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激发真正价值：标签数据管理如何做到体系化、沉淀企业资产价值？

发布日期：2024-12-06 19:04:09 浏览次数： 171 来源：创略科技

2021年以来，数字化转型已经成为国家战略，不少企业正在投身数字化建设当中，并广泛构建数据平台，期望进一步激发数据价值。而标签体系作为数字化平台的重要组成部分，其重要性愈发显著，是整个用户画像建设的地基，直接关乎企业数字化价值落地。

当下完善、准确的标签数据是企业营销数字化体系建设的重要基础能力。然而，企业在实际标签规划，生产，管理，使用等各个环节，却面临着多重问题：

标签在企业集团内部存在多套口径，甚至多套组织形式，难以作为企业资产化沉淀与复用

标签计算的数据在大型企业中，往往来源于多个系统，数据口径复杂，判断逻辑复杂。以往的标签系统通常仅提供用户标签结果，而忽视了最为重要的标签业务和数据口径，更忽视了平台化复用的可能。

标签在业务需求向数据处理转化过程中，往往由业务和技术手动编写并线下储存，导致标签结构混乱，数据不准确，结果难以复用。

由于不同标签的处理逻辑不同、数据粒度不同、数据来源不同，所以要求企业级标签系统支持应对复杂业务场景，同时化繁为简，提供用户符合业务和数据口径需求的低代码标签引擎，并且能够迅速和灵活的引用标签数据，赋能后续应用标签衍生功能。如在用户精细化运营的场景中，会衍生出大量的标签搜索、用户特征比对、标签参数调优、标签查询和人群包查询等的需求场景。

标签数据管理场景复杂，有大量企业应用场景依托，也有大量企业数据作为输入，企业级标签引擎必须足够健壮的应对复杂场景，便捷准确高效，并且能够灵活迭代的提供服务。

标签置信度难以确认，业务口径未对齐，模糊的确认方式导致标清定义不清，业务实施大打折扣

标签的置信依托于业务系统源数据的置信度，所以标签必须要有强有力的溯源能力，能够从标签结果反推溯源到数据产生源头，否则会直接影响到后续用户触达的质量和效率。

标签是基于业务场景中的运营价值提炼而产生的，因此也需要业务人员厘清标签需求并传达给产品技术输出标签结果，这一过程中也存在数据和业务口径逐步对齐的情况，因此必须有严格的管控，才可以有效的传递标签的定义信息。

标签测算仅凭技术人员代码处理，不可视且无法校验，如有问题责任不明

传统的标签生产方式主要通过业务到技术人员的口口相传，凭借技术人员对自有数据的熟悉，通过SQL代码的方式进行生产。但是这套方式问题在于：处理过程不可控，难以真正发现计算过程中的漏洞，一旦发生错误，也更难追溯到口径问题或者是计算逻辑问题。

因此，在日常的运营过程中，标签需要根据运营结果，进行敏捷的迭代和口径修改，手工操作的SQL处理过程更加难以管理。

那么标签体系如何实现平台化，高可信，易管理呢？

创略科技基于多年的客户痛点挖掘及实践探索，对自身数据平台的标签系统进行升级迭代，总结出了三大必要流程，通过标签定义、标签生成、标签画像三大标准模板将数据中心资源与标签需求进行关联关系并可视化计算、记录与映射，形成规范化、体系化、流程化、可视化的标签数据管理体系，真正意义上降低门槛、将标签工作前置，确保应用准确性。

1、标签定义——需求管理

基于统一化模板流程将标签的业务口径、数据口径体系化，同时支持跨多表互联，确保数据与标签定义的准确性，做到可查询、可沉淀、可应用，口径可灵活管理，进一步沉淀真正意义上的数据资产；

2、标签生成——处理过程管理

标签生成过程可视化，无代码方式配置标签生产过程，轻松对标签的数据口径，标签业务口径进行管理，对于复杂的标签需求通过低代码模式配置生成，同时系统自带的校验及模板功能，将进一步提升计算效率及准确性。基于整套可视化、体系化的过程，企业可沉淀极具价值的数据资产，并将工作前置减轻使用门槛，使标签真正意义上落地于业务场景；

3、用户画像——洞察管理

当下复杂的业务场景需要企业通过多维度的数据穿透，通过灵活配置用户画像，可以支持浏览用户在多个标签维度下的占比从而输出一些洞察作为决策依据。为此，创略支持业务人员自定义配置分析，生成完整基于业务需求的画像。

通过有效的对标签数据管理与把控，将业务口径、数据口径定义到实施整个流程变得有章法，从而赋能营销数字化应用，如根据用户的偏好将信息或产品精准推送、通过用户生命周期阶段洞察针对性采取运营措施、基于目标客群进行Lookalike种子放大圈选更广泛人群精准投放...驱动创造可衡量的经济价值。

综上，标签系统作为营销数字化转型的基石，品牌在搭建或选择供应商时必须着重考量以下六点：

1. 契合用户使用场景

2. 准确的数据口径和业务口径

3. 标签生产高效快速

4. 灵活迭代可随业务业务拓展

5. 体系化场景化可复用

6. 标签配合行为作为用户运营场景的基础

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