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如何构建用户标签体系?


如何构建用户标签体系?

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。

如何构建用户标签体系?

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

如何构建用户标签体系?

(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。

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