標籤體系是數據分析工作的核心，它關係到經營分析、用戶畫像、推薦策略等多個方面。一個精準、高效的標籤體系能夠為後續分析提供豐富的素材和經驗積累。本文將分享如何避免在構建標籤體系時的常見錯誤，並提供一種系統化的方法來構建和優化標籤體系。
標籤體系，絕對是數據分析工作中，最值得優先做的。因為它和所有工作都有關係，經營分析、投放分析、用戶畫像、推薦策略、商品運營……都得靠標籤帶動。
標籤體系做得好，後續分析才有足夠多素材，才能積累經驗。標籤體系做得差，白費功夫不說，後邊做深入分析的時候還沒有依靠。
那麼該如何做呢?今天簡單分享一下。
最常見的錯誤，就是：標籤就是一籮筐，啥玩意都往裡裝。
更不用說，給使用者打標籤的時候，“高價值”“有潛力”“喜歡XX”隨手亂貼。甚至名字相似的“高價值”“高品質”“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，光用戶標籤打了3000多個……”
這時候你只要反問他：
3000個標籤，業務用上的有幾個？
3000個標籤，產生價值有多少？
丫就灰頭土臉，丟下一句：還在探索怎麼應用……然後跑路了。
為啥？是因為這些標籤只是一堆躺在資料庫里的維度而已。想讓業務用起來，得先考慮：業務有啥需求，他為啥要用標籤。
在建設標籤的時候，至少有3類完全不同的需求。
快速識別價值的需求。管理層最怕見到幾百頁ppt報表。標籤，能有效提煉業務含義，標識出最關鍵的因素。
比如：
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。
找到策劃靈感的需求。運營部門最喜歡問：
這些問題，歸根到底都是圍繞“策劃5要素”展開的，能通過標籤（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）。
清晰解答問題的需求。一線員工直面客戶，無論是使用者行為還是使用者需求，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：你來教我怎麼干（實際上也教不了）。而是：
比如：
客戶諮詢產品，我能快速查到資訊
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後，就會發現：大面積打標籤，根本沒必要。把大面積的標籤一股腦懟給業務用，更沒必要！提供少而精的標籤，培養業務使用習慣，循序漸進建成完整體系，才是專案成功的關鍵。
那麼，從哪裡開始呢？
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，按標準格式打上標籤，懟進庫里即可（如下圖）。
但是！這麼幹並不能滿足一線需求。因為一線搜索資訊本身就有難度。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。如果直接開標籤庫查詢，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：
這樣才能提高標籤使用頻率，才有機會推動一線效率提高。
第二類容易推的，是標識價值的標籤。
一來，價值定義相對簡單清晰，容易做。
二來，價值標籤管理層經常看，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幹出來。
常見的，比如：
（如下圖）
（如下圖）
這裡唯一的難度，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籤，管理層內對“什麼是高價值使用者”“什麼是優質管道”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，都是能逐步推廣標籤應用的。畢竟減少報表閱讀壓力，聚焦核心問題，是所有人共同訴求。
三類需求里，最難滿足的是運營部門的需求。“喜歡”“偏好”類標籤非常難做。
更不要說，就算見效了，到底廣告文案、促銷優惠、使用者需求各佔多大比例……
因此，想做清楚這塊，一定需要多次反覆運算。
反覆運算的方式，則是從數據多的，往數據少的做。比如：
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。並且當高消費不消費、高活躍不轉化的時候，營業單位會急著想辦法，就能進一步結合業務動作驗證預判的準確性。
至於數據本身很少的使用者，則可以先按固定的推薦路線炸魚（如下圖）結合業務行動，測試使用者需求，逐步提升預判準確性。
標籤工作至關重要，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。但做標籤專案，一定要和經營分析（對管理層）活動支援（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。
本文由運營派作者【接地氣的陳老師】，微信公眾號：【接地氣的陳老師】，原創/授權 發佈於運營派，未經許可，禁止轉載。
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