策略产品经理子方向:数据策略产品

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数据策略产品和DMP平台之间存在着什么联系?数据策略产品的具体职责又包含什么?这篇文章里,作者阐述了自己的看法和感想,不妨来看一下。

一、个人视角对数据策略产品的岗位定性

在最早接触推荐工作的时候,我有过一个疑惑:数据策略产品和DMP平台的关系是什么?以下是我关于二者关系的阐述:

1. DMP平台

(1)什么是DMP平台?

DMP平台是一个强大的数据管理工具平台,其核心功能是管理各种数据的。专为收集、整合、处理、分析和激活跨渠道、多源数据而设计。DMP是数据业务化的典型案例——通过用户标签精准识别用户。

(2)DMP平台上有什么?

其核心功能基本包括但不限:

1)数据整合:汇集各种数据:企业内部用户行为等数据、第三方或社交媒体平台等外部数据。

2)数据清洗与标准化:对收集的数据进行去重、填充缺失值、纠正错误、统一格式等预处理操作,确保数据质量。

3)用户画像构建:基于整合后的数据,运用统计分析和机器学习技术,构建精细的用户标签体系,刻画用户特征、兴趣偏好、行为模式等。

4)受众分群与细分:根据用户画像标签,将用户划分为具有相似特性的群体,以便针对性地制定营销策略。

5)数据激活与应用:通过API接口或其他集成方式,将处理后的数据推送至广告平台、营销自动化工具、CRM系统等,实现精准定向投放、个性化推荐、精细化运营等业务场景。

在我看来,DMP的核心产物主要是:标签、用户行为人群包、种子人群

*种子人群:客户自己设置的人群包,在投放过程中会进行算法(例如Lookalike算法)多维度解析,扩大目标受众数量。

2. 数据策略产品

数据策略产品经理是负责规划、设计、优化和管理用户和内容数据驱动产品,并利用数据推动业务策略落地的关键角色。数据策略产品的具体职责在我看来包括但不限于:

1)内容类目体系建设

2)类目标签体系建设及标签挖掘

3)用户标签体系建设及标签挖掘

4)提升标签准确率、召回率和覆盖率

5)用户画像建设优化

基本上是DMP平台底层数据的挖掘、规划、建设,为产品运营诉求做全面坚实数据基础能力支撑。大部分公司没有DMP平台,因为实际工作中没有过多的产运需求去支持平台建设。

3. 数据策略产品和DMP平台的关系

阐述到这里,其实大家都能感觉到数据策略产品和DMP平台是相互依赖相互赋能的关系:数据策略产品经理的工作高度依赖于DMP平台提供的数据支持。DMP平台的高效数据处理能力、精准用户画像和灵活数据应用能力,为数据策略产品经理提供了坚实的数据基础,使其能够制定出基于数据洞察的有效策略,并通过数据产品实现这些策略的落地。

DMP平台作为数据处理与应用的基础设施,为数据策略产品经理提供了强大的数据支持和工具集,而数据策略产品经理则通过制定与实施数据策略,充分挖掘DMP平台的价值,推动企业实现数据驱动的业务增长与创新。二者在数据价值链中各自承担关键角色,相互依存、相互促进,共同塑造企业的数据竞争力。

二、标签、平台和工具

内容标签与用户标签之间存在着密切的互动关系。常规推荐平台基本上都会面临海量内容信息和用户需求的精准匹配挑战,这也是内容标签与用户标签在提升匹配效率与质量中的核心作用。平台通过算法分析用户标签,理解用户的具体需求和偏好,然后在庞大的内容库中寻找与之匹配的内容标签,从而推送最相关的信息给用户。这一过程不仅提高了用户满意度,也提升了平台的效率和价值。

以下是对两种标签体系的细拆:

1. 内容标签

(1)内容标签的定义:内容标签旨在概括内容的核心特征,是内容信息的精准索引,便于系统和用户高效查找、筛选相关推荐内容,代表了平台的内容管理。(以招聘平台为例,内容标签是对招聘平台上的职位信息、公司简介、行业动态、所属领域、技能要求等内容进行分类和描述的关键字或短语)

2)内容标签的构建:一个高效的内容标签系统能够确保职位信息、公司介绍、行业动态等内容得以精准分类和高效匹配。下面是以招聘场景为例构建内容标签体系的过程概述:

