如何构建用户标签体系?

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个体由标签组成,这些标签由谁来打?打那些纬度标签?怎么打标签?如何建立成熟的标签体系,是本文的重点。

目录:

  • 用户标签是什么?
  • 如何搭建标签体系?
  • 用户标签的作用?

一、用户标签是什么

用户标签是构成用户画像的核心因素,是将用户在平台内所产生的行为数据,分析提炼后生成具有差异性特征的形容词。即用户通过平台,在什么时间什么场景下做了什么行为,平台将用户所有行为数据提炼出来形成支撑业务实现的可视化信息。

如图所示,“个性”“佛系”等词都是我们90后这代人群的标签。

标签来源:

产品初期:在产品还没有用户的情况下,主要通过大量用户调研和行业调研,基于产品定位和业务需要梳理出初始目标用户标签,前期的人工工作量相对繁重,可对初始标签的设定准确性远高于凭空想象。

产品发展期:基于原有数据沉淀分析出来的精准性标签,与用户行为产生的数据进行清洗整合,提炼出相对完善的用户标签;基于原有数据梳理标签,要注意数据排重,避免标签过于同质化。

二、如何搭建用户标签体系

(用户标签搭建纬度)

1. 标签属性

标签分为三种属性:静态标签判断用户基础需求,动态标签提升用户体验,预测标签提升用户转化,提高产品价值。

  • 第一种静态标签:用户主动提供的数据:指用户不变的基础信息,多为用户固定数据,如姓名、性别、年龄、身高、体重、职业、地区、设备信息、来源渠道等。
  • 第二种动态标签:平台介入的数据:指用户在平台内的特有标签,是平台根据用户行为给用户打上便于管理的标签。用户行为是指用户从启动APP到关闭APP阶段内,在APP内所有操作行为,如用户的点击、浏览行为、互动(评论、点赞、转发、收藏)行为等。
  • 第三种预测标签:平台介入的数据,指根据用户在平台内的行为数据对用户未来行为或喜好进行预测;是设计千人千面和运营策略的关键;比如某电商平台,根据用户A“月均消费5单,且有数额过万的运动商品”的购物数据,平台会给用户A打“高频、品质敏感性、运动”的标签,后期会更多推荐高品质运动商品及相关运动品牌活动的精准推送。

2. “贴标签”方式

标签由平台运营团队创建,结合业务场景梳理出一批原始标签;注意标签创建要紧贴业务场景,为用户“贴标签”通常有两种形式,即用户是否感知到自己被“贴了标签”。

第一种隐性标签:后台给用户打标签,用户无法感知;后台结合用户前端的点击浏览行为等用户行为操作,自动为用户贴上相应类别标签,这种方式的好处在于用户行为真实度极高,平台易获取无修饰无加工的用户行为数据,不足之处对于平台来讲前期人工成本较高。

第二种显性标签:用户主动给自己打标签,即用户在产品前端页面手动选择自己感兴趣的标签,用户通过触发标签机制,后台机器匹配数据直接打标签。这种方式优点在于高效,不足之处在于数据真实度偏低(初始标签存在无法满足所有用户的风险,用户也许会选择近义词也许跳过不选)。这种方式一般陌生社交产品和社区产品使用较多,目的是提升千人千面的精准度,提升用户体验。

若选择第二种形式,需要注意标签机制的设计规则(如标签默认前台固定页面展示,需用户手动选择后,标签自动隐藏不再显示)。其次后台注意标签选择排重,如出现A用户的标签既是后台添加又是用户自己选择,则保留用户自己选择标签。

最后要牢记:“用户也不知道自己要什么”,不是用户自己选择标签之后就万事大吉了,要结合用户行为数据持续优化标签。

3. 标签的优化

第一种机器优化:机器根据数据反馈持续更新,优点在于机器的高效智能,不足之处在于投入的技术成本以及机器欠缺一定的精准性。这种方式比较适合产品发展期,用户量较多,且有一套成熟的标签体系,机器已经可以达到一般的智能化,只需运营抽样进行精准度测试和标签规则优化即可。

第二种人工优化:人工对标签规则调整优化,优点是精准度高,不足在于人工运营成本高。这种方式适合产品初期,用户量小机器识别还不是很成熟,可以达到准确优化。

两种方式的选择需要结合产品周期和用户体量运用,无论何种方式,人工都需要持续根据产品业务场景对标签的规则进行调整优化,切记图省事忽略标签体系的优化,标签数据模糊,用户画像自然也会立不住,产品设计也会差强人意。

4. 好的标签是怎么落地执行的?

4.1 在公司中谁来做这件事?

PS.如果对时效性要求很高,可以委托专业第三方数据公司操作,可以达到高效、节省人工成本的目的。

4.2 具体要怎么做?

