作者介绍

画像数据产品@草帽小子

《大数据实践之路:中台+分析+应用》核心作者

专注用户画像,著有用户画像、标签体系等系列文章

人人都是产品经理专栏作家

“数据人创作者联盟”成员


大家好,我是草帽小子~


用户标签是通过对用户基础信息、用户行为、业务信息等数据,进行数据建模所产生的用户特征。标签是用户画像、用户分层的基础,在画像产品的工作中,标签体系的建设处于核心位置。

 

之前草帽小子有分析对比过不同厂的标签体系建设方法,对比后会发现不同业务下标签体系的分类方法也不一样,具体见《干货 | 阿里/网易/汽车之家画像标签体系》,下面我们来深入看看阿里达摩盘的标签体系。


01 标签体系


通常标签较多时,用户都会无从下手,就像是我们去到超市,要是货架上的商品杂乱无章,我们也难以找到自己想要的商品。因而超市的做法会将商品按品类或是用途来进行分类,方便用户寻找。


达摩盘标签体系的划分也使用了分类的方法,商家面对海量标签会无从下手,因而达摩盘将电商中“人货场”的方法运用于标签分类中,划分出用户特征、品类特征、渠道特征、私域特征,从而更好地满足商家的使用需求。


个体特征,包含基础特征、亲缘关系、地理位置、社会特征、消费特征、长期兴趣、策略人群。


例如,消费力分级标签:基于用户在淘宝的浏览、搜索、购买等行为,综合计算出用户的消费能力水平,并划分为5个等级,等级越高则表明消费能力越强。


品类特征,包含类目行为、类目客单价、类目消费力分级、类目消费决策导向、行业特征。这个类别构建了“人-商品”间的关系,跟《阿里达摩盘:画像营销洞察有哪5种玩法?》中的单品圈人类似。


例如,美妆行业特征标签:根据用户近60天在淘宝天猫,进行宝贝搜索和浏览收藏等互动行为时,所对应的宝贝属性,筛选出用户top30感兴趣的属性词,并经过算法加工后归纳到类目的属性特征人群。


渠道特征,包含搜索渠道、推荐渠道、活动渠道、内容渠道、站外渠道、广告渠道、天猫渠道。


例如,活动渠道行为标签:根据近30天用户在淘宝天猫活动渠道上,分类目的浏览、收藏等具体互动行为,进行偏好度计算,并按30%、40%、30%的比例进行高中低的偏好度打分。



02 标签市场

在系统呈现层面,增加了标签热门指数、展现指数、点击指数、出价指数,可进行标签应用质量的评估。


增加了一些最新上线、实时标签、我的收藏、即将下线的一些分类,方便用户使用。

 


草帽小子:目前一些公开资料,只能看到前台的一些功能。而对于标签建设者来说,标签后台管理模块也至关重要,能够支持对标签进行新增、下架、修改、查看等。感兴趣的可以研究一些第三方CDP平台。


03 标签推荐


标签推荐模块,平台提供今日精选推荐、实时人群播报、标签排行榜、星耀精选、优质人群推荐服务,帮助商家快速选择合适的人群。


标签排行榜通过拉新场景榜、店铺用户运营榜、大促营销榜,从不同维度对标签进行排名,可以帮助商家在不知如何选时,参考热门标签。

 


系统推荐店铺潜客、店铺新客、店铺老客的显著特征,从而方便商家圈选人群。

 

标签上新也会进行推荐,这样标签上线容易被发现,不然会无人问津。

 

草帽小子:在上一个洞察模块《阿里达摩盘:画像营销洞察有哪5种玩法?》,我们也会发现有标签推荐的功能。很多团队在业绩汇报时,会说我们这个季度建设了多少标签,可能已经建设了上千个。但是在做标签应用时,会发现营销人员用起来难。


面对上千个标签,营销人员脑子也会一头雾水,到底什么场景下,使用什么标签才能更好?

 

最后很不幸的结果是,营销人员通常只会用几个平时用的比较多的标签,圈选出来的人群推送效果达不到最佳。标签产研团队最后也会被老板质疑,投入这么多精力开发上千个标签,一半以上的标签都没人用,你们怎么搞的?


因而,系统建设者需要结合一些运营模型,做到不同运营场景下的标签组合推荐。


 

04 小结


不同业务标签体系划分的方式不一样,如电商业务使用的“人货场”标签体系、长租业务中是用“人房客”标签体系、汽车业务使用“人车“标签体系…尽管不同行业建设的标签体系千变万化,但不变的是标签体系的划分,要符合用户的使用习惯,方便用户寻找特定标签。






 

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