初識畫像標(biāo)簽,及突破低調(diào)用壁壘的實(shí)踐

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編輯導(dǎo)語:你了解什么是畫像標(biāo)簽嗎?借助畫像標(biāo)簽,我們可以對用戶特征有更加明確的了解,并對自身產(chǎn)品的目標(biāo)用戶人群有更加清晰的定位。那么,當(dāng)畫像標(biāo)簽遇到無法突破圈層壁壘的場景時(shí),應(yīng)該如何進(jìn)行優(yōu)化?本文作者做了相應(yīng)解讀,一起來看一下吧。

這節(jié)課梁寧繼續(xù)講的是產(chǎn)品“系統(tǒng)能力”模塊里的迭代內(nèi)容,不同于上節(jié)課內(nèi)容強(qiáng)調(diào)整體迭代的連貫性、規(guī)范性,本節(jié)課強(qiáng)調(diào)的是迭代的內(nèi)核,她在本文提及到的重點(diǎn)是:

從一個(gè)最好的內(nèi)核開始,一個(gè)一個(gè)動作地持續(xù)迭代和一次一次微小的選擇,就會成就你的產(chǎn)品以及你的人生。

這節(jié)課留的課后作業(yè)是:

  1. 微信紅包這樣的產(chǎn)品都有好幾個(gè)月的時(shí)間無法突破圈層壁壘,你的產(chǎn)品有沒有遇到過這樣的情況?你是怎么做的呢?
  2. 你的人生產(chǎn)品,你準(zhǔn)備怎么迭代呢?

今天我就來完成梁寧留的第一個(gè)題目的作業(yè),在之前文章介紹自己的項(xiàng)目時(shí),我用幾個(gè)篇幅介紹了 BI 可視化系統(tǒng)的文章,這次咱們來介紹畫像相關(guān)的內(nèi)容。在描述我們的畫像標(biāo)簽遇到無法突破圈層壁壘的場景前,我們先初步認(rèn)識一下什么是畫像標(biāo)簽?

一、畫像標(biāo)簽的基礎(chǔ)知識

先看一個(gè)故事:某男性服裝品牌想在微信朋友圈投放廣告,考慮到成本和有效觸達(dá)率,企業(yè)該如何配置廣告的觸達(dá)人群呢?

如果全量用戶投放,微信10多億用戶如果完全投放那肯定是相當(dāng)高的費(fèi)用,且轉(zhuǎn)化率肯定也不佳,那我們就要考慮在成本可控范圍的目標(biāo)人群投放,作為一個(gè)男性服裝該如何定位自己的目標(biāo)人群呢?

1. 畫像標(biāo)簽的定義

企業(yè)可以基于產(chǎn)品定位和歷史銷售數(shù)據(jù)等進(jìn)行挖掘提煉,假設(shè)目標(biāo)人群是人均消費(fèi)在800~1000元(價(jià)格偏好)左右的25~35歲(年齡)男性(性別)用戶,那在廣告投放時(shí),選擇的標(biāo)簽有“價(jià)格偏好、年齡、性別”,再設(shè)置相應(yīng)的值即可。

這里的“價(jià)格偏好、年齡、性別”就是畫像標(biāo)簽:即能夠?qū)?strong>實(shí)體(以電商行業(yè)為例,這里的實(shí)體包括用戶、商品等)的特征進(jìn)行概括性描述的數(shù)據(jù)。

其中用戶的特征包括基礎(chǔ)屬性、興趣特征、行為特征、社會屬性等,而畫像標(biāo)簽數(shù)據(jù)又分為兩部分,與普通的數(shù)據(jù)字段一樣:包括標(biāo)簽(字段)名稱和標(biāo)簽值兩部分。

就拿開頭的例子來說,“性別”就是一個(gè)畫像標(biāo)簽字段,其標(biāo)簽值包括“男、女、未知”,寫到這里肯定有朋友會有疑問,為什么會有“未知”的標(biāo)簽值?接下來我們要學(xué)習(xí)另外一個(gè)內(nèi)容:畫像標(biāo)簽類型。

2. 畫像標(biāo)簽的類型

畫像標(biāo)簽類型包括兩大類:統(tǒng)計(jì)標(biāo)簽和算法(或預(yù)測類),其中統(tǒng)計(jì)類標(biāo)簽又分為規(guī)則類非規(guī)則類,規(guī)則類標(biāo)簽,顧名思義就是需要通過一定規(guī)則進(jìn)行統(tǒng)計(jì)聚合后得到標(biāo)簽。而非規(guī)則類標(biāo)簽,即我們可以直接通過相關(guān)字段直接采集數(shù)據(jù)而得到的標(biāo)簽。

我們以音頻行業(yè)的“最大專輯類型偏好”為例,其規(guī)則就是統(tǒng)計(jì)近30天播放量(時(shí)長)最大的專輯類型。而“最后登錄城市”我們可以通過用戶最后一次 sesion (用戶與設(shè)備的一次會話)中的 city 字段直接獲取城市數(shù)據(jù),也就是對應(yīng)的標(biāo)簽值。

而算法類標(biāo)簽,則是通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)不斷學(xué)習(xí),形成預(yù)測模型,當(dāng)數(shù)據(jù)輸入經(jīng)過模型判斷后,就可以輸出相應(yīng)的標(biāo)簽值。

