数据产品索隆，标签体系建设流程02

我是要成为世界级大剑豪的男人——索隆

索隆系列篇会记录小白数据产品索隆，在数据中台部门的工作点滴，让我们一起来看看索隆在进入伟大航路新赛道摸爬滚打的历程。

上一篇数据产品索隆经历了一顿来自领导鹰眼的深度抨击，数据产品索隆，坎坷的标签体系建设之路，对现有的业务不够了解，对数据的分布也缺乏认识，可不是四处碰壁嘛。

正当索隆一筹莫展之时，鹰眼早已洞察一切，于是高冷的鹰眼主动过来了解索隆的现状。

鹰眼：索隆呀，现在遇到哪些问题？

索隆：眉头一皱，说道，在需求阶段，运营的场景、目标、策略等需求不够落地，提供过来的信息过少；

在设计阶段，由于数据有一般依赖人为录入，底层的数据质量较差，之间的ID体系未打通，识别的数据量有限；

并且公司处于中台建设初期，数据基础建设不完善，元数据缺乏管理，四处找库找表，还要对接各个业务方问字段含义可谓是心力交瘁。

鹰眼：意识到索隆现在落入了碎片化问题的陷阱中，接着会心一笑，开导着索隆。

标签建设是数据产品工作中的一部分，符合产品经理的工作流。其实我之前提的问题也是在针对于工作流中的关键节点，你仔细想想产品的工作流是什么？

索隆：产品的工作流这还不简单，无非就是需求采集—需求分析—产品规划—产品设计—开发测试—上线—运营—需求采集…走一道轮回。

鹰眼：这些问题对应在工作流哪些关键节点？

索隆：若有所思，仔细一想之前提的问题确实在流程节点上，不同的问题分别对应在需求阶段、设计阶段、运营阶段上。

鹰眼：要知道的是，万事不离其宗，无论外界如何千变万化，在实际工作中，都需要找到一条核心的主线，有了主线才能环环相扣，在上游准备好下游需要的条件，思虑更加周全。

那数据产品作为产品经理的分类之一，其基本方法论是一致的，只不过是在数据细节设计上会考虑得更细，接下来我们一块来理理标签构建流程。

标签构建流程

标签的整体构建流程符合产品工作流，包含需求阶段、规划设计阶段、研发阶段、运营阶段。

第一阶段：需求阶段

1.需求采集

需求采集可分为定量、定性两种类型，定量的发放调研问卷的形式，广泛采集业务需求；定性地进行用户访谈，深度挖掘业务应用场景和核心需求。

而由于数据中台部门并不是面向C端用户，而是面向内部各大业务应用方，发放调研问卷的方式执行难度很大，通常前期会采用用户访谈的方式，先小范围的采集核心用户的需求。

按标准流程来开展调研，最终的调研结果会更具有落地性，但这对于一个初入公司的新人来说，需要注意如下几个要点：

1.快速了解各方业务，完成初版标签系统性建设目标的设定

2.做好调研计划，明确每个阶段的输入输出，可能的困难和风险

3.领导先行，从上至下进行推动

4.站在业务方角度思考标签价值点，找到双方最佳的团队协作平衡点

5.制定需求采集模板，引导业务方输出想要的结果

2.需求分析

在需求采集阶段，明确用户类型、需求场景、期望，接下来需要进一步挖掘和提炼用户需求，解决用户痛点问题，并把用户需求转化为标签数据需求。

通常数据需求是整体解决方案的方案中的一环，这也是我们常说的是数据用于辅助决策的原因。

所以作为一个数据产品经理，不仅仅是站在数据视角，提供专业的方案，还需站在业务视角，站在全局视角来看，业务方是在什么场景下，遇到了什么问题，期待怎样的解决方案，而整个解决方案中，需要数据部门做怎样的支持。

因此，业务部门与数据部门往往是联动协调的一种关系，数据需求的开发最佳的实现方式，是能够有业务产品进行配合，这样在前期对于业务需求的把握，以及对标签设计库表字段、各要素的权重确定都有很大帮助。

