怎样设计灵活且贴合业务的标签系统？
在app千人千面的今天，开屏广告都是为你私人定制的，你所看到的一切均是平台认为你应当看到的，而这些的底层均依赖平台标签体系。那么应该如何搭建贴合业务、拓展性强、灵活性高的标签体系呢？本文将详细讲解希望给各位一些启发。
关键词：标签/标签体系/标签系统设计
一、标签体系价值
精细化营销、人群画像分析、bi数据分析、客群流动等能力的实现均需依赖标签体系，在搭建标签体系前，需先想明白标签体系的价值，具体如下；
1. 运营价值「精细化运营/智能营销」
运营本质是在合适时间，将合适的内容，通过合适的方式，触达到合适人群，标签就是将各流程串联的重要一环。举两个例子：
- 举例1：现有一小米手机广告图文需在双11通过短信发送给近一月在平台搜索过“手机”或购买过小米品牌商品的女性用户；那么用户群就需运营人员用标签圈定，这就是标签赋予业务精细化运营的价值；
- 举例2：运营需求是卖一款三星耳机且无销售线索；那么系统会有套算法根据历史购买此款耳机用户的画像特征，从未购买耳机用户通过标签筛出具有相同画像特征的人群，这个人群就是可直接推广告的人群，这就是标签对于智能营销的价值。
2. 数据分析/决策辅助价值
- BI画像分析维度：企业bi 除主题数据源本身关联的维度表所提供的分析维度外，还应提供标签所提供的画像维度，丰富决策依赖数据&维度，从而提升决策准确性；其中标签就是画像维度；
- 监控客群横/纵向流动：公司与人群相关核心业务指标等其底层均是依靠标签；
二、标签系统产品功能架构
如图：
二、系统关键点说明
1. 标签应用核心路径说明
如图：
2. 原子标签/组合标签
- 组合标签：若干原子标签组合形成的标签；定义：原子标签：颗粒度最小的标签；
- 为啥有了原子标签还需再抽象出一层组合标签？公司实际业务是复杂多变的，需不同标签来满足不同业务场景，若每次均定制开发新标签，则开发/测试/时间成本很大；且业务实际使用标签多为不同纬度下指标组合，因此采用原子标签组合形成组合标签就可解决上述痛点。
3. 标签分类
按时效性分：
- 离线：一般走公司大数据/数仓方式开发形成「T-1」；
- 准实时：同需走大数据/数仓，时效为小时级别；
- 实时：调取公司业务db，时效性高，秒级；
4. 加工方式
- 原子标签；
- 组合标签；
5. 标签统计口径说明
标签统计口径即数据详细加工逻辑说明，简单但重要；是业务方实际使用标签时判断是否所需的主要依据「上架时需按模板详细填写」；
总结
标签系统切勿大而全，应根据公司具体业务场景&公司阶段综合考虑进行标签体系的搭建。
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