用户画像标签构建(用户画像架构设计)

5月11日，我记录了一系列——个「数智赋能实战六讲」的第一场直播，主要对标签体系的建设进行了抽象，分成几个步骤，方便大家理解。,的崭新数据，放在几个书库里。

你可以看到：

003010强调要推广数字化转型，形成数据驱动的智能决策能，提升企业整体运营效率。.

做好数字化转型，企业可以从产、研、供、销等环节入手，“销售”恰好是第一个关键要素。企业转型往往从营销场景开始，所以我们说数字化营销是企业数字化转型的排头兵。.

在数字化营销转型过程中，由于各个企业的数字化建设流程不同，往往会面临诸多挑战，如：

要解决以上问题，在商业生产和商业应用之前，我们需要对行业进行数字化营销。

打下这些基础，然后你就可以开始打造你自己的个性化标签体系，让标签作为企业数字化营销的基石，帮助消费者画像更加精确。.了

那么如何帮助企业构建完善的标签体系呢？我们得出结论，“三目标 五步法”的方法论：

目标1:解决商业问题。

要确定我们构建的标签体系要解决哪些具体的业务问题，要达到什么样的效果，要分阶段对待，小步快跑，尽快推广应用。

目标二：业务人员好用好用。

标签系统建设的目标是具有灵活性和可扩展性，使业务人员可以方便地导出标签，并具有较高的生产效率。同时，标签应用方法需要多样化，以满足不同的业务需求。

目标3:可持续更新迭代

标签系统作为重要的数据资产，需要我们不断完善，形成业务应用和数据开发部门的良好互动，帮助产生更多有价值的数据。

1）第一步 明确建设目标

标签建设之初，我们需要明确建设目标。目标可以指导我们的执行策略，以达到预期的结果，没有偏差。否则，随着一些信息的输入和建设过程中困难的出现，很容易今天一锤子明天一锤子，忽略了一件事，失去了另一件事，达不到业务的预期结果。

(1)业务建设目标

商业目标是指通过标签项目要解决什么样的问题，要达到什么样的商业效果。例如

一般列出5-10个目标，由业务部门和技术部门共同制定。基于这些目标，系统将被构建。

(2)系统建设目标

为了实现相应的业务目标，需要建立什么样的系统，是内部实施还是外部采购，各自的实施周期和成本，如果外部采购，采购标准是什么等。都需要考虑。这个问题一般是技术部门考虑的。

(三)参与部门和实施方案

据我们一些标签项目的施工经理说，会出现这种情况。大数据部项目一期建设的标签很难推广业务人员使用，主要原因如下：

基于这些问题，在标签项目推广之初，需要业务部门的领导和对接人参与进来，确定一个先应用标签的项目或场景，再应用到更多的部门和项目。否则一开始就是大而全，周期长，没有目标，在后续的推广使用中往往会遇到阻碍。

参与部门包括：

制定实施计划：

明确了建设目标之后，接下来就是设计标签系统了。

在此之前，我们先给一些重要概念做一些介绍：.贴上标签

标签系统设计是一种以统一的方式描述对象本质的数据描述方法。它将个体观察升级为群体观察，而不是总结过去的个体现象，具有适应未来场景的能力。标签设计的整个过程可以分为四个步骤和两个阶段：

在这个过程中，我们需要：

1)规划实体对象

确定标签体系的对象，梳理标签之间的关系，设计标签体系，创建标签类别。

实体是指我们要建立标签系统的对象，如客户标签系统、商品标签系统、渠道标签系统和客户经理标签系统。客户、商品、渠道、客户经理都属于我们的实体对象。类似于树根，它要以“实体”为基础，长出枝、叶、花等。所以划分正确的实体非常重要。

关系是指多个实体之间的关系。比如客户购买基金，就会导致客户实体和基金实体的关系，形成新的标签。例如，标签值为高风险、中高风险、低风险等。需要结合客户最近一年的交易记录和资金维度表。当用户购买的基金类型包含高风险，并且需要两个实体形成关系来处理这个标签时。

2)探测数据

根据标准的数据仓库规范，整理出大概的客户的数据域、业务流程、数据表、数据量、数据分布，掌握基于这些数据可以处理哪些标签。

3)设计标签类别。

基于收集的业务需求、掌握的数据和规划的实体对象，建立实体对象的标签类别体系。除了客户业务建设，还会提供一些通用模板供参考。

品类体系是“实体”树的分支，为以后标签的蓬勃生长打下基础。要做到枝繁叶茂，即每一类都需要划分清楚，标签数量不能太多也不能太少。建议一个子类别不超过20个标签，不少于3个标签。

4)设计标签内容

包括标签定义。

、加工方法判断、加工范围判断等。

根据前面的需求调研、数据调研、类目划分，梳理标签体系中的标签，需包含以下内容：

标签加工与更新包含各类型标签加工、标签测试和标签上线与更新几个步骤，在技术层面实现营销需求。

判断标签加工方法：

梳理标签的加工方式，判断哪些是离线标签、实时标签、算法标签，从而引入对应的产品和相应的开发人员来开发。业务场景中，离线标签偏多，实时标签次之，算法标签少之。

不用的加工类型，往往需要采用不同的计算引擎和框架，需判断企业内容是否有这样的能力加工，若无，外部采购的话需要供应商有什么样的能力，需要有大致的判断。

划分加工范围：

标签的使用人员是业务人员，在以往老的流程中，需要业务人员向数据开发提需求加工新标签，开发一个新标签的周期一般1-2周之间。

为了使业务人员能够灵活的加工规则标签，尽快提取自己想要的数据，标签的加工、管理目前多通过产品化的方式，使数据开发、数据分析师、业务人员都能参与标签的开发。

这里便涉及到哪些标签由开发人员加工，哪些标签由业务人员加工，标签加工流程是什么等。

可按照上述流程，在数据开发和业务人员之间有个标签管理团队，用来维护标签的生命周期，包括标签需求的分解、上下架等，可由数据分析师、业务人员组成。

大的划分原则是：

基础标签的标签由数据开发团队加工，这类标签是基于数仓数据加工的最细粒度标签（是能打在用户身上的标签，不是某个单纯的字段），不能再被拆解。

基于基础标签可通过规则衍生的，由业务人员完成。

以上图为例：当有一个“是否30天登录未注册用户”标签需求时，标签管理团队可判断该标签是否可基于基础标签衍生，若不行，则由数据开发加工对应的标签。

标签生命周期管理是指包含标签评估、标签治理和标签迭代等几个对标签的实际使用状态负责的管理流程，帮助实现标签建设与营销的有机结合，不浪费任何一个动作指标。

从以下维度来评估标签的重要性：

基于以上5个维度计算标签的综合评分，可查看各标签的评分、评估标签的重要性。

标签应用与回流则是指标签圈群、画像洞察和对外服务几项具体的落地结果操作，也是标签建设必不可少的一环。

以一个场景举例：

基于目前群组进行画像洞察：

确定好人群后，便可进行市场投放，看其对业务带来的作用，除分析活动带来的GMV、客单价提升外，我们也需要知道活动参与情况也是用户行为数据的一种，需要将这些数据也回流至数仓，生成新的标签。

在上文中我们介绍了标签体系建设的方法论，如何将理论落地实践，袋鼠云数栈智能标签产品给出了答案。

智能标签管理分析平台（DataTag），通过标签萃取、标签管理、群组细分、全面画像，构建以业务价值为导向的标签体系和多样化群组，将数据资产标签化，数据标签价值化，应用于企业智能化运营与营销。

接下来我们以某基金客户的案例，来为大家介绍标签体系建设的实际应用。

身处一个全方位数字化的平台型经济时代，企业的数字化转型已是由内而外的必然趋势，在数字化浪潮下，基金客户的各项业务迅猛发展、客户数据量急剧增长，公司对客户、产品、渠道、反洗钱等方面的数据分析、运营提出了更高要求，在此背景下，搭建一套完整的标签平台，提升营销效率，无疑是最佳的选择。

题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议。

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