  • 需求分析与目标设定:通过市场调研、用户反馈、竞品分析等手段,明确用户诉求、内容类型以及平台目标,理解用户在求职过程中最关心的核心要素是什么?例如职位类别、技能要求、行业领域、企业规模、岗位通用性等。基于用户诉求分析,设定体系构建目标:例如提升人岗匹配、提升用户满意度等。
  • 标签体系设计:根据招聘行业的特点,设计多层次的标签分类体系。例如:行业、技能、经验等级、地理位置等。在每个标签分类下,详细列出具体的标签,形成标签词典,确保标签的全面、互斥和明确。
  • 数据准备与标签生成:收集平台上的职位描述、公司企业信息等原始内容数据。利用NLP技术(例如分词、词性标注、实体标注等)对文本进行预处理。结合机器学习模型(例如聚类)和人工审核,为内容自动打标签。对于复杂或易混淆的标签,进行人工校验和调整,确保标签的准确性。
  • 标签优化与迭代:通过AB测试、用户反馈、数据监控等方法评估标签体系的有效性,例如查看标签应用后的点击率等指标。根据评估结果,定期对标签体系进行调整优化,包括标签的增删改等。并且在此基础上不断提升标签的覆盖率、召回率和准确率。
  • 数据集成与应用:将标签体系与平台的搜索、推荐、内容管理系统等进行集成,确保标签数据的有效存储、快速检索和灵活应用,并通过标签进行个性化推荐或相关策略提升用户体验。
  • 监控与反馈:实施监控标签体系的运行状态和效果,包括数据覆盖率、数据质量、用户行为等。建立用户反馈机制,鼓励用户报告标签错误或提出建议,形成闭环优化流程。

2. 用户标签

在招聘平台的策略产品设计中,“用户标签”与“用户画像”是两个密切相关但又有所区别的概念,它们共同服务于提升用户体验和匹配效率的目标。下面将详细阐述两者之间的区别及它们之间的关系。

(1)用户标签

用户标签是根据用户的个人信息、行为信息、偏好等数据,給用户打上的特征标识,代表了平台的用户需求理解。标签具有高度概括性和可分类性,便于系统快速识别和处理用户特征。(以招聘平台为例,这些用户标签反映了用户的求职意向、工作经验、个人技能、行为偏好等个性化特征)

(2)用户画像

用户画像是基于用户标签及其他相关信息综合构建的、更加立体和全面的用户模型。它不仅仅是一系列标签的简单集合,而是通过数据分析和机器学习方法,对用户的行为模式、偏好、需求和潜在价值进行深入分析后形成的综合描述。用户画像通常包含更多层次和维度,能够展示用户的复杂性和深层次需求。

(3)标签和画像的关系

标签是构建画像的基础单元。深度的用户画像往往依赖足够精细化分类的标签,用户标签的质量直接影响了用户画像的准确程度和丰富程度。标签是直观表面信息,画像则偏整合和预测。

(4)用户画像的构建:构建用户画像是招聘平台实现精准匹配、个性化推荐和服务优化的核心策略。它涉及收集、分析用户数据,并据此创建代表用户特征的综合模型。以下是构建用户画像的过程概述:

  • 明确画像目标与维度:首先明确构建用户画像的目的,如提升求职者与岗位的匹配度、优化用户体验、提高用户活跃度等。根据目标,确定用户画像的维度,这些维度通常涵盖基本信息(如年龄、性别、学历)、职业偏好(如行业、职位、薪资范围)、技能特长(如技能证书、项目经验等)、工作经验、地理位置、活动行为(如浏览、投递记录)、社交互动等。
  • 数据采集与整合:从多个渠道收集数据,包括用户注册信息、简历上传、职位搜索历史、投递记录、站内行为日志、社交媒体整合、第三方数据服务等。清洗无效、重复、错误的数据,整合来自不同来源的数据,确保数据质量与一致性。
  • 数据分析与建模:通过统计分析,了解用户的基本分布情况,如最常见的求职行业、最受欢迎的职位等。利用数据分析工具和算法(如聚类分析、序列分析)识别用户行为模式,如求职者的活跃时间、偏好变化趋势等。构建模型预测用户未来行为,如可能感兴趣的职位等。
  • 用户细分与标签化:根据分析结果,将用户划分为不同的细分群体,如“应届毕业生”、“资深技术专家”、“跨行业转型者”等。为每个用户或用户群贴上相应的标签,形成用户标签云,便于后续的精准定位和操作。
  • 动态更新与维护:建立数据收集与处理的自动化流程,确保用户画像随用户行为的变化而实时更新。设置机制收集用户反馈,包括直接反馈和行为反馈,用于验证和完善用户画像的准确性。
  • 应用与优化:基于用户画像,个性化推荐职位、行业资讯、培训课程等。调整界面布局、推送策略、内容排序等,以满足不同用户群体的需求。定期评估用户画像的应用效果,包括推荐系统的点击率、转化率、用户满意度等指标,并据此进行调整优化。

(5)覆盖率、召回率、准确率

标签的覆盖率、召回率、准确率是衡量标签系统性能和效果的三个重要指标,它们对于优化用户匹配、提升用户体验至关重要。以下是3个指标的解释、计算方式及衡量意义:

