編輯導語：隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)的場景也用的越來越多，不少企業(yè)開始利用用戶標簽的設定，進行精準投放；比如常見的淘寶，就很根據(jù)你的喜好進行投送；本文作者分享了關于如今用戶標簽以及精準推送的分析，我們一起來看一下。

“用戶標簽！千人千面！精準推送！精準服務！”

這個是阿強老板一天到晚在和我叨叨的！前幾天又把我叫到辦公室，說一客戶有個萬人的經(jīng)銷商名單，手機號碼和姓名都齊全，一定要讓我想個辦法去給客戶做個用戶精準推送的方案，根據(jù)經(jīng)銷商采購商品的喜好，給經(jīng)銷商們推送其公司合適的產(chǎn)品。

大數(shù)據(jù)的理念下意識告訴我，這是一個可以利用大數(shù)據(jù)手段賺錢的項目，我隱隱約約的似乎聞到了項目獎金的味道了。結果一輪調(diào)研后，客戶除了有手機號，其他啥毛線數(shù)據(jù)都沒有?。?！沒有數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)，這是個笑話嗎？

一、【產(chǎn)品慣性】抽象問題簡單化理解

一天天講大數(shù)據(jù)，精準推送。

概念性的東西，誰不懂這個意思：就是給精準的人群推薦他需要的哪一樣東西或者服務（以下統(tǒng)稱商品），以達到廣告效率最大化！

我就一個問題：做為產(chǎn)品經(jīng)理，曉不曉得這個給精準人群推薦合適商品，是怎么個推薦法想先？

給商品添加標簽，給用戶添加標簽，給標簽添加上策略（推薦算法），用標簽完成喜好的匹配，就是這么簡單。抬杠的來了：我在京東上面搜索了“腦殘式拖鞋”，刷抖音的時候，就突然看到了我搜索的哪款，為啥不是推薦同類的其他腦殘相關的玩意呢？

這，推薦算法說了算吧！標簽推薦，屬于泛類型推薦，猜你就是喜歡這些，抖音視頻應用的登峰造極！指定物品推薦，有可能就是，你在商城都加到購物車了，這個就是你最需要的了！

用戶添加標簽，這個沒有毛病，不然怎么叫千人千面！給商品添加標簽，這個操作真實嗎？作為一名抖音疾病深度患者，我覺得，如今市場上，能夠把“精準推送”這個玩意搞得最好的，就屬字節(jié)跳動了！

所以，我找了西瓜視頻：

點擊視頻右上角三個點，點擊“不感興趣”視頻，APP會提示讓你選擇不想看那個類型：春晚、全民演技派。這些就是視頻的標簽。

這樣理解下，你發(fā)布一個商品，發(fā)布一個視頻，發(fā)布一篇文章，電腦不是人，電腦咋知道你這個是什么類型的商品呢？是關于汽車的，關于金融的還是關于什么鬼的；所以你需要給這個商品加個標簽，讓系統(tǒng)記住你這個是什么類型的標簽，然后，根據(jù)這個標簽，推進給含有該標簽的用戶群體。當然，并不是含有該標簽群體的用戶都會推送的，至于什么規(guī)則，需要推薦算法來做決策。

抬杠：我發(fā)抖音的時候，抖音從來就沒有讓我給視頻加上什么標簽?。∥抑荒苷f，杠抬的好！這個就歸功到我們的自動標簽的功勞了！去百度搜索下抖音的“去中心化推薦”，研究下看看！或者求我指點你一二。

二、【產(chǎn)品邏輯】千人千面+精準推送

上面講了，阿強老板給了我一個沒有數(shù)據(jù)讓我做大數(shù)據(jù)分析的命題！那是不可能的。

送上了三條建議：

• 自家沒有數(shù)據(jù)，搞大數(shù)據(jù)分析，是一個開玩笑的行為，不要和這個客戶扯淡了；
• 當然，也可以做到一定程度的數(shù)據(jù)分析，我們可以找一個和我們類似的廠家，把我們這一波手機號碼導入到他們的系統(tǒng)，看下有沒有同樣的經(jīng)銷商在他們的平臺采購過商品，好做針對性分析；
• 聽話，乖，別鬧脾氣。腳踏實地，從現(xiàn)在開始，學會用系統(tǒng)去保存哪些經(jīng)銷商的數(shù)據(jù)。

說完這三個建議后，最后補多一句：愛聽不聽，就算把我這個飯碗給砸了，這個事情也是搞不來的了。

（以上和我們阿強老板講話的語氣純屬虛構……）

1. 用戶標簽生產(chǎn)

