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数据指标 VS 标签体系 到底有啥区别 总算讲清楚了

发布时间:2022-08-23 13:11 所属栏目:125 来源:互联网
导读:实际上,标签和指标一样,是数据分析的左膀右臂,两者同样重要。实际上,很多人分析不深入,就是因为缺少对标签的应用。今天系统的讲解下。 那如果做得好的话,标签能发挥啥作用呢? 一:查询信息。这是最普遍的场景了。大量的一线工作人员会有需求,比如客
  实际上,标签和指标一样,是数据分析的左膀右臂,两者同样重要。实际上,很多人分析不深入,就是因为缺少对标签的应用。今天系统的讲解下。

  那如果做得好的话,标签能发挥啥作用呢?

  一:查询信息。这是最普遍的场景了。大量的一线工作人员会有需求,比如客服、销售、售后、文案编辑,能通过标签,快速查到对应的商品、客户、活动等信息,提高工作效率。而且查询用的标签不需要很复杂,基础特征标签即可。
 
  二:分析素材。比如做漏斗分析,看到A渠道比B渠道转化好,可怎么解释呢?这时候可以引入一系列标签。比如
 
  渠道标签:公域、大众私域、垂直私域
  文案标签:产品知识、优惠信息、个人分享
  商品标签:流量款、爆款、利润款、
  优惠标签:优惠力度大、中、小
  有了这些标签,在解读“为什么转化率高”问题的时候,就多了很多分析线索。通过分类对比,追踪,测试,能看出来哪种标签组合下转化率最高。比单纯看转化率、每个页面UV这些数据好用得多。

  另:很多toB类分析做得很肤浅,就是因为标签收集得太少。对客户情况、谈判情况、交付过程一无所知,只知道:客户还没签约,客户签约都仨月了还没打款。这当然分析不下去了
 
  三:策略制定。制定策略时,经常有固定的目标客户、目标商品、目标渠道。比如客户问题上,沉睡用户激活、流失用户挽留、风险用户管理,就是常见的固定主题。这时候,使用固定的标签,比如风险等级ABCDE,远比每次都临时取数拿规则省事。而且,可以通过算法模型加持,不断提升标签准确性。这是标签的高级应用了。
 
  高级应用,需要综合计算、模型计算类复杂标签。在建设路线上,标签体系和数据指标体系有重大区别。数据指标体系建设,重在:全面。一个业务场景里,尽量多收集数据指标,数据指标越多越好。而标签体系建设,重在:有序、有效。围绕一个业务目标,尽可能多地把零散、原始描述的标签,组合成对业务有用的标签。标签在精不在多,标签质量非常重要。

(编辑:ASP站长网)

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