在实际应用中,追求的是覆盖率、召回率、准确率三者的最佳平衡点。理想的标签系统既要有广泛的覆盖率,确保内容和用户都被充分标记;又要兼顾高召回率,避免遗漏任何可能的匹配机会;同时,准确率也是至关重要的,以确保推荐的高质量和用户信任。

3. 平台工具

在标签挖掘、管理、应用过程中,标签、画像的数据监控、维护和可视化平台,是闭环优化整个数据流程的重要环节。

(1)看板

看板主要用来监控内容标签和用户标签的覆盖率,以及给标注团队提供周期性验证内容标签和用户标签准确率和召回率的数据来源。

(2)平台工具

平台工具主要是用来查询内容或用户当前的标签和画像内容。通过输入用户id,可以实时查询当下用户年龄、性别等基础信息和地域偏好等综合偏好画像;通过输入内容id,可以查询当下内容基本信息。

三、数据策略产品在平台上的能力应用

1. 前端标签应用体验优化

(1)标签筛选:在大部分搜推场景下,都有筛选器功能,这里面涉及到的筛选,基本上都是通过单参或标签筛选进行召回,标签的覆盖率和准确率,极大程度的影响了返回内容的数量和精确度。

(2)内容推荐标签:在整个用户转化漏斗中,提升点击率的常用策略就是给推荐出来的内容一个醒目的标记或标签,这里的标签不单单是标签,还是和整个内容的核心提炼,能够吸引用户去点击的标签。例如电商中的母婴安抚产品的推荐中,有一个产品有一个“食品级别”的标签,大部分孕妈都会去点击。

(3)推荐解释:推荐解释和推荐标签同样重要,合理的告诉用户为什么给你推荐这个内容出来。例如电商中的推荐会告诉你这个商品你收藏了且今天正在打3折,或者招聘行业中,这个岗位符合你找工作的诉求:既离家近又包吃。推荐解释是进一步将用户和内容进行匹配度前置的体验优化,极大程度的提升了用户体验。

2. 推荐召回策略优化

(1)召回:通过标签召回,提升用户和推荐内容匹配度相关性。

(2)补量:相似类目的应用、分桶转桶等。比如在招聘平台推荐中,北京送餐员b多c少,极度缺c,发现画像是男性35-45无学历有体力,之前干过快递或者搬运工,通过画像和标签上看看能力是否接近,做补量。

3. 特征工程优化

特征工程中做用户或内容特征,或通过标签匹配召回或加权,但需要注意偏序关系。

4. 运营活动支持

多数是人群触达或push能力的优化。通过个性化人群包或运营定向圈选进行个性化推送。

*以上4个方向的能力应用,前置依赖都是标签的覆盖率和模型的准召率,如果这3个指标过低,策略制定的再完美,带来的正向效果也是微弱的,在推荐系统中,标签应用的前置准备会耗费很大的时间和人力。

四、重要性

数据策略产品对于一个平台而言有至关重要的作用,它不仅影响着平台的服务质量和用户体验,还直接关系到平台的市场竞争力、业务增长和可持续发展。以下是其重要性阐述:

(1)提升匹配精准度与效率

数据策略产品通过收集、整合、分析用户基本信息、用户行为,能够构建精准的用户画像的内容模型。这些信息用于驱动智能匹配算法,确保用户和内容的高效匹配。

(2)优化个性化体验与用户粘性

基于数据策略产品的深度用户洞察,平台可以提供高度个性化的服务。例如,为用户推送符合其行为偏好或用户画像的内容信息。这种个性化推荐显著提升了用户体验,增加了用户在平台上的活跃度和停留时间,进而提高用户粘性,降低用户流失率。

(3)数据驱动决策与产品迭代

数据策略产品提供了丰富的运营数据和用户行为数据,使得平台能够实时监控各项业务指标,如用户增长、活跃度、转化率、留存率等。通过对这些数据的深度分析,产品经理可以快速识别用户痛点、发现增长机会、评估产品改动效果,从而做出数据驱动的决策,持续优化产品功能、界面设计、流程逻辑等,不断提升产品市场适应性和用户满意度。

(4)实施精细化运营与营销

通过数据策略产品的用户细分功能,平台能根据不同用户群体的特性和需求,制定精准的运营策略和营销活动。例如,针对母婴人群推出专属母婴节促销活动。精细化运营有助于提高营销投入产出比,吸引和保留各类目标用户,促进平台用户基数和质量的双重增长。

综上所述,数据策略产品对于招聘平台而言,不仅是提升核心服务品质、增强用户体验、推动业务发展的关键驱动力,也是保障平台合规运营、赢得用户信赖、实现长期稳健发展的基石。因此,作为招聘平台的高级策略产品经理,深入理解和有效实施数据策略产品至关重要。

本文由 @大俗大雅 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议

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