标签体系，绝对是数据分析工作中，最值得优先做的。因为它和所有工作都有关系，经营分析、投放分析、用户画像、推荐策略、商品运营……都得靠标签带动。

标签体系做得好，后续分析才有足够多素材，才能积累经验。标签体系做得差，白费功夫不说，后边做深入分析的时候还没有依靠。

那么该如何做呢?今天简单分享一下。

最常见的错误，就是：标签就是一箩筐，啥玩意都往里装。

上传文章的时候，随手贴几个：新闻、热点、产品……

商品上架的时候，随手贴几个：功能、包装、价格……

活动发布的时候，随手贴几个：名称、礼品、优惠……

更不用说，给用户打标签的时候，“高价值”“有潜力”“喜欢XX”随手乱贴。甚至名字相似的“高价值”“高质量”“高素质”同时存在。

这些恶习，在做用户画像项目的时候随处可见。经常有人洋洋得意跟我炫耀：“陈老师，我们好厉害，光用户标签打了3000多个……”

这时候你只要反问他：

3000个标签，业务用上的有几个？

3000个标签，产生价值有多少？

丫就灰头土脸，丢下一句：还在探索怎么应用……然后跑路了。

为啥？是因为这些标签只是一堆躺在数据库里的维度而已。想让业务用起来，得先考虑：业务有啥需求，他为啥要用标签。

在建设标签的时候，至少有3类完全不同的需求。

管理层：快速识别价值的需求。管理层最怕见到几百页ppt报表。标签，能有效提炼业务含义，标识出最关键的因素。

比如：

对用户打标，区分ABC类用户

对渠道打标，区分稳定/不稳定渠道

对商品打标，区分生命周期前/中/后

这样当业绩波动，管理层能一眼看到：哦，是XX地方的问题。节省大量时间。

运营部门：找到策划灵感的需求。运营部门最喜欢问：

1、用户喜欢啥呀？

2、用户在哪里呀？

3、用户会不会买啊？

4、不买的话，我派个券行不？

5、券不行，送礼品行不？

这些问题，归根到底都是围绕“策划5要素”展开的，能通过标签（而不是稀碎的数据）明确告诉业务问题答案，就再好不过了（如下图）。

一线员工：清晰解答问题的需求。一线员工直面客户，无论是用户行为还是用户需求，都比远在万里之外的数据分析师清楚得多。

一线员工需要的才不是：你来教我怎么干（实际上也教不了）。而是：

当客户来问我的时候，我能清晰回答问题

当总部来检查的时候，我能准确地交作业

当有销售机会的实惠，我能找到对应工具

比如：

客户咨询产品，我能快速查到信息

有奖励政策，我能快速查到我达成了多少

有活动上线，我能快速查到哪些客人能参加

这样清晰的指引，就是最好的工具。

认真了解业务需求以后，就会发现：大面积打标签，根本没必要。把大面积的标签一股脑怼给业务用，更没必要！提供少而精的标签，培养业务使用习惯，循序渐进建成完整体系，才是项目成功的关键。

那么，从哪里开始呢？

注意，以上三类需求的实现难度是不同的。

最容易实现的，是一线人员需求。理论上，只要把一线经常查询的活动、商品、文章，按标准格式打上标签，怼进库里即可（如下图）。

但是！这么干并不能满足一线需求。因为一线搜索信息本身就有难度。比如本月同时上线30个活动，一线感兴趣的、最热门的可能就两三个。而这两三个最热门的，一线人员和顾客，又经常给它们起花名，导致搜索关键词奇形怪状。如果直接开标签库查询，常常是使用率低，搜索准确度低。

因此，提供给一线的工具，可以进一步优化：

1、主动收集一线意见，优化关键词检索

2、常用、热门的标签，主动推给一线了解

3、销售助手等工具优化，把关键标签亮出来

这样才能提高标签使用频率，才有机会推动一线效率提高。

第二类容易推的，是标识价值的标签。

一来，价值定义相对简单清晰，容易做。

二来，价值标签管理层经常看，能刷存在感。

三来，日常诊断指标波动用得上，出场率高。

即使其他的啥都不做，也得优先把这些标识价值的干出来。

常见的，比如：

1、商品价值标签：爆款、引流款、利润款、搭配款、防御款

2、渠道价值标签：过往投入产出比、产出量+稳定性

3、用户价值标签：已产生消费+未来预计产生消费

（如下图）

商品价值，只要核算成本、定价，就能算清楚，最简单。

渠道价值，只要核算渠道投入产出，观察过往走势，就能看清楚

用户价值，已发生的能直接统计，可能只有预计产出，需要一些工作量

（如下图）

这里唯一的难度，是要在管理层里普及这套概念。很有可能公司之前没有做过类似标签，管理层内对“什么是高价值用户”“什么是优质渠道”没有共识过，因此第一次提可能有难度。但是只要不是昏聩到连自家商品、渠道、用户长啥样都不知道的企业，都是能逐步推广标签应用的。毕竟减少报表阅读压力，聚焦核心问题，是所有人共同诉求。

三类需求里，最难满足的是运营部门的需求。“喜欢”“偏好”类标签非常难做。

1、数据少：不是头腾阿，采集不到足够用户决策路径

2、定义难：啥叫喜欢？购买算不算喜欢？只看不买算不算？

3、不稳定：本来不喜欢，你一降价他就喜欢了……

4、难见效：算出来他喜欢，但是推广渠道联系不上客户……

更不要说，就算见效了，到底广告文案、促销优惠、用户需求各占多大比例……

因此，想做清楚这块，一定需要多次迭代。

迭代的方式，则是从数据多的，往数据少的做。比如：

1、从促销角度，把最喜欢薅羊毛的人先分出来

2、从消费角度，把最高频复购的人先研究清楚

3、从行为角度，把互动最高频的人先整明白

这些极端群体，一般都是贡献业绩的大户，且数据多，容易总结出规律。并且当高消费不消费、高活跃不转化的时候，业务部门会急着想办法，就能进一步结合业务动作验证预判的准确性。

至于数据本身很少的用户，则可以先按固定的推荐路线炸鱼（如下图）结合业务行动，测试用户需求，逐步提升预判准确性。

标签工作至关重要，它是量化定性因素，提供价值判断的重要工具，是一项非常基础的建设。但做标签项目，一定要和经营分析（对管理层）活动支持（对运营）系统工具（对一线）结合起来，不能自己默默无闻奉献。不然大家都以为你能闷声炼一炉子仙丹出来，过程不参与、不使用，到结尾的时候，肯定是大失所望了。