一、數字營銷是數字化轉型排頭兵

《⼗四五數字經濟發展規劃》中強調，要⼤⼒推進數字化轉型，形成資料驅動的智慧決策能⼒，提升企業整體運營效率。

要做好數字化轉型，企業可從產、研、供、銷、⽤等多個環節入手，而 “銷” 恰好是第一關鍵要素，企業轉型往往從營銷場景入手，因此我們說數字化營銷是企業數字化轉型的排頭兵。

在數字化營銷轉型過程中，由於各個企業的數字化建設程式不同，往往會遇到多種挑戰，如：

・企業資料如何打通？

・客戶畫像如何建設？

・營銷 ROI 如何提升？

・營銷策略如何迭代？

 要想解決以上問題，在業務⽣產與業務應⽤之前，讓產業數字化營銷，我們需要進⾏：

・資料的統⼀儲存；

・OneID 的資料打通；

・OneModel 的資料模型建設；

・資料資產的統⼀管理。

打好這些基礎，接下來就能開始建設企業自己的個性化標籤體系，讓標籤作為企業數字化營銷的基石，幫助消費者畫像更加精確。

實現用資料指導營銷，而不再只是含糊的經驗；讓活動的資料再回流到數倉中，作為標籤資料來源的一部分，形成營銷業務閉環。

二、標籤體系建設方法論

那麼如何幫助企業構建完美的標籤體系呢？我們總結出 “三目標 + 五步法” 的方法論：

1、標籤體系建設三目標

● 目標一：解決業務問題

要確定我們建設標籤體系是為了解決什麼具體的業務問題，想要達到什麼效果，時間上要做到分期而治、小步快跑，早日推廣應用。

● 目標二：業務人員好用、易用

標籤體系的建設目標是要靈活可擴充套件，讓業務人員可以輕鬆衍生標籤、生產效率高。同時標籤應用方式還需要多種多樣，以適應不同的業務要求。

● 目標三：可持續更新迭代

標籤體系作為重要資料資產，需要我們對它進行持續完善，形成業務應用與資料開發部門良好互動，助力生產更有價值的資料。

2、標籤體系建設五步法

第一步 明確建設目標

在開始建設標籤時，我們需要明確建設目標，目標可以指導我們的執行策略無偏差，最終達到想要的結果，否則在建設過程中隨著一些資訊的輸入、困難的出現，容易今天一榔頭明天一棒槌，顧此失彼，達不到業務期望的結果。

 ● 業務建設目標

業務建設目標，指透過標籤專案想解決什麼樣的問題，達到什麼樣的業務效果。比如

・現在屬於粗略式的運營，需要基於標籤體系實現精細化運營，將營銷活動的轉化率提升 5%；

・標籤加工流程過於緩慢，從業務人員提需求到需求實現需要 1-2 周時間，需要將改時間縮短至 1-3 天；

・現在資料來源過於單一，只有交易域，需要彙總其他域的資料，比如行為資料、評論資料、活動資料等豐富標籤體系維度。

一般列舉 5-10 條目標，業務部門與技術部門一起制定，基於這些目標，進行系統建設。

● 系統建設目標

為實現對應的業務目標，需要建設一個怎樣的系統，是內部實現，還是外部採購，各自的實現週期與成本，若外部採購，採購的標準是什麼等都需要考慮，該問題一般是技術部門來考慮。

・系統給誰使用：是建設一個標籤加工與管理的標籤管理工具，主要給技術部門使用，因為企業已經有了營銷系統、涵蓋標籤圈群與推送給的功能。還是需要一個集合加工、管理、圈群、分析一體化的工具，資料分析師、業務人員也要用。不同的使用物件，系統建設的內容不一樣。

・系統的技術架構要求：公司內部的大資料部門若已經用了一些底層平臺或技術元件，從節省成本方面，應當儘量用同一套底層儲存與計算平臺，比如已經採購了 CDH、TDH 的 Hadoop，那標籤系統需要可直接對接這些系統進行資料儲存與計算。以及標籤系統需要和 CRM 系統、營銷平臺實現對接，便需要有相應的對接方案，如透過標籤服務 API 介面，或資料同步、推送等當時，將資料給到下游系統。

