数据标签化

王兴说过，我们已经进入到互联网的下半场。在上半场，也就是早期的互联网时代，你永远不知道在对面坐的是什么样的人。那个年代大部分人还是 QQ 的早期用户。在下半场，互联网公司已经不新鲜了，大部分公司已经互联网化。他们已经在用网络进行产品宣传，使用电商销售自己的商品。

这两年引领下半场发展的是那些在讲 “大数据”“赋能”的企业，他们有数据，有用户。

通过大数据告诉政府该如何智慧地管理交通，做城市规划。

通过消费数据分析，告诉企业该在什么时间生产什么产品，以最大化地满足用户的需求。

通过生活大数据告诉我们餐饮企业，甚至房地产企业该如何选址。

如果说互联网的上半场是粗狂运营，因为有流量红利不需要考虑细节。那么在下半场， 精细化运营将是长久的主题 。有数据，有数据分析能力才能让用户得到更好的体验。

所以，用户是根本，也是数据分析的出发点。

假如你进入到一家卖羊肉串的餐饮公司，老板说现在竞争越来越激烈，要想做得好就要明白顾客喜欢什么。于是上班第一天，老板问你：“你能不能分析下用户数据，给咱们公司的业务做个赋能啊？”

听到这，你会怎么想？

你说：“老板啊，咱们是卖羊肉串的，做数据挖掘没用啊。”估计老板听后，晚上就把你给开了。

那该怎么办呢？如果你感觉一头懵，没关系，我们今天就来讲讲怎么一步步分析用户数据。

首先就是将自己企业的用户画像做个白描，告诉他这些用户“都是谁”“从哪来”“要去哪”。

你可以这么和老板说：“老板啊，用户画像建模是个系统的工程，我们要解决三个问题。第一呢，就是用户从哪里来，这里我们需要统一标识用户 ID，方便我们对用户后续行为进行跟踪。我们要了解这些羊肉串的用户从哪里来，他们是为了聚餐，还是自己吃宵夜，这些场景我们都要做统计分析。第二呢，这些用户是谁？我们需要对这些用户进行标签化，方便我们对用户行为进行理解。第三呢，就是用户要到哪里去？我们要将这些用户画像与我们的业务相关联，提升我们的转化率，或者降低我们的流失率。”

听到这，老板给你竖起了大拇指，说：“不错，都需要什么资源，随时找我就行。”

刚才说的这三个步骤，下面我一一给你做个梳理。

用户唯一标识是整个用户画像的核心 。我们以一个 App 为例，它把“从用户开始使用 APP 到下单到售后整个所有的用户行为”进行串联，这样就可以更好地去跟踪和分析一个用户的特征。

设计唯一标识可以从这些项中选择：用户名、注册手机号、联系人手机号、邮箱、设备号、CookieID 等。

你可能会想，标签有很多，且不同的产品，标签的选择范围也不同，这么多的标签，怎样划分才能既方便记忆，又能保证用户画像的全面性呢？

这里我总结了八个字，叫“ 用户消费行为分析 ”。我们可以从这 4 个维度来进行标签划分。

1用户标签：它包括了性别、年龄、地域、收入、学历、职业等。这些包括了用户的基础属性。

2消费标签：消费习惯、购买意向、是否对促销敏感。这些统计分析用户的消费习惯。

3行为标签：时间段、频次、时长、访问路径。这些是通过分析用户行为，来得到他们使用 App 的习惯。

4内容分析：对用户平时浏览的内容，尤其是停留时间长、浏览次数多的内容进行分析，分析出用户对哪些内容感兴趣，比如，金融、娱乐、教育、体育、时尚、科技等。

可以说，用户画像是现实世界中的 用户的数学建模 ，我们正是将海量数据进行 标签化 ，来得到精准的用户画像，从而为企业更精准地解决问题。

最后，当你有了用户画像，可以为企业带来什么业务价值呢？

我们可以从用户生命周期的三个阶段来划分业务价值，包括： 获客、粘客和留客 。

如果按照数据流处理的阶段来划分用户画像建模的过程，可以分为数据层、算法层和业务层。你会发现在不同的层，都需要打上不同的标签。

数据层 指的是用户消费行为里的标签。我们可以打上“事实标签”，作为数据客观的记录。

算法层 指的是透过这些行为算出的用户建模。我们可以打上“模型标签”，作为用户画像的分类标识。

业务层 指的是获客、粘客、留客的手段。我们可以打上“预测标签”，作为业务关联的结果。

所以这个标签化的流程，就是通过数据层的“事实标签”，在算法层进行计算，打上“模型标签”的分类结果，最后指导业务层，得出“预测标签”。

刚才讲的是用户画像的三个阶段，以及每个阶段的准则。下面，我们来使用这些准则做个练习。

如果你是美团外卖的数据分析师，你该如何制定用户标识 ID，制定用户画像，以及基于用户画像可以做哪些业务关联？

首先，我们先回顾下美团外卖的产品背景。美团已经和大众点评进行了合并，因此在大众点评和美团外卖上都可以进行外卖下单。另外美团外卖针对的是高频 O2O 的场景，美团外卖是美团的核心产品，基本上有一半的市值都是由外卖撑起来的。