假設(shè)平臺不強(qiáng)制用戶綁定身份證信息,那么“性別”標(biāo)簽的獲取就需要依賴算法去判斷,下圖以“性別”標(biāo)簽為例,其生產(chǎn)過程如下圖所示:

跟著梁寧學(xué)習(xí)產(chǎn)品15:初識畫像標(biāo)簽,及突破低調(diào)用壁壘的實(shí)踐

特別注意,算法的模型預(yù)測是需要有一定的數(shù)據(jù)體量,如果用戶只播放過很少的內(nèi)容或從未播放,模型是無法確定用戶在“男、女”中哪個(gè)值的可能性更大,這時(shí)候就無法預(yù)測到性別,所以就有前面“未知”值。

二、畫像標(biāo)簽低調(diào)用的突破

在之前接管畫像標(biāo)簽的相關(guān)工作后,擺在面前的首要問題是:全站近400個(gè)畫像標(biāo)簽的調(diào)用次數(shù)呈現(xiàn)馬太效應(yīng),即多集中在50個(gè)標(biāo)簽的使用中。面對這個(gè)問題,我們首先對算法類標(biāo)簽的準(zhǔn)確率、覆蓋率等進(jìn)行了排查,發(fā)現(xiàn)80%以上的標(biāo)簽是和這50個(gè)標(biāo)簽的指標(biāo)范圍一致,可以直接給業(yè)務(wù)方使用。

既然標(biāo)簽可用,那為什么沒有人去使用呢?我懷著這樣的疑問對各事業(yè)部的業(yè)務(wù)方展開了調(diào)研,終于找到了問題:原來大家不知道這些畫像標(biāo)簽能不能用?以及不知道該如何使用?

后來,針對這些問題展開了更深入的研究,發(fā)現(xiàn)問題歸結(jié)于標(biāo)簽元數(shù)據(jù)系統(tǒng)的功能結(jié)構(gòu)問題:

  • 標(biāo)簽分類太單一,僅通過開發(fā)方式的類型(“統(tǒng)計(jì)類”、“算法類”)進(jìn)行展示,缺少業(yè)務(wù)視角的展示;
  • 標(biāo)簽元數(shù)據(jù)信息不完善,缺少標(biāo)簽的需求來源、規(guī)則、值說明等必要的信息。

1. 針對標(biāo)簽視圖的優(yōu)化

先按照業(yè)務(wù)線(如:主APP、商業(yè)化、廣告等)進(jìn)行了一級分類,保證每個(gè)業(yè)務(wù)方在進(jìn)入系統(tǒng)后可以知道自己的業(yè)務(wù)下有哪些標(biāo)簽可以使用。當(dāng)然,即使按照業(yè)務(wù)線進(jìn)行劃分,每個(gè)業(yè)務(wù)線的標(biāo)簽還是很多,所以又按照畫像的結(jié)構(gòu)進(jìn)行了多級主題設(shè)置,參考結(jié)構(gòu)如下:

跟著梁寧學(xué)習(xí)產(chǎn)品15:初識畫像標(biāo)簽,及突破低調(diào)用壁壘的實(shí)踐

有了主題分類的優(yōu)化,就方便了業(yè)務(wù)了查找,解決了“能不能用”的問題,但“如何使用”的問題還是沒有解決,接下來又對標(biāo)簽元數(shù)據(jù)表單結(jié)構(gòu)進(jìn)行了優(yōu)化。

2. 針對標(biāo)簽元數(shù)據(jù)表單的優(yōu)化

一開始,我們的標(biāo)簽元數(shù)據(jù)系統(tǒng)的很多表單項(xiàng)是缺失的,甚至僅存的一些表單項(xiàng)也不是必填的,所以在表單優(yōu)化時(shí),補(bǔ)充了“需求文檔”、“畫像規(guī)則”的表單項(xiàng)目,確保業(yè)務(wù)方能夠了解畫像標(biāo)簽可應(yīng)用的場景及規(guī)則定義。又將“值信息”作為必填項(xiàng),確保用戶能夠了解標(biāo)簽中每個(gè)值(存儲的為數(shù)字或者字符串)的中文說明,如下圖所示:

跟著梁寧學(xué)習(xí)產(chǎn)品15:初識畫像標(biāo)簽,及突破低調(diào)用壁壘的實(shí)踐

同時(shí),畫像標(biāo)簽元數(shù)據(jù)系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)信息可以通過接口傳遞到其他運(yùn)營投放系統(tǒng)中,使得相關(guān)信息同步展示。就是這些舉措,業(yè)務(wù)人員開始使用起原來沒有用過的畫像標(biāo)簽去配置人群包,整體的畫像標(biāo)簽的利用率也直接提升了40%。

以上就是這節(jié)課的課后思考內(nèi)容,如果你有其他的想法,歡迎在下方留言互動~

#專欄作家#

兮兮,微信公眾號:孤身旅人(ID:gushenlvren),人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。關(guān)注人工智能、toB產(chǎn)品、大文娛等領(lǐng)域。

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題圖來自 Unplash,基于 CC0 協(xié)議。

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