标签是什么意思(内容标签是什么意思)

编辑导语:标签和指标一样，对于数据分析非常重要。那么，数据指标和标注体系的具体区别是什么呢？本文作者讲述了标签的内容，分析了标签的种类、标签的使用场景以及提高标签质量的方法。我们一起学习吧，希望对你有帮助。

网上关于分享数据指标体系的文章很多，关于数据标签的文章很少。其实标签和指标和数据分析一样重要。其实很多人不深入分析，只是因为缺乏标签的应用。今天的系统讲解。

一个流行的例子:

例如，如果我们要介绍陈先生，有三种说法:

指标：陈老师身高180cm，体重200斤；标签：陈老师1米8，大胖子；标签：陈老师啊，黑旋风李逵听说不？

这就是标签和指标的直观区别。数据是用数据对事物的准确描述。比如身高、体重、腰围、臂长都是数据指标。

标签是基于原始数据处理的，带有商业含义的一般描述。一个“大胖子”同时概括了自己的身高体重，而“长得像李悝jy”则概括了五官、身材、气质等特征。

VS标签。

显然，相比之下，用数据指标来描述事物更准确。但是标签同样重要。因为除了“精准”，人还有更多需求。

首先，不是所有的特征都可以用一个单一的数据指标来描述。常见的指标一般是连续变量(如身高183cm)或序列变量(风险水平ABCDE)。

还有大量的特征以分类变量的形式存在。比如产品规格(50ml瓶)、颜色(红、橙、黄、绿)、用途(例如:家用保健、户外防护……)一般都是以标签的形式描述的，这也是“标签”一词最早的来源。

其次，标签有商业意义。比如就说两个指标:身高183，体重200斤。人家听着没什么感觉，但是一旦被贴上标签:身高183+体重200，就很魁梧/身高183+体重200，就是大胖子。

你脑海中是否立刻浮现出一幅画面？

最后，标签更容易被企业使用。介绍，说“我给你介绍一个小姑娘”，远比“我给你介绍一个身高153体重85的姑娘”更容易促成下一个动作。这就是标签的魅力。

因此，标签体系的构建非常重要，不仅可以丰富数据分析材料，还可以直接促进分析结果。

一、标签有哪些

有四种类型的标签:

基础特征标签；规则计算标签；综合计算标签；模型预测标签。

下面介绍四个类别:

相当一部分企业没有系统梳理标签，有大量零散的基础特征标签。有些业务部门会习惯性地自己标注规则/综合计算，却没有和其他部门达成共识，导致通用性差。这些都限制了标签的作用。

如果做得好，标签能做什么？

二、典型的标签使用场景1. 查询信息

这是最常见的场景。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，可以通过标签快速找到对应的产品、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，基本的特征标签就可以了。

2. 分析素材

比如做漏斗分析，看到通道A比通道B好，怎么解释？这时候可以引入一系列的标签。例如:

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”这个问题时，就多了很多分析线索。通过分类对比，跟踪测试，可以看出哪个标签组合的转化率最高。比单纯看每个页面的转化率和UV要好得多。

另:很多toB型的分析很肤浅，只是因为收集的标签太少。客户的情况，谈判，发货过程我都不知道，只知道客户还没签合同，客户已经三个月没付款了。当然，这个分析不能进行下去。

3. 策略制定

制定策略时，往往有固定的目标客户、目标商品、目标渠道。比如在客户问题上，激活沉睡用户、留住流失用户、管理风险用户是常见的固定主题。这时候用一个固定的标签，比如风险等级ABCDE，远比每次都拿临时的数据和规则方便。

而且通过算法模型加持，可以不断提高标签的准确率。这是标签的高级应用。

高级应用需要综合计算、模型计算等复杂标签。

在构建路线上，标签系统和数据索引系统有着显著的区别。数据系统的建设要全面。

在业务场景中，收集尽可能多的数据指标。数据指标越多越好。标签体系的构建重在有序和有效。

围绕一个业务目标，把尽可能多的分散的、原创的描述性标签，组合成对业务有用的标签。标签的质量非常重要。

三、如何提升标签质量

相对于数据指标，标签质量本来就是个问题。因为标签是人为产生的，所以加入了人的主观判断。

很有可能是标签的描述不够准确，产生标签的数据源不能很好的表达标签的意思，导致误判。我们常说“不要乱给人贴标签”，就是担心第一次误判会干扰整个人的判断。

所以标签的使用过程和数据指标有很大的不同。数据一旦整理出来，除非流程改变，否则不会有太大变化。在标签构建过程中，需要围绕同一个目标不断优化，有明显的“净化”作用。

净化是基于一个明确的目标。比如想做一个标签:高潜在用户。如果你说“我想知道哪些用户潜力大”，那就是扯淡！

正确的表述是:“在我知道哪些用户潜力大之后，我可以向他们交付更昂贵的产品组合。他们的回复率更高，我的送货成本更低”。这样把标签场景和数据的使用差异表达清楚，是一个很好的目标。

有了目标之后，就可以从0开始建设了。在建设初期，往往只有零散的基本特征。这时候可以直接使用基本功能；或者做探索性分析，看符合目标的用户特征；或者干脆拍拍脑袋定几条规矩。

总之，做一个初始的标签规则就够了，然后就可以一步一步迭代了。只要我们发现标签的区分作用越来越明显，那就行了。

那就是以上标签和数据指标的对比。肯定有同学想看看具体操作流程。

#专栏作家#

陈老师，接地气，微信微信官方账号:接地气的学校，人人都是产品经理专栏作家。资深顾问，在互联网、金融、快消、零售、耐久、美妆等15个行业拥有丰富的数据相关经验。

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