有关自助生产标签功能的思考

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编辑导语:在用户画像产品中,基于业务需求和用户数据,大量而丰富的标签会被构建,从而满足业务侧的数据应用需求。本篇文章作者为我们分享了他关于自助生产标签功能的思考,适合想要学习产品功能的同学学习,一起来看。

一、背景

在用户画像产品中,基于业务需求和用户数据,大量而丰富的标签会被构建,从而满足业务侧的数据应用需求,比如营销投放和个性化推荐。

前期应对业务需求,标签会被研发逐个开发,但随着业务体量增速越来越大,业务需求激增导致产品响应不及时,特别是时效性需求增加,研发排期无法跟上业务需求deadline,比如营销投放,用户兴趣会随时间快速变化,如果时间已过,还没有上线标签进行投放,这样会大大降低投放后的用户转化效果。

所以,业务方核心需求是希望有一套需求快速响应机制,由周级别响应变为天级别响应,从而可以快速生产标签并上线。

因为如果不能快速生产标签并应用在业务端上,就会错过营销最佳时机,从而影响到业务效果。

如果画像平台能够提供一个需求快速响应机制的解决方案,比如增加自助生产标签功能,跳过研发排期,业务方直接在平台上构建标签,并且一天内上线标签,这样就能解决快速响应的业务需求。

二、什么是自助生产标签功能

讨论功能前,需要先明确功能的定义。

自助生产标签功能,是提供给用户自己直接在平台上配置业务规则来生产出标签依赖的底层数据,并打上有业务含义的标签名称和解释,以此来进行标签生产操作的功能。

该功能解决了标签产品对业务需求响应速度慢的问题,实现了标签需求响应速度从周级别缩短到天级别。

比如之前用户有标签需求时需要等待研发排期5-7天,接近一周响应时间,而现在用户可以用自助生产标签功能直接在平台上配置业务规则,构建出自己所需要的标签,整个标签生产响应时间从一周缩短到1-2天。

三、自助生产标签功能的使用场景

自助生产标签功能的使用场景主要是分为标签快速构建需求场景和标签频繁变动需求场景。

1. 标签快速构建需求场景

标签快速构建需求场景指的是用户需要标签生产响应迅速的需求场景。比如用户想快速生产一个标签,从标签需求评审,标签技术研发评审,技术开发标签到开发后验证标签质量整个标签生产流程就需要至少4-5时间。

争对该场景,用户使用自助生产标签功能自行配置规则来生产标签,直接跳过技术研发评审和开发环节,将一个标签构建需求响应速度从原本需要至少5天缩短到1天。

2. 标签频繁变动需求场景

标签频繁变动需求场景指的是大量标签内容规则多次更改的需求场景。比如近两周有50多个标签规则需要更改2次,如果全部标签需求提给研发,估计需要2-3个排期。

对于该场景,自助生产标签功能可以帮助业务自行通过筛选规则来配置简单规则标签,比如选取某字段并筛选大于小于某值,而复杂规则标签交给研发开发,比如预测用户流失的这种模型类标签。

这样不仅满足频繁更改标签需求,又不会将全部标签都提给研发,直接将需求排期从原本2-3个排期数量减少到1个,从而更好的提高标签频繁更改的需求响应速度。

四、问题分析

从上述使用场景中提炼问题,我们能够发现用户画像产品的核心问题有两个:

  • 标签生产速度慢
  • 标签排期数量多

1. 标签生产速度慢

有高时效性业务的用户无法接受标签生产速度慢的现状,因为同一个标签在不同时间内带给业务效果差异较大。比如该类业务下用户需要2天内完成标签生产,用来及时鼓励借款人通过某支付方式还款,但一周标签处理流程会让业务错过最佳策略实施时间。

2. 标签排期数量多

对于需要大量AB实验业务的用户,他们无法接受标签排期数量多的现状,因为每次AB实验都需要更改标签规则。比如该类业务下用户需要两周内通过AB实验来测试出最佳标签圈选的人群进行营销投放,期间频繁大量更改标签规则需要研发多次排期,无法一次性支撑大量AB实验。