・系統功能要求：基於標籤的加工、標籤的生名週期管理、標籤的資料安全、標籤的評估治理、標籤圈群、畫像洞察、對外服務等多方面梳理需要的功能。

・系統效能要求：基於司內的資料量，標籤加工的速度、併發，標籤圈群與分析的查詢時間，所需要的部署資源、一年需要花費的成本需要進行評估與計算。

● 參與部門與執行計劃

根據我們一些標籤專案的建設經理，會出現這樣的情況，大資料部門一期專案建好的標籤，很難推動業務人員使用起來，主要有以下幾點原因：

業務人員覺得建設的標籤有用的很少，大多數都用不上；

用了一下標籤，覺得資料不準確，不敢用；

領導沒有說要用這些標籤，還是按照自己的既定模式來工作好了。

基於這些問題，標籤專案推進之初，需要拉上業務部門的領導、對接人一起參與，確定一個先應用標籤的專案或場景，做出效果，再應用到更多的部門及專案，否則剛開始大而全，週期長、且沒有目標性，往往後續推廣使用時會遇到阻礙。

● 參與部門包含以下：

・需要標籤專案服務的業務部門（核心）：如市場部、運營部、客服部、風控部等，各指定一名對接人員；

・專案需求收集分析者：資料產品經理、資料分析師；

・系統建設和標籤加工者：資料科技部門。

● 制定執行計劃：

・專案是否需要分期，一期專案的目標和建設的標籤有哪些；

・各期專案時間週期、負責人，上線場景；

・上線後業務人員需要持續反饋使用情況，業務變化情況，不斷的最佳化迭代。

第二步 標籤體系建設

明確好建設目標之後的下一步就是標籤體系設計。

在此之前，我們先對一些標籤的重要概念做一些介紹：

 標籤體系設計是一種對物件統一進行本質刻畫的資料描述辦法，把個體觀察升級為群體觀察，而非過去對個體現象的歸納，更具有面向未來的場景化適應能力。標籤體系設計的整體流程可分為 4 大步驟 + 2 大階段：

 在此過程中我們需要：

● 規劃實體物件

確定標籤體系的物件，梳理標籤間的關係，設計標籤體系，做好標籤類目建立。

 實體指我們要建立標籤體系的物件，如客戶標籤體系、商品標籤體系、渠道標籤體系、客戶經理標籤體系，客戶、商品、渠道、客戶經理都屬於我們的實體物件。其類似一顆樹的根，後續要基於 “實體”，長出樹的枝幹、葉子、花等，所以劃分正確的實體很重要。

關係指多個實體之間的關係，如 “客戶” 購買 “基金”，會使客戶實體與基金實體發生關係，形成新的標籤，比如加工 “投資風險偏好” 標籤，標籤值為 “高風險”、“中高風險”、“低風險” 等，需要利用客戶最近一年的交易記錄結合基金維表，當使用者購買基金的基金型別包含高風險，且最近一年購買金額 > 5000 時，為高風險偏好。需要用到 2 個實體形成一個關係，來加工這個標籤。

● 探查資料

根據標準資料建倉規範，梳理下大概的客戶的資料域、業務過程、資料表、表的資料量、資料分佈等，掌握基於該資料，可以加工出哪些標籤。

 ● 設計標籤類目

基於已採集的業務需求、掌握的資料情況、規劃的實體的物件，建立實體物件的標籤類目體系。除根據客戶業務建設外，也會提供一些行業通用模板，作為參考。

標籤類目體系是 “實體” 樹的枝幹，為以後標籤生長的繁茂建立基礎，需要做到枝枝粗壯、分明，即每個類目需要有明顯的分割，且標籤的數量不能過多和過少，建議一個子類目不超過 20 個標籤，不少於 3 個標籤。

標籤類目層級根據業務實際情況劃分，一般 2~3 層即可（不包含標籤、標籤值）。如下圖：

 ● 設計標籤內容

包含標籤定義、加工方法判斷、加工範圍判斷等。

 根據前面的需求調研、資料調研、類目劃分，梳理標籤體系中的標籤，需包含以下內容：

・標籤中文、英文名：標籤的中文名稱、英文名稱；

・標籤所屬類目：標籤所屬一級、二級、三級類目；

・標籤型別：根據不同維度的劃分，採用其中一種。比如事實標籤、統計類標籤、預測類標籤，亦或是原子標籤、衍生標籤、組合標籤、自定義標籤等；

・標籤值定義：定義每個標籤的標籤值，如 “近一個月買入金額區間” 標籤，可根據購買金額的區間段定義 “零 / 低端”、“普通”、“中端”、“準高階”、“高階” 等標籤值；