屁顛屁顛的，我為阿強老板畫了個圖：

• 數(shù)據(jù)源：需要找到記錄到用戶數(shù)據(jù)的業(yè)務系統(tǒng)；
• 數(shù)據(jù)平臺-數(shù)據(jù)倉庫：把業(yè)務系統(tǒng)所有具備用戶信息分析加載的數(shù)據(jù)通過各種手段進行抽取，存放到數(shù)據(jù)倉庫中。拋個問題：為什么要另外做數(shù)據(jù)庫，不直接使用原來業(yè)務系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫？
• 數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)結構化治理；
• 標簽庫：整理標簽庫，有些人以為整理了標簽庫，就是做了用戶畫像分析。我勒個去，這些標簽貼給誰??！怎么貼?。≌韨€標簽，交給哪些搞運營的不就行了嗎？他們時間多?。?/li>
• 用戶標簽分析：根據(jù)用戶的行為習慣、信息檔案，使用標簽生成規(guī)則或用戶畫像算法模型，為用戶關聯(lián)標簽；

阿強老板，您曉得了嗎？實現(xiàn)一個用戶畫像、千人千面的東西，不是喊口號和用愛發(fā)電就可以搞定的哇！

第一步，立項；第二步，組建團隊；第三步，開發(fā)。您曉得了嗎？這些東西都不用你做的，您只要給錢就好了，給錢了，ETL工程師、大數(shù)據(jù)工程師、算法工程師就來了。

2. 商品的標簽化

單純只是給用戶加上標簽，還是不夠的。因為商品沒有被標簽化啊！商品系統(tǒng)又不認識是什么玩意的商品，該推薦什么樣的人，誰造哦！

我們可以這樣玩，讓人來給商品加標簽！這個是可行的，商品能夠有多少啊！安排一批人工，逐個商品貼標簽就完事了。

舉例個場景：商品部添加商品的時候，就給商品選擇對應的標簽。方案完全可行?。?/p>

不過，人工，終究只能解決部分；所以，我們還需要給商品做標簽建模。

以抖音舉例，上傳一個視頻，可以通過視頻的標題或描述，分詞給視頻加個別標簽；然后把該視頻推薦給該標簽關聯(lián)的1000個用戶（不會全推的，誰知道你的內(nèi)容好不好?。?000個用戶里面，如果大部分表示喜歡該視頻，再根據(jù)這1000個用戶的標簽共性，再把視頻推薦擴大到2000個用戶；如果還是有大部分用戶喜歡，可以把該標簽，關聯(lián)給到視頻，甚至關聯(lián)給到發(fā)視頻的那個屌絲，以此類推。如果大部分用戶不感興趣的話，就把這個視頻就流到視頻墳墓里面去算了。

所以，按照不同的場景，我們可以給商品加上不一樣的標簽策略，和用戶標簽的理念是類似的。

3. 用戶精準推送

好了，用戶標簽化完成，商品標簽化完成。那么下來就是怎么推送了：

這一步簡單，但是系統(tǒng)是復雜的。

算法推薦工程師說了算，上面講到了，根據(jù)不同的場景，設計不同的推薦規(guī)則；通過制定的用戶端口，如手機短信、公眾號、小程序、APP等，推送給到用戶，引導用戶進行轉(zhuǎn)化。

產(chǎn)品講究場景，推薦也講究場景。有場景就有應用。

三、【產(chǎn)品合作】數(shù)據(jù)的源頭

理解了千人千面和精準推送的原理，有個好的技術團隊，通過產(chǎn)品經(jīng)理的手段，把項目落地總是可以的；大數(shù)據(jù)這個玩意，關鍵還是看技術?；剡^頭來思考下，怎么沉淀用戶的數(shù)據(jù)，又成了個問題。

按照互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品應用的理念的思考，無非就是用戶活躍的行為軌跡。如電商商城的購物明細、瀏覽明細，內(nèi)容系統(tǒng)的閱讀記錄、觀看記錄等；很多時候，單業(yè)務線的企業(yè)，根本沒有那么多的數(shù)據(jù)沉淀，又該怎么辦？

對于產(chǎn)品經(jīng)理來講，不管是公司外部的，還是公司內(nèi)部的，只要在我設計的系統(tǒng)之外，我統(tǒng)稱為合作方。

對，找合作方就好了。有時候，錢可以解決大部分的問題；比如說，醫(yī)藥電商企業(yè)希望獲取用戶的電子處方，就可以通過與互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院合作得到數(shù)據(jù)；自己沒有，就思考下合作方唄。反正就是，沒有數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)，讓神仙給你搞吧！

最后，鄙視一下這些天天說用戶畫像、千人千面、精準推送，又不計劃投大錢去搞一波的老板；不自己開發(fā)，去百度個數(shù)據(jù)分析的公司，買一套現(xiàn)場的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品咯。

本文由 @產(chǎn)品經(jīng)理龍汪汪 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

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