怎么让用户标签代价落地?
本文摘要:构建用户标签实际上是一件很简略的事情,分三步即可:收集需求、构建标签框架、填凑数据,这是一套通畅的逻辑链条。本文依据神策数据副总裁张涛在《用户个性化运营—标签体系搭建新机会》主题沙龙中演讲整理所得。标签体系,在企业中已不是什么“巨大上”的说

构建用户标签实际上是一件很简略的事情,分三步即可:收集需求、构建标签框架、填凑数据,这是一套通畅的逻辑链条。

本文依据神策数据副总裁张涛在《用户个性化运营—标签体系搭建新机会》主题沙龙中演讲整理所得。

标签体系,在企业中已不是什么“巨大上”的说辞。然而让用户标签价值真正落地企业不多,就像“青少年谈性”,有一段话描述得再贴切不过:

“everyone talks about it, nobody really knows how to do it, everyohinks everyone else is doing it, so everyone claims they are doing it。”(每一个人都在说,不知道谁做了,每一个人认为另外人在做,所以每一个人都声称自己在做……)

今天我的分享主要包括四方面:

搭建标签体系,企业中究竟谁在做? 看似简略的“标签体系搭建”的三步走 “半途而废”后逐渐暴露的问题 破局的三种方式 一、搭建标签体系,企业中究竟谁在做?

在一家企业中,各职能人物更多的关怀“能不能使用标签”,而很少关怀“该由谁做标签的建设者”。事实上,绝大大都企业标签的建设最终是由企业的一个支撑部门来完成,比如是技能部门或者是数据部门。

二、看似简略的“标签体系搭建”的三步走

乍一想,构建用户标签是很简略的事情。简略说,正如“把大象装进冰箱”三步即可:收集需求——构建标签框架——填凑数据,下面详细介绍。

第一步是“需求收集”

构建企业的标签体系,支撑部门会把“全公司的所有的需求”都扛在了肩上,因此第一步是收集全公司的需求。市场、运营、产品和技能等对标签诉求差异很大。

比如,市场同学重视用户的全体画像,更看中“成果”,如他们期望了解“渠道属性”,知道哪些渠道投放后用户转化效果会更好;运营同学则期望了解更为精准的数据,据此来构建用户分群,完成用户的个性化引荐,如给“消费超过 1000 元的用户”引荐某个活动;产品同学则重视千人千面的个性化页面展示;技能同学寻求调取数据的便捷性,期望各职能线将所稀有据放在一个平台上,构成统一的用户信息管理平台,而不是每次开发一个新需求,都要去不同的事务体系调取数据……

当然,这只是企业内部需求多样性的缩影。事实上,因为在企业中标签需求方众多,即便相同是产品同学,对标签的了解和需求也是千差万其他。

第二步是“笼统”

面对收集到的“美不胜收”的需求,“笼统”是让标签体系满足多事务线需求的必需步骤,需要笼统成一个标签框架,这是一个极大的应战,因此大部分企业的标签体系的初始框架是一个很庞大的体系。在初始框架中,通常会包括:人口统计学信息、用户个人档案、事务数据沉淀、事务方标记信息、策略类核算标记等。

这里我重点解释下“策略类核算标记”。我们给用户打标签,很多时分不是依赖用户的填写的信息或者采集到的基础维度的信息,而是会包括策略核算的标签,比如我们给“启动 APP 但七天未注册”的用户打上“高流失风险”的标签,这就是界说的一个策略标签。

第三步是在标签框架中“填凑数据”

数据的来历通常包括:用户填写、行为数据、事务端数据、策略规则、外部补充等。

其间“行为数据”这一来历中,用户分群是常用的数据分析模型,比如筛出“半年内看过宫斗剧五部以上”的用户群体,并给该群体打上“宫斗迷”的标签;“外部补充”不单是购买数据库这种补凑数据的方式,对大企业、大集团来讲,多事务线常常会触及到数据的不绝交流和相互补充。

三、“半途而废”后逐渐暴露的问题

全体看来,从收集需求——构建标签框架——填凑数据,这是一套很通畅的逻辑链条。许多企业都能做到这一步,但这一步就意味着半途而废了吗?实践上,在企业造访的过程当中,我发现我们会有各式各样的问题,以下几种更为典型。

1. 标签的界说解释

通常,标签体系建设团队界说一个标签名为“高价值用户”,各事务线基于本身对该群体的差异化需求,对“高价值用户”存在了解误差和应用差异,标签体系建设团队需要花费较多时间来说明标签的界说,而常常给某事务线同学解释清楚后,又发现不契合其实践需求……

2. 更新维护

标签是不断更新的,标签之间存在一定的彼此交叉与依赖,且体系背后有一定的逻辑关系,而事务方对此其实不了解,常常诧异:昨日的标签数据为何没有跑出来,跑出来的是空值……在应用的时分存在各种顾虑。

3. 新增需求

“高中低价值用户分得太粗,我要?个介于中高之间的标签……”类似这种需求会很多,标签体系建设团队会因此排期过满。

举个例子。在一次银行客户的拜访过程当中,客户向我咨询“开发一个新的标签需要多久?”对我们来说,建一个新标签是很简略的事情,修正规则并跑几分钟数据就出来了。而事实上,该银行客户从提出用户分群的主见,到与数据部门交流并确认需求,再通过排期开发,全过程竟长达一个月。