而比较尴尬的是，数据中台是个相对比较中立的部门，既需要业务需求，又不能沉浸在业务需求中，所以在整个过程中需要考虑好系统建设目标和业务建设目标，所以必不可少的一个环节就是要对需求进行分析，这也十分考验数据产品功力。

对于业务方提出的问题，需要符合smart法则，即具体的specific、可衡量measurable、可实现attainable、相关的relevant、时限性time-based。

例如，业务方初始设定的目标为，提升未签约用户的再召回率1%。

策略及推送频次：对超时、核销的用户，通过筛选不同城市、渠道、跟进次数，进行差异化召回，每周1次。

乍一看，目标和策略都很清晰，有目标，有策略，并进行了量化，但是在实际执行时往往是漏洞百出。

1.目前未签约用户量是多少？提升到多少才算1%？

2.效果如何监测，是否需要分析师制定tableau实验组和对照组的看板？

3.超时、核销的现有用户量有多大，推送的计划是什么？每个城市的未签约用户数据如何？

4.第一波先推送哪些城市？推送频率如何？

第二阶段：规划设计阶段

1.标签规划

标签整体规划看起来很虚，但是在实际项目过程中至关重要。有了标签建设全阶段的规划，可以更容易得到公司资源的支持，也能够帮助团队达成共识目标，在工作中有方向不迷茫，提升团队成员的个人价值感，提升整体团队凝聚力。

中台建设的基础是基于业务而又高于业务，数据中台的建设需要业务进行推动，但又不完全依赖于业务，在建设过程中有如下几个要点：

1.需要平衡好系统建设和业务需要之间的关系

2.建设好底层数据集市

3.与领导和业务方达成阶段性版本规划共识，避免返工

2.标签设计阶段

标签设计流程会分为：明确建设目标，架构设计，标签规则设计、数据梳理。

明确建设目标，通常会分系统性建设目标和业务建设目标，在对标签进行整体产品规划后，通常会对一期的目标有更清晰的认识。

标签的架构设计，包含业务架构、产品架构、数据架构设计，塑造全局观。

建设ID体系，实现用户的ID互通，这对于整个标签的建设至关重要。通常需要维护一个ID映射库，用手机号、IMEI等来标识其为同一用户。

标签规则设计，包含标签层级设计，标签业务含义的确定，标签取数逻辑确定。

标签分为统计类标签、规则类标签、算法类标签，通常统计类标签较为简单，又称为事实标签，是事实数据的呈现；规则类和算法类标签较为复杂，通常需要数据分析师与算法工程师协同来进行确定。

第三阶段：标签研发阶段

研发会比较关注标签宽表中需要有哪些字段，标签的细致取数逻辑，取自哪个库下的哪个表，字段代表的值取哪几个状态。

常见的业务表会存staus=ycz、dzz、yjy…这样的数据字段，那对于开发测试而言，他们通常对业务了解较少，无法主观做出判断取哪些状态。所以数据产品在标签设计阶段需要了解，业务上会有哪些状态，最好是能够将数据的取值给罗列出来。

对于测试而言，会比较关注测哪些库，研发的取数跟产品设计是否一致，取值含义等。

第四阶段：运营阶段

数据产品在整个过程中都需要不断思考标签可能的应用，如做个性化推荐、对接到画像系统中、push和短信推送、建设用户行为分析系统等等。

建立标签体系是为了帮助业务方，为用户提供更加精准和个性化的服务，提高单个用户的价值。那花费巨大精力开发出标签，占着存储与计算资源，若是无人使用，则面临着刚上线又下线的风险。

所以数据产品一方面要进行推广，可以组织对业务方的培训，告诉业务方标签代表的含义，如何使用这些标签；另一方面，在运营推广出去之后，进行标签监测，监测标签的使用人数、热度等，辅助判断标签在实际应用中的重要性，后续可以将一些无用标签下架。

结束语

索隆听完鹰眼对标签建设全流程阶段的解析后，感觉自己信心满满，心想：看来之后我可以按照标准流程套路走，稳步前行，这样就可以在伟大航路上乘风破浪，畅通无阻。

实际项目往往是十分险恶的，那么索隆在实际项目过程中是否畅通无阻呢？他又将遇到哪些磨难？

下一篇，为你揭晓~

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