・標籤含義（描述）：描述該標籤業務含義，如 “最近 30 天的購買商品的金額區間，對使用者消費力進行評估”；

・業務口徑：標籤以哪個資料定義為準，如 “使用者活躍城市” 標籤，以使用者購買次數最多的城市為口徑加工，而不是瀏覽次數、評論次數等；

・標籤技術口徑：描述該標籤從哪個表的哪個欄位取值，SQL 取數邏輯是什麼；

・業務方來源：該標籤的業務需求方是誰；

・標籤更新週期：描述標籤更新頻次，天 (如 T+1、T+2 等)、周、月、小時、分鐘更新等；

・標籤更新優先順序：同一時間端跑多個標籤時，若資源有限，先跑優先順序高的標籤。

第三步 標籤加工與更新

標籤加工與更新包含各型別標籤加工、標籤測試和標籤上線與更新幾個步驟，在技術層面實現營銷需求。

 ● 判斷標籤加工方法

梳理標籤的加工方式，判斷哪些是離線標籤、實時標籤、演算法標籤，從而引入對應的產品和相應的開發人員來開發。業務場景中，離線標籤偏多，實時標籤次之，演算法標籤少之。

・離線標籤：定時跑批，一般為天粒度，T+1 跑批，晚上跑標籤結果，業務人員第二天做查詢。一些標籤若高頻率更新，也支援小時、分鐘粒度的更新。常需要 Spark、Presto、Impala 等跑批元件及產品。

・實時標籤：實時加工，一般為秒或毫秒級加工，常見於使用者行為實時傳上來，基於使用者的實時行為，打標籤，進行商品推薦等。常需要採用 Kafka 訊息佇列、Flink 實時計算引擎組及產品。

・演算法標籤：利用機器學習演算法、深度學習演算法，做一些預測類標籤，如根據使用者的購物商品和頻率，預測家裡是否有小孩、小孩年齡等。常需要 Python 開發環境和機器學習演算法包。

不同的加工型別，往往需要採用不同的計算引擎和框架，需判斷企業內容是否有這樣的能力加工，若無，外部採購的話需要供應商有什麼樣的能力，需要有大致的判斷。

● 劃分加工範圍

標籤的使用人員是業務人員，在以往老的流程中，需要業務人員向資料開發提需求加工新標籤，開發一個新標籤的週期一般 1-2 周之間。

為了使業務人員能夠靈活的加工規則標籤，儘快提取自己想要的資料，標籤的加工、管理目前多透過產品化的方式，使資料開發、資料分析師、業務人員都能參與標籤的開發。

這裡便涉及到哪些標籤由開發人員加工，哪些標籤由業務人員加工，標籤加工流程是什麼等。

 可按照上述流程，在資料開發和業務人員之間有個標籤管理團隊，用來維護標籤的生命週期，包括標籤需求的分解、上下架等，可由資料分析師、業務人員組成。

● 大的劃分原則是：

基礎標籤的標籤由資料開發團隊加工，這類標籤是基於數倉資料加工的最細粒度標籤（是能打在使用者身上的標籤，不是某個單純的欄位），不能再被拆解。

基於基礎標籤可透過規則衍生的，由業務人員完成。

以上圖為例：當有一個 “是否 30 天登入未註冊使用者” 標籤需求時，標籤管理團隊可判斷該標籤是否可基於基礎標籤衍生，若不行，則由資料開發加工對應的標籤。

若可以，則判斷是否有對應的基礎標籤可衍生，如舉例標籤，可拆解成 “APP 最近一次登入日期” 或” 距最近一次登入時間”，與 “是否註冊” 2 個基礎標籤，便可基於基礎標籤，業務人員完成這 2 個標籤的加工與上線。

第四步 標籤生命週期管理

標籤生命週期管理是指包含標籤評估、標籤治理和標籤迭代等幾個對標籤的實際使用狀態負責的管理流程，幫助實現標籤建設與營銷的有機結合，不浪費任何一個動作指標。

 ● 從以下維度來評估標籤的重要性

標籤使用度評分：根據標籤引用次數、標籤分析次數、標籤呼叫次數來評估標籤的使用度；

標籤關注度評分：根據標籤搜尋次數、標籤瀏覽次數、標籤收藏次數來評估標籤的關注度；

標籤質量評分：根據標籤值的覆蓋情況來評估標籤的質量，若 null 值過多，則說明標籤規則設定不合理；

標籤持續最佳化度評分：根據標籤上線後，再編輯最佳化的次數來評估標籤的持續最佳化情況；

標籤安全評分：根據標籤是否脫敏、是否設定行級許可權、是都需要申請、是否設定可見性來判斷標籤的安全度。

基於以上 5 個維度計算標籤的綜合評分，可檢視各標籤的評分、評估標籤的重要性。

同時，基於標籤使用度評分、標籤關注度評分、標籤持續最佳化度評分來計算熱門標籤排行、沉默標籤排行，找出不太用的標籤進行下線，完成標籤的 “定義 —— 開發 —— 上線 —— 最佳化 —— 下線” 全生命週期管理。