为何这么久?客户解释:数据部门作为后端支撑部门,在话语体系上是无法和事务口同学直接交流,比如“高借款潜力”用户可能对数据部门是较为生疏的概念。因此两边在交流过程当中,需要交流至每一个字段、取值、运算规则等,在明确后又可能因为研发资源不足而需要排期……

4. 需求冲突

笼统出来的标签框架是契合全企业事务线的需求的,比如定位启动 APP 后七天没有注册的用户是“高流失风险”用户,有的事务线却认为“当天没有下单就是高流失风险用户”,因此建议标签体系建设团队修正标签,但修正标签会影响其他事务线对标签的使用。

5. 数据输出

比如运营团队会依据用户分群进行个性化引荐,而推送体系也需要一些标签,这会形成一定的杂乱度。

基于以上问题,标签体系建设团队一直会扛着来自各种事务线的压力,虽然花费较大精力完成的标签体系,在内部却被反馈用不起来。

四、破局的三种方式

以前十年中,我简直一直在做 C 端的产品设计和运营管理,也有短暂的 B 端经历,工作中会触及标签体系,针对以上状况,我考虑三种比较可行的破局方法:

1. 抛弃?而全的框架,以事务场景倒推标签需求

前面讲到产品、运营、产品等对标签的诉求有较大的差异,同时不同的运营团队的诉求也存在很大差异,?而全的标签框架实践是站在用户视角搭建的,可是标签的真正应用者是事务方,所以应该从事务视角来完成。

因此最佳的处理方式是,我们应该抛弃顶层的用户笼统视角,针对各事务线或部门的诉求和实践的应用场景,分别将标签聚类起来提供给相应部门。

以某直播平台的消费者运营为例,其消费者运营分为两类:大 R 用户和普通用户,大 R 用户年消费从几万到上百万不等,而普通用户年消费在几百至几千元之间。运营团队对两类人群的运营思路完全不同,因此对标签的诉求也不同:针对大 R 用户,平台会为该群体提供一对一的效劳,因此运营者需要了解大 R 的详细数据,比如他们的互动对象、重视主播类型等;而普通用户则通常选用用户分群的方式运营即可。因此,我们不可能用同一套标签掩盖整个运营团队,这种以事务场景倒推标签需求的方法,可以与事务场景贴合更紧密,可用性上升。

2. 标签生成自助化,解决功率和交流本钱

主要体现在三个方面。

(1)标签生成的自助化可以让交流本钱降最低。前面讲到各事务线对标签的界说的了解不同,需要标签体系建设团队花费很多的时间交流。假如可以让事务方自己界说规则,这必定是交流本钱最低的方式。

(2)标签生成的自助化,可重复修正的规则,下降无效标签的堆积。事务一直在开展,假如规则原封不动则很难跟上事务节奏的变化。我曾拜访过一家电商,他们发现半年前界说“母婴客户群”的转化率一直在下降,因此依据实践状况从头修正和界说了“母婴客户群”规则,并命名为“母婴客户群(新)”,这时候之前的规则是无效的,且会一直占有核算资源……诸如此类,假如支撑规则重复修正的话,这一类无效标签就会很多地消失。

(3)开释数据团队人力,开释事务团队的想象力。数据团队应该花较多的精力在企业的整个数据中台或新事务模型方面,而不是处理各事务线的标签诉求和标签维护上,主动化的标签生成可以极大限度地节省人力和开释团队想象力。

举个例子。有一家线上健身 APP,是神策标签体系应用较为深度的企业,他们从标签的创建到推送动作完成的全程不超过半小时,这意味中,他们半小时内即可对一次推送活动的效果进行评价。他们曾给我讲过一个风趣的故事:公司针对白领推出一款腰椎修复的课程,基于用户分群筛出用户群体后,发现效果其实不好,然后深化研讨发现,此项课程容易坚持的群体特征是:BMI 指数较高的群体。于是团队从头创建了新的运营方案,最终取得较好的效果。

我们通过这个案例可以看到,一旦事务人员可以快捷地拜访和创建标签后,这会赋予他们很大事务上的想象空间,让更多优质的运营场景落地。

3. 有用的标签管理机制

有用的标签管理机制主要体现在以下几个方面。

(1)规则及元信息维护:标签相关的规则和元信息要尽量的暴露给使用者,让使用者在使用的时分,能清楚知道标签的规则是什么、创建者是谁、维护者是谁、标签的更新频率周期等,而不是没有规则,或者将规则存在标签建设团队内部的一个 word 文档中。

(2)调度机制及信息同步:标签之间有一些关联,标签之间的链条断裂,是否有个调度机制或者信息同步机制让我们的工作不被影响。

(3)高效统一的输出接口:将所有的事务信息和用户数据信息汇总在一同,有统一的输出接口,改变之前需要针对不同的事务体系开发不同接口的状况。

我们回忆三种破局方式,本质上是解决了价值、手法、可继续性三方面的问题:以事务场景倒推要求需求,让事务方用起来作为最终方针,让标签体系价值得以完成;标签生成的自助化,它解决的是我们用什么样的手法去完成价值;有用的标签管理机制,意味着一套标签体系能否可继续性地在一家企业里边运作下去。

总之,对企业最重要的是:一套标签体系能不能在事务上用起来,能不能掩盖更广泛的需求,而不是一个大而全的框架。

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分享者:张涛

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题图来自Unsplash,基于CC0协议


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