袋鼠云数栈DataTag智能标签系统_数据标签管理与分析平台

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袋鼠云数栈DataTag智能标签系统

袋鼠云数栈DataTag智能标签系统，标签管理与分析平台，通过标签萃取、标签管理、群组细分、全面画像，构建以业务价值为导向的标签体系和多样化群组，将数据资产标签化，数据标签价值化，应用于企业智能化运营与营销。

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标签是什么

标签
对用户某个属性的描述，如性别、会员等级、收入水平、最近30天消费金额、消费等级等。

群组
利用标签规则，查询出一个人群。比如在基金行业，通过历史账号最高持仓>=10w，且基金偏好=新基金，圈选除购买潜力高的新基金推荐人群。

用户画像
查看某个用户身上的全部标签，如用户的基本信息、消费偏好、行为偏好、产品偏好、风险偏好等。

群组画像
某个人群身上，从性别维度分析男性多少人、女性多少人；活跃用户维度分析活跃用户有多少人、非活跃用户多少人。

DataTag产品定位 icon

智能标签，是一个标签管理与分析平台，通过标签萃取、标签管理、群组细分、全面画像，构建以业务价值为导向的标签体系和多样化群组，将数据资产标签化，数据标签价值化，应用于企业智能化运营与营销。

对接数据仓库清洗好的结果表，进行标签加工，如创建原子、衍生、组合、实时、算法类标签等；基于加工好的标签，进行人群圈选，帮助业务人员快速定位目标群组；标签全生命周期管理，标签定义-开发-发布-下线-评估，流程审批一站式管理；查询单个用户的用户画像，掌握单个用户全面特征；查看群组画像、覆盖趋势、进行群组显著性分析、对比分析、交叉计算等，掌握群组特征、并进行群组优化；标签和群组数据通过API接口对外提供，进行活动营销。

建设标签带来的价值

标签工具带来的价值

标签加工快速、人群特征掌握准确、营销策略迭代快

工作痛点与解决方案

痛点

1. 标签加工周期长：业务人员需要新增一个标签，或修改一个标签规则时，需要找数据开发排期，整个流程过长。

2. 群组无法多维分析：圈群之后直接去用，没有事前对群组进行分析，群组效果可能不理想。

3. 标签、群组无法有效跟踪，不知道标签、群组什么时候要更新下规则，更新下自己的营销策略。

4. 没有统一的标签管理界面，现在建了多少标签，哪些在用，哪些不经常使用，哪个标签哪个部门在使用不太清楚，管理混乱。

解决方案

1. 标签加工产品化，让业务人员通过可视化规则直接在产品上配标签，加快标签使用效率。

2. 支持群组多维分析，包含群组画像、群组显著性分析、群组对比等。

3. 产品支持标签覆盖趋势、群组覆盖趋势查看，可持续观察其覆盖人群的变化。

4. 标签全生命周期的统一在线化管理，标签使用在线审批。

功能架构

标签分类

原子标签
从业务系统/大数据平台获取的最基础标签，如性别、年龄、学历等

组合标签
由多个标签加工出的标签，如男高消费人群、中资产阶级等

实时标签
根据用户实时行为，计算用户当前需求偏好，常见的为商品偏好

衍生标签
由原子标签通过规则加工出来的标签，如年龄段、月收入、月消费等

算法标签
根据用户行为预测出来的标签，如是否有小孩、子女教育阶段，消费偏好、价格敏感度等

自定义标签
根据实际情况，手动打的标签，如性格特征、购买意向等

标签更新与落库

标签全生命周期管理

标签评估

标签评估与优化：根据标签排行榜，掌握核心标签；根据标签覆盖趋势，掌握标签变化；根据标签调用趋势，掌握标签使用情况。

标签圈群：实时OLAP查询 icon

为维持老顾客的忠诚度，并引导现在购买初级产品的老客户向高级产品进阶，圈选出为“老顾客升级”用户，为这些客户发放高端产品的优惠券。产品上选择：“最近1年购买次数>=1”且“最近1年消费金额>=1000”且“性别=女”的客户。

群组画像

场景举例：进一步分析“老客户升级”这批用户的会员等级、月消费支出、是否为活跃用户等，进一步掌握群组特征，调整自己的营销策略。

群组分析

场景举例：圈选出一个“忠实用户”群组，监控每天忠实用户的人数，看是不是有明显波动，某些活动发放后，数据是否有提升；某个时间人数是否有骤减，保障群组的稳定持续上升。

