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）

数据指标 VS 标签体系 到底有啥区别 总算讲清楚了

数据指标 VS 标签体系到底有啥区别总算讲清楚了