會按如下階段演變:1)研發管->2)產研提供標簽工具供運營人員自主取數->3)廠商提供工具,客戶自主取數,實現自定義分析;

3、管理標簽的什么?

圍繞標簽的全生命周期,對標簽進行管理:

1)標簽的增、刪、改、查;

2)標簽計算策略的管理;

3)標簽的應用頻次管理;

4、用什么來管理標簽?

Excel?在線文檔?系統?

——對研發同學來說,肯定是用數據庫和各類監控日志來實現標簽的管理了;

——對產品運營團隊來說,前期標簽需求變化不頻繁的情況下,可以用一些在線 excel來管理,以輔助記錄每個同學的對標簽的變更記錄。

但隨著標簽需求越來越多、越來越復雜,所以,運營團隊期望產研可以提供一個【標簽運營管理工具】,以實現標簽的增、刪、改、查;標簽的計算策略的管理;標簽應用頻次的管理。

2.2 【標簽管理工具】設計

本文以“面向內部運營團隊”使用的“標簽管理工具”為例,進行產品設計和實踐。

?業務場景:城市治理業務中/輿情情報監測分析場景,廠商為政府客戶提供“線索”,主要是風險信息,包含敏感信息、有害信息、負面輿情事件、“違規”賬號、“違規”人物、“違規”團伙)。

不論是單條消息(可能只有文本,可能有圖+文,可能有文本+視頻),還是通過消息聚類得到的輿情事件;還是賬號、群、人、團伙,其使用的“風險標簽”體系均是一套。此外,每個業務對象,除了“風險維度”,還有其它維度的標簽。比如輿情事件的“緊急程度”,“人物”的風險等級等。

該工具產品的階段一目標:實現各個業務對象風險標簽的管理。風險標簽,需要由風險模型計算。

1)風險標簽的增、刪、改、查;及操作日志的管理;——P0

2)風險標簽計算策略的開發及管理;——P0

3)風險標簽的應用頻次管理;——本期,在后臺實現監控統計即可;

  • 如下是城市治理業務分析對象:輿情事件、人的標簽需求:

【標簽管理工具】產品原型界面設計如下:

標簽樹,只是一種展現形式而已,主要實現標簽的錄入、查詢、編輯、刪除即可。

由于風險標簽,需要由算法模型計算,需要訓練語料。運營可以為每個標簽設置關鍵詞和語料。(即標簽計算策略的配置)。

未來,該標簽管理工具,可以考慮新增如下功能模塊,使得該標簽工具“產品化”:

1)每個標簽計算策略的展示;以及標簽執行周期的配置;以及標簽任務運行的配置(手動觸發/關閉、定時觸發/關閉);

2)拓展標簽類型,目前僅有算法模型類標簽??紤]支持“規則類”標簽,如“活躍度”標簽配置、“重要程度”配置。使得運營人員/算法能夠基于此挑選“重要&活躍&xx風險標簽”的數據實現定向推送;

3)每類標簽、每個標簽的業務應用情況統計分析?!狟I模塊;

4)標簽的變動,考慮是否需要增加審核流程;

5)提供一些業界常用的標簽體系模板(包括標簽體系、每個標簽的計算規則都提前預置好),如RMF用戶分群體系;

6)搭配算法模型自訓練平臺(機器學習平臺,機器學習平臺預置常用的NLP分類、文本分類、NLP要素抽取、NLP情感識別等模型)一同售賣;

2.3 標簽的應用

  • 搜索場景:為用戶提供分類查詢導航,使得用戶能夠快速的找到所需要的商品、物品、書籍、音樂..
  • 推薦場景:結合用戶標簽、商品標簽,給用戶推薦其可能關注的內容、商品..

三、全文總結

本文首先回顧了 什么是標簽及標簽體系,標簽體系的價值;然后介紹了什么樣的業務場景需要建立標簽體系(電商、內容推薦、城市治理業務等);接著介紹了為什么要管理標簽、誰來管理標簽、管理標簽的什么?最后針對城市治理業務場景,給出了 “風險標簽”管理工具的產品設計實例,并探討該工具若進一步優化或沉淀成商業化產品,后續所需做的工作。

附錄:本文參考文獻

[1] 標簽體系技術架構圖 標簽體系管理:https://blog.51cto.com/u_16213704/8832284?articleABtest=0

[2] 數據分析 | 基于智能標簽,精準管理數據:https://blog.51cto.com/cicadasmile/2499769?articleABtest=0

[3] 數據標簽管理架構 數據標簽的存儲與管理:https://blog.51cto.com/u_13250/8162925

四、寫在最后

之前在面試蝦皮搜推產品經理崗以及字節內容標簽運營崗時,都被問到了為何要建標簽體系,用在了哪?你怎么建的,等等一系列問題。當時沒有系統化地復盤和很深入的思考過,所以很遺憾和心儀崗位擦肩而過。趁最近有時間,所以特此學習復盤梳理出來,希望對你也有所幫助~

本文由 @南方碟道 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

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評論
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  1. 上中看完了,有下嗎

    來自北京 回復
    1. 下,就是那篇數據融合治理平臺的(有些水吧)

      來自北京 回復
  2. 非常有啟發,寫的很好

    來自上海 回復
    1. ??

      來自北京 回復