数据分析师七大能力:梳理标签体系
大家好,我是爱学习的小xiong熊妹。
这次分享一个更高级能力:构造标签体系。在提升能力的顺序上,当然是先会打一个标签,再会搞整个体系了。
一、什么是标签“体系”?
围绕一个业务场景,实现业务闭环操作的若干个标签组合,称为标签体系。之所以需要标签体系,是因为单一的标签没办法满足闭环操作的需求。
想要促使用户消费,至少得:
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分析用户
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选择渠道
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创作广告
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选择商品
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给予优惠
这样至少得五个标签,才能把“发一条信息提醒用户来消费”这件事给办成了!这就是围绕:发信息促成用户消费场景下的,一个简单的标签体系(如下图)。
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二、为什么需要“体系”?
一来,单独的标签很难发挥作用,发挥作用需要考虑多个标签。这就需要体系化设计。
二来,业务部门经常各自为政。比如:
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同样是“潜力用户”,运营、产品、内容各自搞一套定义。
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一个叫“高价值”,一个叫“高成长”,看似不同标签,实则一个算法。
而实际做项目的时候,又需要几个部门坐下来一起谈。没个统一的说法,那场面真是鸡同鸭讲,乱七八糟。最怕的是,他们会自说自话讲半天,最后全部甩给我!说“做数据的来分析分析……”分析啥呀,连对象都没统一呢!
所以,为了保住饭碗为了有效推动业务工作,更得体系化设计了。
三、如何梳理标签体系
有了梳理指标体系的经验,再来梳理标签会很容易,它分为五步:
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第一步:明确业务场景(有明确的对象、目标、流程)。
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第二步:把相关业务方都拉进来,一起讨论。
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第三步:把有关对象、流程的,和分类有关的问题,集中讨论。
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第四步:筛选出重要的分类维度,固定成标签。
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第五步:给这些标签起名字,定好使用环节。
这里的第一步,第二步和梳理指标体系是相同的,重大区别是第三步。打标签,就是为了突出重点,找出重要的分类情况,因此最看重的是:有多少种分类?and 哪种分类对你最有意义?
还拿开头的“发信息促成用户消费场景”举例。这个场景一共有5个重要环节,梳理标签体系,要一个环节一个环节来看。
比如第一个环节:分析用户。可以问各个业务方:
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哪一类用户大家最关心?
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这一类用户有何意义?
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大家想如何定义?
注意!即使同一批用户,有可能关注点不同,打的标签就不一样。比如:
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运营部门可能重点关注谁会流失,觉得不流失的也不用管。
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商品部门可能重点关注新品偏好,为今年新品找潜在用户。
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产品经理可能重点关注会不会买,做高购买路径是刚需。
这时候应该分三个方向,先单独讨论清楚,打好标签。然后再三个部门坐下来共识:是否可以接受对方标签,是否有修改意见。
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如果真的像上边假设的情况,大家各扫门前雪,那反而轻松了。最怕的是,大老板想“减少用户流失”,然后各个部门关于“流失”的定义,吵得一塌糊涂,谁都不肯让步。
这时候有个和稀泥的办法, 就是把他们提的各种逻辑,按MECE法梳理出来,然后全!部!做!出!来!用的时候大家各取所需。或者更好的方案是,让他们各发神通,打出个主仆尊卑来,然后咱再听令行事。
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最怕的,就是不!吭!声!然后任由他们自说自话,最后:请数据分析给一个公平公正公开所有人都能接受的完美方案……这么搞,最后就是做数据的小可怜儿改了几十版,还是被某些人吐槽:不完美呀。天啊,我要打住了,再吐槽下去要歪楼了。
总之,当五个部分标签都打好以后,业务就能在每个环节选择标签组合方案了。
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四、标签体系的价值
可能有的小伙伴会问:我不打标签行不行。反正标签也是一系列规则/算法的计算结果,我每次都写sql捞数,不也一样。
只做一次的话,确实可以这样,但是这样并不好:
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效率低下。很多标签是可以重复使用的,每次都写规则太麻烦。
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缺少积累。“高潜力”“高频互动”“促销敏感”等问题,无从对比验证,积累不了经验
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无法迭代。一堆散乱的规则咋迭代。有一个明确目标,就能想各种办法迭代升级,推动标签从简单的规则计算,向建模方向发展。
我有话说: