中文字幕无码av不卡一区,亚洲综合AV永久无码精品一区二区,黑人巨大白妞出浆,黄色高清无码免费看,久久久久免费精品国产,久久无码人妻丰满熟妇区毛片,欧美日韩国产综合草草,久久福利网站,亚洲一区二区三区中文字幕在线,av国内精品久久久久影院

數據指標和標簽體系是兩個核心概念，它們共同支撐著數據驅動決策的基石。然而，很多人對這兩者的區別和應用場景仍然存在疑惑。本文將深入探討數據指標與標簽體系的本質區別，揭示它們在實際業務中的作用和重要性。

網上分享數據指標體系的文章很多，但講數據標簽的文章很少。實際上，標簽和指標一樣，是數據分析的左膀右臂，兩者同樣重要。實際上，很多人分析不深入，就是因為缺少對標簽的應用。今天系統的講解下。

一個通俗的例子，比如我們要介紹陳老師，可以有三種講法：

指標：陳老師身高180cm，體重200斤

標簽：陳老師1米8，大胖子

標簽：陳老師啊，黑旋風李逵聽說不？

這就是標簽和指標的直觀區別。數據指標，是用數據對事物的準確描述。比如身高、體重、腰圍、手臂長度，這些都是數據指標。標簽，則是基于原始數據加工的，帶了業務含義的概括性描述。一個“大胖子”，就同時概括了身高和體重，而“長得跟李逵似的”，更是把五官、身材、氣質等特征都概括進來了。

一、指標 VS 標簽

顯然，對比起來，用數據指標描述事物，會更精確。但標簽也是同樣重要的。因為除了“精準”以外，人們還有更多的需求。

首先，并非所有特征都能用一個數據指標來描述。常見的指標，一般是連續變量（比如身高183cm）或者定序變量（風險等級ABCDE）。還有大量的特征，是以分類變量的形式存在。比如商品規格（50ml一瓶）、顏色（赤橙黃綠）、用途（比如：居家保健、外出防護……）這些商品特征，一般是以標簽的形式進行描述，這也是“標簽”這個詞最早的來源。

其次，標簽是有業務含義的。比如光說兩個指標：身高183、體重200斤，人聽了也沒啥感覺，但一旦加上標簽：身高183+體重200，很魁梧/身高183+體重200，大胖子。是不是腦海里立馬有畫面感了。

最后，標簽更容易被業務使用。介紹對象，說“我介紹個小蘿莉給你”，遠比“我介紹一個身高153體重85的女生給你”，更容易促成下一步行動。這就是標簽的魅力。

所以，標簽體系的建設是非常重要的，不但能豐富數據分析的素材，更能直接推動分析成果落地。

二、標簽有哪些

標簽有四類

1. 基礎特征標簽
2. 規則計算標簽
3. 綜合計算標簽
4. 模型預測標簽

四類介紹如下

相當多的企業，沒有系統做過標簽梳理，有大量的散亂的基礎特征標簽。有些業務部門自己會習慣性提規則/綜合計算的標簽，但是沒有和其他部門共識過，導致通用性差。這些都制約了標簽發揮作用。

那如果做得好的話，標簽能發揮啥作用呢？

三、典型的標簽使用場景

一：查詢信息。這是最普遍的場景了。大量的一線工作人員會有需求，比如客服、銷售、售后、文案編輯，能通過標簽，快速查到對應的商品、客戶、活動等信息，提高工作效率。而且查詢用的標簽不需要很復雜，基礎特征標簽即可。

二：分析素材。比如做漏斗分析，看到A渠道比B渠道轉化好，可怎么解釋呢？這時候可以引入一系列標簽。比如

• 渠道標簽：公域、大眾私域、垂直私域
• 文案標簽：產品知識、優惠信息、個人分享
• 商品標簽：流量款、爆款、利潤款、
• 優惠標簽：優惠力度大、中、小

有了這些標簽，在解讀“為什么轉化率高”問題的時候，就多了很多分析線索。通過分類對比，追蹤，測試，能看出來哪種標簽組合下轉化率最高。比單純看轉化率、每個頁面UV這些數據好用得多。

另：很多toB類分析做得很膚淺，就是因為標簽收集得太少。對客戶情況、談判情況、交付過程一無所知，只知道：客戶還沒簽約，客戶簽約都仨月了還沒打款。這當然分析不下去了

三：策略制定。制定策略時，經常有固定的目標客戶、目標商品、目標渠道。比如客戶問題上，沉睡用戶激活、流失用戶挽留、風險用戶管理，就是常見的固定主題。這時候，使用固定的標簽，比如風險等級ABCDE，遠比每次都臨時取數拿規則省事。而且，可以通過算法模型加持，不斷提升標簽準確性。這是標簽的高級應用了。

高級應用，需要綜合計算、模型計算類復雜標簽。在建設路線上，標簽體系和數據指標體系有重大區別。數據指標體系建設，重在：全面。一個業務場景里，盡量多收集數據指標，數據指標越多越好。而標簽體系建設，重在：有序、有效。圍繞一個業務目標，盡可能多地把零散、原始描述的標簽，組合成對業務有用的標簽。標簽在精不在多，標簽質量非常重要。

四、如何提升標簽質量

相比之數據指標，標簽質量天生是個難題。因為標簽是人工生產的，加入人的主觀判斷的。很有可能標簽的描述不夠準確，生產標簽的數據源不能很好地表達標簽的含義，從而產生誤判。我們常說：“不要給人亂貼標簽”，就是擔心第一眼誤判，干擾了對整個人的判斷。

因此，標簽的使用過程，與數據指標有很大區別。數據指標一旦梳理完成，除非流程更改，否則不會怎么變動。而標簽在建設過程中，需要圍繞同一個目標，不斷地做優化，有一個明顯的“提純”的動作。

提純是以清晰目標為前提的。比如想打一個標簽：高潛力用戶。如果說“我想知道哪些用戶潛力高”，這就是句廢話！正確的表達是：“我知道了哪些用戶潛力高以后，我可以向他們投放更貴的商品組合，他們的響應率更高，我投放成本更低”。這樣把使用標簽場景，數據上差異表述清楚的，才是好的目標。

有了目標以后，可以從0開始做建設。在建設初期，經常只有零散的基礎特征。此時可以直接用基礎特特征；或者做探索性分析，看符合目標的用戶有啥特點；或者干脆拍腦袋，列幾條規則?？傊鰜硪粋€初始標簽規則即可，之后就可以逐步做迭代了。只要我們發現：標簽的區分效果越來越明顯了，那就行。