基于用户画像实施的三个阶段，我们首先需要统一用户的唯一标识，那么究竟哪个字段可以作为用户标识呢？

我们先看下美团和大众点评都是通过哪些方式登录的。

我们看到，美团采用的是手机号、微信、微博、美团账号的登录方式。大众点评采用的是手机号、微信、QQ、微博的登录方式。这里面两个 APP 共同的登录方式都是手机号、微信和微博。

那么究竟哪个可以作为用户的唯一标识呢？当然主要是以用户的注册手机号为标准。这样美团和大众点评的账号体系就可以相通。

当然，大家知道在集团内部，各部门之间的协作，尤其是用户数据打通是非常困难的，所以这里建议，如果希望大数据对各个部门都能赋能，一定要在集团的战略高度上，尽早就在最开始的顶层架构上，将用户标识进行统一，这样在后续过程中才能实现用户数据的打通。

然后我们思考下，有了用户，用户画像都可以统计到哪些标签。我们按照“ 用户消费行为分析 ”的准则来进行设计。

1用户标签：性别、年龄、家乡、居住地、收货地址、婚姻、宝宝信息、通过何种渠道进行的注册。

2消费标签：餐饮口味、消费均价、团购等级、预定使用等级、排队使用等级、外卖等级。

3行为标签：点外卖时间段、使用频次、平均点餐用时、访问路径。

4内容分析：基于用户平时浏览的内容进行统计，包括餐饮口味、优惠敏感度等。

比如一个经常买沙拉的人，一般很少吃夜宵。同样，一个经常吃夜宵的人，吃小龙虾的概率可能远高于其他人。这些结果都是通过数据挖掘中的关联分析得出的。

有了这些数据，我们就可以预测用户的行为。

比如一个用户购买了“月子餐”后，更有可能购买婴儿水，同样婴儿相关的产品比如婴儿湿巾等的购买概率也会增大。

具体在业务层上，我们都可以基于标签产生哪些业务价值呢？

1 在获客上 ，我们可以找到优势的宣传渠道，如何通过个性化的宣传手段，吸引有潜在需求的用户，并刺激其转化。

2 在粘客上 ，如何提升用户的单价和消费频次，方法可以包括购买后的个性化推荐、针对优质用户进行优质高价商品的推荐、以及重复购买，比如通过红包、优惠等方式激励对优惠敏感的人群，提升购买频次。

3 在留客上 ，预测用户是否可能会从平台上流失。在营销领域，关于用户留存有一个观点——如果将顾客流失率降低 5%，公司利润将提升 25%~85%。可以看出留存率是多么的重要。用户流失可能会包括多种情况，比如用户体验、竞争对手、需求变化等，通过预测用户的流失率可以大幅降低用户留存的运营成本。

上面我们讲到的“用户消费行为标签”都是基于一般情况考虑的，除此之外，用户的行为也会随着营销的节奏产生异常值，比如双十一的时候，如果商家都在促销就会产生突发的大量订单。因此在做用户画像的时候，还要考虑到异常值的处理。

总之，数据量是庞大的，会存在各种各样的使用情况。光是分析 EB 级别的大数据，我们就要花很长的时间。

但我 们的最终目的不是处理这些数据，而是理解、使用这些数据挖掘的结果 。对数据的标签化能让我们快速理解一个用户，一个商品，乃至一个视频内容的特征，从而方便我们去理解和使用数据。

对数据的标签化其实考验的是我们的抽象能力，在日常工作中，我们也要锻炼自己的抽象能力，它可以让我们很快地将一个繁杂的事物简单化，不仅方便理解，还有益后续的使用。

我们今天讲了用户画像的流程，其中很重要的一个步骤就是给用户打标签，那么你不妨想想，如果给羊肉串连锁店进行用户画像分析，都可以从哪些角度进行标签化？

最后，我们从现实生活中出发，打开你的手机，翻翻看你的微信通讯录，分析下你的朋友圈，都有哪些用户画像？如果你来给它设计标签，都有哪些种类需要统计呢。为了方便后续使用，你是如何将他们归类分组的？

