数据产品索隆，坎坷的标签体系建设之路

我是要成为世界级大剑豪的男人——索隆

2017年，索隆离开了校园，跟随草帽小子出海，进入伟大航路，从事数据产品工作。他心中一直怀揣着一个成为世界级大剑豪的梦想，并为此不断的刻苦训练着。

在数据浪潮的推动下，索隆所在的团队想要0-1构建标签体系。这对于之前毫无画像体系建设经验的索隆来说，无疑是一个重大的挑战。但索隆还是欣然的接受了这个挑战，毕竟构建标签体系还是个很有意思的事情。

接下来的篇章会记录小白数据产品索隆，入职某一创业公司的工作点滴，看其在数据产品道路上摸爬滚打的点滴。

精细化运营场景下需要对用户画像进行刻画，而要对一个人进行刻画，常见的方法就是描述出其属性，通过各种属性能够还原一个人的行为全貌，相当于一个人的个人简历。

基本每个职场人都有求职找工作的经历，在找工作前需要做简历的投递，简历包含了个人基础信息、学校信息、工作经历、兴趣爱好、专业特长等，其作用在于能够帮助面试官更清晰的了解候选者的全貌特征。

-个人基本信息，包含性别、年龄、籍贯、居住地、期待求职岗位、期待薪资等；

-学校信息，包含毕业院校、时间、专业、专业课程等；

-工作经历，包含工作年限，从事的职业、公司、职业生涯中的关键行为等；

-兴趣爱好，包含爱打羽毛球、瑜伽、乒乓球、热爱摄影、旅游等；

-专业特长，包含数据分析、产品设计、项目管理等；

简历的书写过程，就是对一个人物画像刻画的过程，人物刻画时所需的要素即为标签，通过这几十几百个标签，能够帮助我们更好的还原用户画像，从而针对用户进行精细化运营。

作为一个数据中台产品，索隆对业务的了解甚微，而以前又从未做过标签的情况下，索隆梳理了自己的思路，最终选择业务、数据两手抓的方式。

索隆花了1周的时间，分析当前的业务流程，核心业务流程上的关键节点，核心节点上所需的标签。并调研目前2大需求方部门，数据运营、电销的需求及应用场景，划分标签类别、标签字段、标签规则、应用场景等信息。

又花了1周的时间，分析业界龙头阿里的数据体系，包含达摩盘、数据银行，了解标签的构建流程、构建规则、标签命名方式、描述、有效期、覆盖度分、热度分。

后续文章展开对达摩盘、数据银行的分析。

经过较为全面的调研，索隆自信满满的梳理出了一版大而全的标签，包含基础信息、家庭信息、工作信息、兴趣偏好、用户行为路径等标签，约80余个，兴致勃勃的去找领导鹰眼进行评审。

但会上却遭遇了领导鹰眼的灵魂拷问：

索隆：鹰眼，我根据当前的业务需求及系统性需求制定了一版标签，主要分为基础信息、线上行为、线索、商机、签约、推荐6大标签类型，分别有如下标签…

鹰眼：这些标签的主要业务目标是什么？

索隆：主要在于拉新、促活、推荐

鹰眼：那当前业务上的最迫切的需求是什么？为什么？

索隆：最迫切的应该是围绕着增长来做

鹰眼：那当前不同用户量级是多少？拉新目标是要提升几个点？

索隆：推荐、商机的量级需要业务方再做补充，目前的拉新目标提升1%

鹰眼：现有每月新增的用户是多少，影响因素分别是什么？需要对不同用户实施哪些运营策略？覆盖的用户量级是多少？标签做出来后，运营的使用频率会是怎样？这些标签是否能够满足现有需求？如何监测拉新效果？标签实现逻辑是什么？

索隆：我…

于是索隆只能十分尴尬地收场，明明觉得自己已经分析准备得很充分了，没想到在旁人看来只做了冰山一角。

这是很多新手数据产品都会遇到的问题，市面上可参考的画像产品较少，所以能搜集来的经验也会更加不足，再加上公司内也没有相关能指导的人，标签画像体系设计简直就是难上加难。

那是不是这样就没办法继续下去了呢？答案也是否定的。纵观上述案例，领导大海所提出的问题其实十分聚焦，分两大层面：

一是业务层面：先看目前最重要的目标是什么，目标的可行性，现有数据分析；再看为实现这些目标需要做哪些举措，之前是怎么做的，现在怎么做？对应着这些举措下需要什么数据支持？

二是数据层面：先看数据采集层面有哪些数，数据分别从哪来？如何做好标签计算？标签上线后如何监测？标签下线规则？

而这些均是数据产品工作流上会遇到的问题，那如何合理的规避一个个的坑，保障标签体系更加顺畅的建立呢？

索隆在受到领导的灵魂拷问后，心情感到十分低落，但很快就开始复盘过程中遇到的问题以及对应的解决方案，迅速绝地反击，毕竟天下武功，唯快不破。

下一篇，我们来看看索隆在摸爬滚打后，总结的标签体系建立的标准流程，以及在各个流程节点上的注意事项。