大数据产品：标签体系0-1搭建实践

前言

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由于去年下半年至今一直在进行标签体系建设，因此希望把标签体系建设过程中的碰到的问题以及建设的方法和阶段性的成果分享给大家。 共勉！

一、标签体系背景及价值

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• 首先，随着互联网流量红利期的结束，增量的UV获取越来越困难，因此迫使我们必须转向于精细化运营。在这个过程中，如何洞察客户，了解用户的真实需求成为当前的重中之重。
• 其次，为了提供我们的投入产出比（ROI），快速识别场景匹配出高价值用户。推荐给用户感兴趣的东西，如资讯、新闻、短视频、游戏等等。

有了上面需求以后，我们就可以着手进行标签体系进行建设，帮助我们更好地了解用户。知道 “用户是谁？用户来自哪里？用户感兴趣的内容是啥？”同时挖掘用户深层次的潜在需求。将公司积累的海量用户行为数据和完备的算法模型结合一起，从而沉淀为公司资产，形成行业的潜在壁垒。

二、标签体系的核心能力

数据统一集成

1.跨源融合： 集成分散在不同地方的用户、游客数据，建立完整的数据字典，打通数据孤岛。

2.数据清洗： 基于完整的用户数据，进行数据准备，过滤无效数据，完成数据ETL，形成准确、易用、完整的高质量数据。

3.OneID关联： 建立用户唯一档案，基于用户的设备ID、程序账户（UID）及个人信息（如手机号、邮箱等）进行用户打通，构建完整统一的用户档案。

标签构建和画像画像

1. 标签生产引擎： 通过人机协同的方式，支持多种标签构建方式（规则、统计、算法、人工导入），实现用户360度全域标签。以产品化的方式进行标签体系全生命周期管理。

2. 人群圈选： 通过标签以及用户明细数据，基于标签的交并运算，即时计算出单标签、集合组、整体覆盖的人群数量，精准、快捷的构建出需要的人群包，用于分析或运营。

3. 用户画像： 对单个用户或群体用户，基于标签建立用户全域画像，洞察用户特征，辨别用户群的独特性。

4. 数据服务： 将用户的明细数据、标签数据、以及画像数据赋能其他业务系统，如营销平台、运营平台、CRM等，对接推荐系统、活动管理系统，发挥更大的价值。

三、标签体系的实施挑战

标签体系实施的挑战

这里面以如何满足业务单一场景、临时性需求为例进行展开说明：
目前初步搭建起了公有标签和私有标签两大体系。其中公有标签：面向公司通用的场景、具有普遍性、长期性的特点。私有标签则是面向特定业务的特定场景下建立的，具有单一性、临时性

四、标签体系的阶段成果及后期规划

当前标签体系支持三大服务模式：

1. 用户主动触发模式 。比如：用户进入APP的活动页，判断用户属于哪种人群，然后展示不同的活动详情。实现千人N面。
2. 业务系统主动push模式。比如：根据用户的所属人群特征，推送不同的push、消息、优惠券、应用内推送、
3. 业务通过平台获取标签能力模式。比如：业务系统会将标签的数据同步过去，进行DMP、CDP或者DSP系统建设。

未来展望分为两点：

1. 技术突破，搭建实时标签体系。 目前的标签更多聚焦在离线行为数据，后期随着业务拓展，需要搭建起一套完善的实时、离线标签体系，支持两种混用，
2. 业务赋能。在这里，我们希望可以跟业务有强绑定，通过推荐、精准的精细化运营等手段，解决线上的用户全生命周期的管理及赋能问题。

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