?標簽體系，絕對是數據分析年度工作中，最值得擺在開年做的。因為它和所有工作都有關系，經營分析、投放分析、用戶畫像、推薦策略、商品運營……都得靠標簽帶動。

?標簽體系做得好，后續分析才有足夠多素材，才能積累經驗。標簽體系做得差，白費功夫不說，后邊做深入分析的時候還沒有依靠。

那么該如何做呢?今天簡單分享一下

一、標簽體系常見錯誤

最常見的錯誤，就是：標簽就是一籮筐，啥玩意都往里裝。

上傳文章的時候，隨手貼幾個：新聞、熱點、產品……

商品上架的時候，隨手貼幾個：功能、包裝、價格……

活動發布的時候，隨手貼幾個：名稱、禮品、優惠……

更不用說，給用戶打標簽的時候，“高價值”“有潛力”“喜歡XX”隨手亂貼。甚至名字相似的“高價值”“高質量”“高素質”同時存在。

這些惡習，在做用戶畫像項目的時候隨處可見。經常有人洋洋得意跟我炫耀：“陳老師，我們好厲害，光用戶標簽打了3000多個……”

這時候你只要反問他：

3000個標簽，業務用上的有幾個？

3000個標簽，產生價值有多少？

丫就灰頭土臉，丟下一句：還在探索怎么應用……然后跑路了。

為啥？是因為這些標簽只是一堆躺在數據庫里的維度而已。想讓業務用起來，得先考慮：業務有啥需求，他為啥要用標簽。

二、破局，從理解需求開始

在建設標簽的時候，至少有3類完全不同的需求。

管理層：快速識別價值的需求。管理層最怕見到幾百頁ppt報表。標簽，能有效提煉業務含義，標識出最關鍵的因素。

比如：

對用戶打標，區分ABC類用戶

對渠道打標，區分穩定/不穩定渠道

對商品打標，區分生命周期前/中/后

這樣當業績波動，管理層能一眼看到：哦，是XX地方的問題。節省大量時間。

運營部門：找到策劃靈感的需求。運營部門最喜歡問：

1、用戶喜歡啥呀？?

2、用戶在哪里呀？

3、用戶會不會買啊？

4、不買的話，我派個券行不？

5、券不行，送禮品行不？

這些問題，歸根到底都是圍繞“策劃5要素”展開的，能通過標簽（而不是稀碎的數據）明確告訴業務問題答案，就再好不過了（如下圖）。

一線員工：清晰解答問題的需求。一線員工直面客戶，無論是用戶行為還是用戶需求，都比遠在萬里之外的數據分析師清楚得多。一線員工需要的才不是：你來教我怎么干（實際上也教不了）而是：

當客戶來問我的時候，我能清晰回答問題

當總部來檢查的時候，我能準確地交作業

當有銷售機會的實惠，我能找到對應工具

比如：

客戶咨詢產品，我能快速查到信息

有獎勵政策，我能快速查到我達成了多少

有活動上線，我能快速查到哪些客人能參加

這樣清晰的指引，就是最好的工具。

認真了解業務需求以后，就會發現：大面積打標簽，根本沒必要。把大面積的標簽一股腦懟給業務用，更沒必要！提供少而精的標簽，培養業務使用習慣，循序漸進建成完整體系，才是項目成功的關鍵。

那么，從哪里開始呢？

三、排序，從最簡單的做起

注意，以上三類需求的實現難度是不同的。

最容易實現的，是一線人員需求。理論上，只要把一線經常查詢的活動、商品、文章，按標準格式打上標簽，懟進庫里即可（如下圖）。

但是！這么干并不能滿足一線需求。因為一線搜索信息本身就有難度。比如本月同時上線30個活動，一線感興趣的、最熱門的可能就兩三個。而這兩三個最熱門的，一線人員和顧客，又經常給它們起花名，導致搜索關鍵詞奇形怪狀。如果直接開標簽庫查詢，常常是使用率低，搜索準確度低。?

因此，提供給一線的工具，可以進一步優化：

1、主動收集一線意見，優化關鍵詞檢索

2、常用、熱門的標簽，主動推給一線了解

3、銷售助手等工具優化，把關鍵標簽亮出來

這樣才能提高標簽使用頻率，才有機會推動一線效率提高。

四、分類，標識價值最關鍵

第二類容易推的，是標識價值的標簽。

一來，價值定義相對簡單清晰，容易做。

二來，價值標簽管理層經常看，能刷存在感。

三來，日常診斷指標波動用得上，出場率高。

即使其他的啥都不做，也得優先把這些標識價值的干出來。?

常見的，比如：

1、商品價值標簽：爆款、引流款、利潤款、搭配款、防御款

2、渠道價值標簽：過往投入產出比、產出量+穩定性

3、用戶價值標簽：已產生消費+未來預計產生消費

（如下圖）

商品價值，只要核算成本、定價，就能算清楚，最簡單。

渠道價值，只要核算渠道投入產出，觀察過往走勢，就能看清楚

用戶價值，已發生的能直接統計，可能只有預計產出，需要一些工作量

（如下圖）

這里唯一的難度，是要在管理層里普及這套概念。很有可能公司之前沒有做過類似標簽，管理層內對“什么是高價值用戶”“什么是優質渠道”沒有共識過，因此第一次提可能有難度。但是只要不是昏聵到連自家商品、渠道、用戶長啥樣都不知道的企業，都是能逐步推廣標簽應用的。畢竟減少報表閱讀壓力，聚焦核心問題，是所有人共同訴求。

五、探索，逐步達到準確

三類需求里，最難滿足的是運營部門的需求。“喜歡”“偏好”類標簽非常難做。

1、數據少：不是頭騰阿，采集不到足夠用戶決策路徑

2、定義難：啥叫喜歡？購買算不算喜歡？只看不買算不算？

3、不穩定：本來不喜歡，你一降價他就喜歡了……

4、難見效：算出來他喜歡，但是推廣渠道聯系不上客戶……

更不要說，就算見效了，到底廣告文案、促銷優惠、用戶需求各占多大比例……

因此，想做清楚這塊，一定需要多次迭代。

迭代的方式，則是從數據多的，往數據少的做?

比如：

1、從促銷角度，把最喜歡薅羊毛的人先分出來

2、從消費角度，把最高頻復購的人先研究清楚

3、從行為角度，把互動最高頻的人先整明白

這些極端群體，一般都是貢獻業績的大戶，且數據多，容易總結出規律。并且當高消費不消費、高活躍不轉化的時候，業務部門會急著想辦法，就能進一步結合業務動作驗證預判的準確性。

至于數據本身很少的用戶，則可以先按固定的推薦路線炸魚（如下圖）結合業務行動，測試用戶需求，逐步提升預判準確性。

六、小結

標簽工作至關重要，它是量化定性因素，提供價值判斷的重要工具，是一項非常基礎的建設。但做標簽項目，一定要和經營分析（對管理層）活動支持（對運營）系統工具（對一線）結合起來，不能自己默默無聞奉獻。不然大家都以為你能悶聲煉一爐子仙丹出來，過程不參與、不使用，到結尾的時候，肯定是大失所望了。

這里又延伸出來一個話題，如何從0開始，迭代出高質量標簽，以后繼續分享哦。?