自定义分析维度

自由选择标签维度，分析不同维度群组变化趋势。多维时间段选择查看不同时间段的群组分布趋势。

可视化结果快速查询

根据系统保存数据，分析引擎快速查询，可视化展现结果。

群组分析

通过群组实例的整体变化趋势、不同分析维度的变化趋势，掌握人群变化，分析营销活动效果，挖掘增长规律，赋能业务。

群组对比

可分析同一实体不同群组的相似性与差异性，用户自行选择分析维度，总结规律，进行群组优化。

群组交并差分析

分析多个群组的重合度，找出群组的交叉实例，确定核心群体，完成缩群动作。场景举例：分析“老顾客升级”群组与“高端客户”的重合度，看是否有重复人群，最终推送优惠券可进行策略调整，不针对这部分重合客户进行本次推送。

实体画像

实体画像

自定义画像模板，展示实体实例各维度标签值，如基础属性、消费属性、兴趣属性等，实时查找实体画像，并可为某用户自定义打标。

标签服务：数据营销的最后一公里 icon

场景举例：1.将“针对老客户升级的优惠券发送”人群通过API接口，提供给营销平台，营销平台针对这批人进行优惠券发送；2. 用户每次进入APP时，检测该用户是否在““针对老客户升级的优惠券发送”人群名单里，若在发送优惠券。

智能标签与上下游对接示例 icon

华夏基金：业务背景与建设方案 icon

痛点一
标签加工通过数据开发加工，业务流转效率低，且无统一的可视化标签管理平台，标签未真正发挥出价值。

痛点二
数仓分层较乱，标签取数不合理，会造成部分标签加工慢，使用时效低。

痛点三
传统Oracle数据库加工，涉及到大运算量的标签无法计算。

问题…
算法模型标签缺

少专业人员指导

华夏基金：应用场景

新基认购
偏爱新基金+活跃客户+2020年赚钱客户+长期持有客户+…

异常交易监控
短期内交易频繁+短期内频繁开立、撤销账户+频繁交易Ip跨境+交易时间端异常+…

提升基金推荐转化
将客户划分为追涨、杀跌、抄底、高抛、产期持有、频繁交易客户，针对性活动营销

用户流失预警
客户交易周期、账户余额、盈利情况等综合评定，针对静默用户进行触点激活

万科地产：项目背景与建设方案 icon

客户痛点

问题一

一线业务人员流动较大，面对大量的新老、潜在客户，如何让新员工迅速跟进客户？

问题二

新楼盘营销活动，如何寻找目标用户？如何更好地通知所有潜在客户？

问题三

有的客户脾气非常好，有的客户经常投诉，有的客户非常年轻却买了多套房，如何对客户进行分类，更好地服务不同的群体客户？

万科地产：项目成果与收益 icon

项目收益

客户标签

沉淀标签资产：分为基本属性、行为属性、营销活动属性、消费属性、会员属性、社会属性等200+原子、衍生、自定义标签。

客户画像

为运营人员提供准确的客户画像能力，查找目标客户的过程，从原来的几天缩短为几分钟，迅速掌握客户特征与行为轨迹，提高营销与服务及时性。

精准营销

基于标签资产和客户画像，自助式查找人群包效率提升100%，目标客群的精准化营销，ROI提升50%。

云南中烟：建设方案与成果 icon

客户需求

通过行业模版和实际业务需求，搭建精确贴合业务场景的标签体系，并以业务为导向对原有用户、产品、活动进行拆分，不同层次群组根据各类投放活动自动更新，反馈运营结果。可通过API接口对精细化群组调用，小成本高效率地验证运营方案，并进行优化。

客户收益

“用户·产品·活动”全方位标签体系构建“300+”标签。用户标签体系：150+用户标签，包含用户基本属性、年龄属性、区域属性、产品偏好、活动偏好、积分偏好等标签。产品标签体系：63+产品标签，包含产品基本信息、规格分类、价格等级、香烟价类等标签。活动标签体系：60+活动标签，包含活动基本信息、活动规模、活动分类、活动资源消耗、资源偏好等标签。

云南中烟：应用场景