核心关键是:收集需求-建立规则-填充数据

收集需求:给用户贴标签一般由运营部主要负责,在策划前期,需要明确标签的目的及作用,少不了多方沟通协调。

比如社区产品,产品考虑千人千面的精准度,更关注用户的“内容兴趣”标签。运营希望提升商品的转化率,则更关注“消费习惯”标签。技术会关注数据提取便捷度,最理想状态是每次新需求都可以在同一信息平台调取,方便高效……大致每个公司基本这三个部门的需求是离不开的,其余差异性需求根据公司情况各异。

建立规则:需求收集后需要对需求进行分析梳理,结合业务场景,判断需求和业务的匹配程度,确定标签制定的目的,统一标签定义。这里要注意标签务必要符合业务场景搭建,且对标签定义达成内部共识,比如“流失用户”。

这个标签定义是指卸载APP的用户还是指没有卸载但三个月都未启动APP的用户?诸如此类标签定义需要内部达成统一共识,避免增加沟通成本及后期进行大的改动。

填充数据:明确数据支持信息,即什么样的数据和标签相匹配,这些数据普遍指用户基础数据(注册时用户填写的个人信息)、用户行为数据、用户业务数据(如某阶段购买最多的商品类别等沉淀在业务场景下的数据)、补充数据(泛指和其他平台合作的数据或第三方数据平台沉淀的数据),其他数据因公司而异。

产品部门结合产品定位和业务场景审核标签合理性。

最后交给技术实现,收集数据、清洗数据、分析数据(有的公司会交给数据部门执行,具体执行部门因司而异)。

4.3 如何维护标签

核心关键是:信息透明、信息优化、信息同步。

  • 信息透明:即标签的规则、创建者、适用范围、版本等信息充分透明化管理,减少任何人调取标签使用的难度。
  • 信息优化:用户标签会随着业务场景、用户角色等变量因素改变,而产品价值依赖变量因素持续变化,所以标签信息的持续优化是重中之重;标签的新增与修改等操作要注意与之相关的业务场景需求及影响,尤其要注意避免因职业差异对某些标签的理解问题,多沟通很重要,减少不必要的风险发生概率。
  • 信息同步:这要求时效性,一旦标签信息有变,及时更新同步,提高运营效率。

三、标签的作用

产品的本质是用户,用户画像的本质是标签,给用户“贴标签”,最主要的作用是构建产品的用户画像,而精准的用户画像是多方共赢的前提。

公司战略:公司可持续发展的核心,一方面使公司更具竞争壁垒,及时洞察市场风向,预测产品所占市场规模及前景发展,及时优化公司战略,避免过早陷入发展瓶颈;另一方面沉淀大批用户数据,既利于孵化创新产品,也丰富盈利模式(比如与第三方合作)。

产品设计:提升产品价值关键因素,基于精准人群的需求分析和功能设计,更容易得到用户认可,更容易打造产品亮点,提供精准个性化的服务,比如对于社区产品,内容个性化推荐将有效提升社区粘度。

运营管理:提高运营效率;如今的新用户获客成本居高不下的情况下,利用现有用户画像,做好存量用户的维护,通过精准营销策略,提升存量用户的留存与活跃。

总结

  1. 用户标签是构成用户画像的核心因素,是将用户在平台内所产生的行为数据,分析提炼后生成具有差异性特征的形容词。即用户通过平台,在什么时间什么场景下做了什么行为,平台将用户所有行为数据提炼出来形成支撑业务实现的可视化信息。
  2. 标签分为三种属性:静态标签判断用户基础需求,动态标签提升用户体验,预测标签提升用户转化,提高产品价值。
  3. “贴标签”形式有两种:用户主动选择特定标签和平台结合用户行为给用户“贴标签”。
  4. 标签优化方式:机器优化和人工优化。
  5. 搭建标签体系流程:收集需求-建立规则-填充数据-标签维护。
  6. 在公司中,搭建标签需运营、产品、技术协调配合完成;运营负责制定规则,产品结合业务审核标签合理性,技术负责实现。
  7. 标签的作用:增强公司竞争壁垒,提升产品价值,提高运营效率。

Tips:

  1. 业务导向:用户标签要贴近产品业务场景及产品所处行业建立,避免标签脱离业务。
  2. 数据验证:标签的准确性和数据息息相关,不能只通过用户1、2次点击某商品或内容,就确定用户对此感兴趣,要结合数据趋势变化,不断验证,以免片面下结论导致用户画像不准确。
  3. 持续优化:伴随用户年龄、偏好等阶段变化,用户需求和在平台内的行为会不断变化,保持敏锐的用户嗅觉,利于产品优化迭代,利于公司可持续发展。

 

作者:日久情疏,公众号:QQ3344PM

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题图来自Unsplash,基于CC0协议

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  1. 学习了

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  2. 通透

    来自河南 回复
  3. 学习了

    来自广东 回复
  4. 期待实操分享

    来自上海 回复
  5. 牛逼!!!1

    来自北京 回复
  6. 真好

    来自北京 回复
  7. 请问用户标签和用户画像是相同的含义吗?还是说用户画像仅仅是用户标签的一部分呢?

    来自上海 回复
    1. 不是
      就二者关系来说:用户标签是构成用户画像的核心因素;
      可以理解为:用户标签是画像的具象体现;
      我对用户画像没有研究的很透彻,建议你可以多方查一下资料~

      来自北京 回复
  8. 赞赞赞

    来自重庆 回复
  9. 666

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    1. 1

      来自北京 回复
    2. 2

      来自北京 回复
    3. 3

      来自山东 回复
  10. 回复
  11. 很不错

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