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标签系统的设计

推荐、精准营销作为重要的业务场景,广泛存在于当今互联网。一些主要的领域、公司都推出了相关的产品和服务,包括:

  • 亚马逊的个性化产品推荐;
  • 淘宝推荐系统的千人千面;
  • 今日头条的新闻推荐;
  • 各种个性化广告; 以上这些智能推荐系统的基础,都是给用户「打标签」。

标签系统的价值

精准运营是标签系统最主要的应用场景。 不同的发展阶段,有不同的运营目标。通常,对于增长期的企业/产品/服务来说,运营的目标是用户增长:拉新、促活、防流失,即运营人员需要获取到更多的新用户,让用户留下来,提高使用频次,并防止老用户的流失。随着人口红利的消失,互联网进入「下半场」,用户获取成本越来越高,用户增长越来越平缓。这个时候服务和运营的精细化就显得尤为重要了。我们需要找到最适合的用户群,在最恰当的时间,采取最恰当的手段,获取最大的价值。最后一个 「最」是目标,前面三个 「最」是实现目标的途径,即精细化运营。其中的关键,在于找到目标用户群,然后分析他们的行为习惯,做触达。由此,我们引出了「用户分群」的概念。只有通过精耕细作,把用户分群,针对不同的用户群服务得更好,通过每个用户创造更多的价值。 在这样的背景下,运营不再是粗放的全量运营,而是精细化的精益运营,运营人员需要思考:

  • 如何对不同的用户群体分群,提升用户运营的ROI?
  • 对于个体用户,如何深入到日常使用场景,提高转化效率?

标签系统的结构

那么,说回到标签系统,如何建立一个系统,有效的支持业务上的需求呢?需要思考:

  • 数据层面:给用户打哪些标签?怎么打?
  • 功能层面:如何定义、生产、管理、输出标签?
  • 应用层面:如何与业务系统结合,将数据能力转化为业务价值的地方? 这三个层面分别对应着标签系统的三个部分:数据加工层、数据服务层、数据应用层。这三个部分,从下到上,从标签的生产,到管理,再到标签的应用。

数据加工层 数据加工层解决的是标签数据的生产问题,在这里完成数据的收集、清洗、转化、计算。通常,一家公司会有很多条产品线,每个产品线的业务数据又是分属在不同位置。为了搭建完善的用户标签体系,需要尽可能汇总最大范围内的数据。同时每个产品线的所有端也要尽可能的覆盖。之后,需要进行数据清洗,如去重、去除无效数据、去异常数据等等。再然后转化、计算出标签数据。

数据服务层 数据业务层主要用来维护整个标签体系,集中在一个地方进行管理。主要完成以下核心任务:

  • 定义业务方需要的标签
  • 标签完整生命周期的管理
  • 实现应用层的对接

数据应用层 数据应用层是将数据能力转化为业务价值的地方。业务方按照各自业务的需求使用标签,实践中可用到以下几块:

  • 标签取数:标签和用户画像的数据整合中心,可支撑业务部门的日常取数需求,也可作为其他系统的数据支撑来源;
  • 营销推荐:通过不同的标签组合,可以圈定一批目标用户进行精准营销,数据可推送至短信平台、促销平台等进行短信、邮件、赠品的下发;
  • 多维分析:标签可以更好的连接数据和业务人员,降低数据获取和操作的难度,赋能业务人员参与到数据分析之中;
  • 用户画像报告;

标签系统的设计

上面讨论的是我们要建立什么样的标签系统,接下来讨论的是如何建立。可以从标签系统的结构:数据层面、功能层面、应用层面,亦即数据加工层、数据服务层、数据应用层展开。其中应用层面定义系统构建的目标,数据层面和功能层面是实现目标的途径。像所有产品设计一样,在开始的时候,要明确系统/产品要解决什么问题,做需求分析,明确标签系统要满足哪些业务场景。之后,拆解需求,需要回答:满足业务场景,需要输出哪些标签数据(设计标签体系),系统层面需要提供哪些功能(系统功能设计),数据输出端到端的流程(数据生成流程设计)。

设计标签体系 梳理标签思路:1)有哪些产品线?产品线的业务流如何?2)每个产品线有哪些业务对象?比如用户,商品,订单。3)按照对象对标签进行分类,如用户标签、商品标签;4)最后再按照业务,为每种类型的标签分类,并明确每个业务下有哪些业务数据和用户行为。最终形成一个个具备可分类性的标签。

系统功能设计 有了标签数据之后,需要考虑如何管理、输出数据。这个能力依赖于标签管理系统的搭建。管理系统需要具备的基本功能为标签的管理,如标签的新增、下线、修改、查找浏览。还需要考虑权限管理,哪些人/系统可以请求标签数据。另外,需要结合系统满足的业务场景,设计相应的功能:

  • 标签取数:数据提取功能;
  • 营销推荐:根据筛选条件圈人,与业务系统对接的接口;
  • 多维分析: 特定用户标签探查,用户分群,群体画像;

数据生成流程设计 这部分主要是明确数据加工的流程,涉及的内容偏技术,包括源数据的接入、ETL、数据计算、数据存储、数据查询等。产品在其中,主要是明确标签数据的用途,查询场景、场景、频次、响应时间,研发据此,做技术选型,完成设计。

原文作者:Thea_Chen

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