外卖平台的有形资产主要包括以下几个方面：

1、办公场所：外卖平台需要用来办公、管理和运营业务的办公场所，如总部大楼、分支机构的办公室等。

2、服务器和设备：外卖平台需要投入大量资金购买和维护各种服务器和设备，包括数据存储服务器、数据库服务器、网络设备、电脑和移动设备等。

3、研发团队和技术人员：外卖平台需要招聘和培训一支庞大的技术团队，包括软件开发工程师、系统管理员、数据分析师等，以确保平台的技术优势和业务能力。

4、物流配送中心：外卖平台需要与快递公司合作或自建物流中心，以确保订单能够及时、高效地配送到客户手中。这些物流配送中心所需的有形资产包括仓库、货车、运输设备等。

5、品牌和营销活动：外卖平台需要进行广告宣传和品牌推广，以吸引更多用户和商家加入平台。这些活动所涉及的有形资产包括广告牌、展览台、宣传资料等。

APP一般情况下都是根据你所需要的功能去定制开发的，浙江天尔软件技术有限公司在十几年的开发经验中总结出了开发一款APP应注意的事项，你可以参考下：

开发一个完整app需要掌握哪些知识

1、前期需求规划与信息——你需要制定出一个完整的需求文档，功能文档，流程图，时序图。

2、交互设计、UI设计——设计出基本且完善的原型图和app基础的交互设计效果，之后再根据这些设计出完整的UI界面并学会切图，一些需要做自适应的素材需要做点9patch。这里还需要你懂得px，pt和dp之间的换算，屏幕密度的换算和相互之间的系数，以便你的app能完美适应不同分辨率设备。其中交互设计需要你懂得很多人机 *** 作的技巧经验，掌握Axure等交互工具的使用，UI设计需要你掌握Photoshop和Illustrator等 *** 作。

3、使用ADT之类的开发环境进行app软件开发，你最基本的也得掌握java语言，熟悉android环境和机制。

4、如果不是单机版的app，需要用到服务器，那你还得掌握WebService相关知识和开发语

言，常用的有ASPNet，PHP，JSP等。

5、熟悉并能开发数据库。

6、某些功能需要做算法，这还需要一定得专业知识，尤其是数学基础。

7、熟悉API接口开发，这里包括你自行开发API的能力以及调用第三方API的经验。

8、熟悉TCP/IP，socket等网络协议和相关知识。

9、熟练掌握App发布的流程，真机调试技巧，证书，打包，上架。App开发其实不一定适合一个人搞，太费劲，除非是一个单机版的小应用，或者利用现成的app开发简单的第三方应用，否则还是让一个团队来完成各自擅长的领域。

技术模型控制、适应传统管理工作需求 新一代电子政务系统在得出了业务资源及关系模型和业务资源权限控制模型后，再结合机关单位办公实际，梳理传统管理工作需求，把机关单位的传统管理工作、规章制度通过技术模型的形式固定了。还有像传统的规章制度中对文件传阅控制、处理规定等，新一代电子政务系统就通过查询授权功能在技术上实现。提炼标准模型在创新的业务核心模型基础上，新一代电子政务系统建设为了保障业务核心模型的有效实现和规划，再提炼了业务标准模型。统一数据库结构设计 新一代电子政务系统通过数据标准规范，统一了各子系统的数据结构标准，从数据底层实现了标准统一，为各子系统之间的数据共享和数据整合提供了统一结构基础。统一系统和基础信息资源分类 新一代电子政务系统通过统一各业务及应用子系统之间的系统和基础信息资源分类，实现了信息资源支撑的统一，从而为各子系统之间的数据关联相互交换提供了统一数据基础。业务数据标准化保障了业务模型在数据层次的统一，确保了业务模型数据标准。统一主界面布局与统一应用层次 在业务数据标准统一基础上，为了确保业务核心模型在电子技术实现后的规范和方便应用，新一代电子政务系统又创新实现了系统布局和展示层的标准,还可以为应用层次划分标准，从而方便用户对系统的规范使用。制定设计模型创新了业务核心模型，提炼了业务标准后，新一代电子政务系统针对各种办公业务资源，从业务工作的实际出发，结合实践经验，又创新制定了基于业务核心模型基础上的业务设计模型，业务设计模型的创新又在于归纳可复用各业务功能模块上面。新一代电子政务系统中，业务设计模型的创新在于提炼可复用各业务功能模块。以往的电子政务建设，模块不清晰，系统建设杂乱无章，很多建设工作重复，这不仅仅耗费了大量资金，而且不利于系统的长远发展和推广应用。新一代电子政务系统从建设的实践中，从功能模块层提炼出了可复用的各业务功能模块，以方便系统的继续发展和建设，局部见图2

本人具有海量的电商领域的数据分析经验，具有丰富的外卖营业额数据统计经验，熟悉数据搜集，数据分析方法，并能准确分析出有效结论，有能力为每家店铺提供有效的经营改善方案；精通大数据数据分析工具，有能力为公司可视化调研提供可行性报告；熟悉统计报表设计，能根据公司不同要求及报表整理出有效报表；同时具有很强的责任心和团队协作精神，主动接受领导安排的任务以及项目，并及时上报公司报表以及数据分析，为企业提高收益。

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