在企业的许多业务上，标签都有着广泛的应用。那么，如何做好标签体系的设计搭建呢？这篇文章将分享作者在公司标签体系应用中常见的问题及原因,并梳理了标签体系设计搭建的相关内容,一起来探讨吧。

一、标签（tag）是什么

我们通常说"打标签"的时候,多少带有一点贬义的色彩。打标签一般与刻板印象相连,仅凭某些行为/动作/状态对人或事物下判断,给人或事物增加了某种属性。

在大数据的世界中,标签应用非常广泛。标签是用户画像的基础,可以通过标签刻画用户特征。可以通过标签进行客户分群,实现精准化营销和个性化投放。

按用途分类,一般常见的分类是基础信息标签、用户行为标签、业务偏好标签。按时效分类,分为T+1标签和准实时标签。按主体分类,标签主体可以是人（用户）,也可以是企业（客户）或其他主体。

二、标签的用途

标签在公司业务上有着非常广泛的应用:

1. 客户画像:各种标签可以对客户进行刻画,帮助业务了解客户情况,进行价值判断和业务决策。

2. 客户分群:通过单标签或多标签的组合,进行客群的圈选,常用于广告投放、精准营销等场景。

三、公司标签应用中常出现的问题

在聊标签体系设计搭建之前,我们先复盘看看公司标签体系应用中常出现的一些问题和原因:

a. 标签元数据维护不够细致,业务无法确定是否满足使用场景。原因是标签元数据维护颗粒度较粗,沟通成本高,需要花费很多时间进行标签逻辑的回看和确认。

b. 标签分类复杂且有近义,业务无法通过标签目录找到想用的标签/找不到已存在的可用标签,重复提已有标签的加工需求。原因是标签目录设计没做好,标签管理办法不够细化。

c. 标签加工后客群试算数量和业务手工跑的/预期不一致。原因是标签数据质量问题,在标签投产后没有进行核验。

d. 标签投产后业务没有使用过,很多僵尸标签。需要进行标签生命周期管理。

除了以上列的常见问题,还有一些其他情况。下面来看看标签体系设计搭建的相关内容。

四、标签体系设计搭建

1. 数据源层:包括业务数据、埋点数据、日志数据和第三方数据。

2. 元数据层:标签的元数据包括标签名称、分类、业务口径、技术口径、枚举值、更新周期、数据类型等。

3. 标签加工层:开发按照标签元数据信息进行标签的加工处理,需要做好ID-Mapping技术。

4. 标签服务层:包括用户画像、客群管理、标签管理等服务能力。

五、标签全生命周期管理

标签的全生命周期可以划分为:标签需求提出及评审、标签开发测试投产、标签核验、标签启用、标签变更、标签下线。需要关注不同阶段的标签状态、操作要求、对业务使用的影响等。

总之,建立完善的标签体系,需要从数据源、元数据、加工、服务、管理等多个维度来系统化地进行设计和实施,不断优化和完善,才能充分发挥标签在业务中的价值。