第五步 標籤應用與迴流

標籤應用與迴流則是指標籤圈群、畫像洞察和對外服務幾項具體的落地結果操作，也是標籤建設必不可少的一環。

 ● 以一個場景舉例：

・營銷策略：為維持老顧客的忠誠度，並引導現在購買初級產品的老客戶向高階產品進階，圈選出為 “老顧客升級” 使用者，為這些客戶發放高階產品的優惠券；

・人群包選擇：“最近 1 年購買次數>=1” 且 “最近 1 年消費金額 >=1000” 且 “性別 = 女” 的客戶。

● 基於目前群組進行畫像洞察：

・群組畫像：進一步分析 “老客戶升級” 這批使用者的會員等級、月消費支出、是否為活躍使用者等，進一步掌握群組特徵，根據活動預算調整自己的營銷策略。

・群組分析：圈選出一個 “高階產品使用者” 群組，監控每天忠實使用者的人數，看是不是有明顯波動，某些活動發放後，資料是否有提升；某個時間人數是否有驟減，保障群組的穩定持續上升。

・群組交併差計算：分析 “老顧客升級” 群組與 “高階客戶” 的重合度，看是否有重複人群，最終推送優惠券可進行策略調整，不針對這部分重合客戶進行本次推送。

確定好人群后，便可進行市場投放，看其對業務帶來的作用，除分析活動帶來的 GMV、客單價提升外，我們也需要知道活動參與情況也是使用者行為資料的一種，需要將這些資料也迴流至數倉，生成新的標籤。

三、標籤體系在某基金的建設案例

在上文中我們介紹了標籤體系建設的方法論，如何將理論落地實踐，袋鼠雲數棧智慧標籤產品給出了答案。

客戶資料洞察平臺（DataTag），透過標籤萃取、標籤管理、群組細分、全面畫像，構建以業務價值為導向的標籤體系和多樣化群組，將資料資產標籤化，資料標籤價值化，應用於企業智慧化運營與營銷。

 接下來我們以某基金客戶的案例，來為大家介紹標籤體系建設的實際應用。

1、專案背景

身處一個全方位數字化的平臺型經濟時代，企業的數字化轉型已是由內而外的必然趨勢，在數字化浪潮下，基金客戶的各項業務迅猛發展、客戶資料量急劇增長，公司對客戶、產品、渠道、反洗錢等方面的資料分析、運營提出了更高要求，在此背景下，搭建一套完整的標籤平臺，提升營銷效率，無疑是最佳的選擇。

2、客戶痛點

・客戶資料分散在各個系統，無統一的分析平臺；

・各類資料分析和提取大多采用半自動的工作模式，無科學的標籤體系；

・客戶活動開發週期長，運營不精準，營銷效果缺乏及時追蹤、執行反饋不及時。

3、建設方案

・對接星環 TDH 引擎；

・提供標籤實施服務，為客戶梳理標籤體系，完標籤開發，建立客戶標籤體系，支援銷售、服務、合規等不同角度的需求；

・便捷的標籤開發、運算、展示和輸出等全生命週期管理；支援客戶個體及群組畫像、客戶群圈選和對比，支援快速推廣、智慧營銷、精準服務。

4、建設流程

・業務層面：以客戶實際業務現狀和業務需求為基礎，量身定製適用於業務的標籤體系；

・資料層面：將各業務系統中消費者資料迴流至資料中臺，根據標籤設計，進行資料探查、清洗、建模、開發等工作並實施上線。

5、業務效果

・標籤體系：建立客戶、基金、基金經理、渠道 4 個標籤體系；

・標籤數量：600 + 標籤；

・加工效率：標籤加工效率從 1 周縮短到 2 天，運營效率提升至 2~3 次 / 周；

・標籤應用：應用在基金營銷、反洗錢風險控制、使用者流失召回等多個方向。