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2020-11-23
该类标签基于用户行为、用户属性和确定的规则产生；例如，对平台上“消费活跃”用户这一口径的定义为“近30天交易次数≥2”；在实际开发画像的过程中，由于运营人员对业务更为熟悉，而数据人员对数据的结构、分布、特征更为熟悉，因此规则类标签的规则由运营人员和数据人员共同协商确定。
3）机器学习挖掘类标签
该类标签通过机器学习挖掘产生，用于对用户的某些属性或某些行为进行预测判断；例如，根据一个用户的行为习惯判断该用户是男性还是女性、根据一个用户的消费习惯判断其对某商品的偏好程度。该类标签需要通过算法挖掘产生。
在项目工程实践中，一般统计类和规则类的标签即可以满足应用需求，在开发中占有较大比例；机器学习挖掘类标签多用于预测场景，如判断用户性别、用户购买商品偏好、用户流失意向等；一般地，机器学习标签开发周期较长，开发成本较高，因此其开发所占比例较小。
事实上，最终标签体系中是以用户视角定义的，需要结合具体的业务；比如某电商业务标签分类，用户属性维度标签、用户行为维度标签、用户消费维度标签、风险控制维度标签、社交属性维度标签。
下图是一个标签建设流程，会侧重产品经理视角，主要描述需求的分析过程和产出文档，同时对标签的开发原理进行简单总结。
1）需求收集与分析
在需求收集与分析环节，可以按还原业务流程——明确商业目的——从策略推标签——汇聚标签的步骤开展。
某服装零售商，通过布局线上商城和线下实体店来扩大经营。线上的话，主要是通过微信公众号引流到小程序，然后在小程序完成交易。
下面通过该服装零售案例，具体描述下，如何进行标签需求的收集与分析：
识别分析业务流程和业务场景触点：
用户画像是基于业务的，因此，构建标签的第一个步骤就是识别与分析用户的决策流程和业务场景，以便快速熟悉业务。
参考下方案例业务流程的还原：
首先是通过各种场景被吸引来的微信用户关注公众号成为了粉丝，然后公众号运营人员会给微信粉丝推送图文消息进行粉丝运营；同时把粉丝引流到小程序商城，公众号粉丝最终会在小程序商城成交转化；在整个过程中，公众号运营人员会持续进行微信粉丝的维护和流失粉丝的挽回等运营工作。
此处推荐：《有效需求分析》中详细需求篇业务功能支持主线需求分析方法。
明确每个业务场景触点的商业目：
的这一步基于之前对业务流程的梳理，洞察业务问题，明确想要达到什么商业目的，并对商业目的进行拆分；参考下方案例从明确整体商业目标，到商业目标拆解和量化的过程：
O：假设该服装零售商线上的布局已经比较完善，现阶段的首要商业目的就是提升销售金额，因此“提升销售金额”就是该零售电商的北极星指标，那么提升流量、提升转化率、提升客单价、提升复购率就是拆解后的核心指标。
S：此处假设想要提升进入小程序商城的流量，可以采取的策略也很多；比如，通过扫码关注后推送优惠券方式吸引更多的微信用户关注成为粉丝；再比如，产出更高质量微信图文，更好的运营微信私域流量。
M：紧接上一步，针对推送优惠券吸引用户关注公众号这个策略，我们可以重点关注通过扫码方式关注公众号比率、取关的比率，新旧粉丝的比率。
此处推荐：
从商业目的导向运营策略设计及用户标签需求针对不同商业目的，对标签体系的建设也是不一样的，因此要从运营策略推导出标签；比如业务部门要做个性化推荐，做关于物或者人的兴趣、偏好的标签会比较有价值；但是如果要做精细化运营，关于用户的留存、活跃标签会更有价值。
参考下方用户标签选用的案例：
把提升扫码方式关注率作为量化的目标，选用的运营策略是通过推送优惠券方式吸引微信用户扫码，新粉丝扫码关注后推送100元优惠券，老粉丝扫码后推送50元优惠券，那么执行运营策略过程中需要用到“是否新粉丝”这个标签。