基于上述问题讨论,对于拥有时效性高业务或者需要大量AB实验业务的用户,如果画像平台能够提供自助生产标签功能,该类用户就能直接在平台上无代码构建标签,缩短了需求处理流程以及跳过研发人力投入,从而解决标签生产速度慢以及标签排期数量多的问题。

五、自助生产标签功能设计

为了满足对自助生产标签功能的三个用户需求,标签规则可视化配置,标签质量可视化评估以及标签业务逻辑解释,自助功能上设计对应的三个模块:

  • 标签生成规则配置模块
  • 标签评估报告模块
  • 完善标签信息模块

1. 标签生成规则配置

该模块设计目的是为了满足用户基于现有用户数据以及自身业务需求进行快速直接的标签配置需求,所以设计了三个部分(如图)。

标签基本信息主要给用户提供清晰的标签信息,包含标签名称填写,底层主题数据选择,负责人填写以及标签更新类型。其中争对不了解底层数据字段以及对应数据信息的用户群体,额外再设计了一个查看主题抽样数据功能,用户点击后可以查看部分数据样本信息,从而更好进行后

续标签规则配置。

标签生成规则主要给用户快速规则配置找到标签底层的数据范围。该模块加入添加规则以及规则筛选功能,方便用户增加删除规则以及基于筛选框和输入框对底层表字段和规则进行筛选和规则设定,并且规则之间还加入‘且’和‘或’的筛选规则关系,从而通过规则配置筛选出对应需求的数据范围。

最后标签翻译值配置主要是给用户基于选好的数据范围进行数据计算以及配置计算后数据值的业务解释。

该模块有两个功能,分别是数据计算选择和标签值翻译选择。数据计算选择功能提供给用户基于某个字段对筛选好的数据范围进行何种计算方式,比如求和或者去重求次数等,接着标签值翻译选择功能是提供给用户对上述计算后的数据结果进行进一步分区配置并且赋予不同分区值对应的业务解释,构建出完整的标签。

另外,这里除了筛选框进行选择外,还提供输入框进行值填写,满足用户更多个性化业务规则配置需求。

2. 标签评估报告

标签配置后,用户需要清楚了解标签配置是否合理以及标签质量如何,这样在后期业务使用中避免因标签质量问题导致业务效果降低,所以第二个模块需要增加标签评估报告模块(如图)。

基于用户需求,构建出标签评估指标体系,包含标签覆盖人数,覆盖率,空值数,零值数,最大值和最小值,这套评估指标体系会进行可视化展示并且下面还提供标签值分布图表,让用户配置好标签后更清洗了解标签质量情况,判断是否满足自身业务需求。

3. 完善标签信息

为了方便用户在使用标签时知道标签底层的整个业务处理逻辑以及标签目前是否有效,需要标签构建者在标签生产中对标签信息进一步完善(如图)。

对于标签业务逻辑填写,是因为等标签构建后,用户需要了解标签完整信息才知道怎么使用标签,这时除了标签名称外,还需要添加标签的业务逻辑用作解释,提高业务对标签使用次数和效率。

另外,标签的上线时效也需要选择,是30天还是60天等,方便产品做标签上下线的生命周期管理,避免由于满足过多的业务需求导致标签冗余情况,减少标签存储成本。

 

本文由 @俊峰 原创发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载

题图来自 unsplash,基于 CC0 协议

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  1. 学习了👍

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  2. 上面首段话打错字了,看完文章挺有感悟的。

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  3. 看完有个意思,看到在配置时需要选择底层表与规则,那这个底层表的数据来源是不是来自于数仓或者数据中台的元数据管理,不然底层数据表如果发生变化,这个数据源变化处理起来比较麻烦,第二个规则是不是可以多一个“非”,因为对于某些大批量的,仅限制某些人不参与或者不推送的,这个“非”可以起到作用

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