数据指标 VS 标签体系，到底有啥区别？终于讲清楚了

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标签和指标一样，对于数据分析来说十分重要。那么数据指标和标签体系二者之间，有什么具体的区别呢？本篇文章作者讲述了有关标签的内容，从标签的类型、标签的使用场景以及提升标签质量的方法进行分析，一起来学习一下，希望对你有帮助。

编辑：孔佳怡，人人都是产品经理实习生

全文共 2371 字，阅读需要 5 分钟

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网上分享数据指标体系的文章很多，但讲数据标签的文章很少。

实际上，标签和指标一样，是数据分析的左膀右臂，两者同样重要。实际上，很多人分析不深入，就是因为缺少对标签的应用。今天系统的讲解下。

一个通俗的例子：

比如我们要介绍陈老师，可以有三种讲法：

• 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。

数据指标，是用数据对事物的准确描述。比如身高、体重、腰围、手臂长度，这些都是数据指标。

标签，则是基于原始数据加工的，带了业务含义的概括性描述。一个“大胖子”，就同时概括了身高和体重，而“长得跟李逵似的”，更是把五官、身材、气质等特征都概括进来了。

指标 VS 标签。

显然，对比起来，用数据指标描述事物，会更精确。但标签也是同样重要的。因为除了“精准”以外，人们还有更多的需求。

首先，并非所有特征都能用一个数据指标来描述。常见的指标，一般是连续变量（比如身高183cm）或者定序变量（风险等级ABCDE）。

还有大量的特征，是以分类变量的形式存在。比如商品规格（50ml一瓶）、颜色（赤橙黄绿）、用途（比如：居家保健、外出防护……）这些商品特征，一般是以标签的形式进行描述，这也是“标签”这个词最早的来源。

其次，标签是有业务含义的。比如光说两个指标：身高183、体重200斤，人听了也没啥感觉，但一旦加上标签：身高183+体重200，很魁梧/身高183+体重200，大胖子。

是不是脑海里立马有画面感了？

最后，标签更容易被业务使用。介绍对象，说“我介绍个小萝莉给你”，远比“我介绍一个身高153体重85的女生给你”，更容易促成下一步行动。这就是标签的魅力。

所以，标签体系的建设是非常重要的，不但能丰富数据分析的素材，更能直接推动分析成果落地。

标签有哪些

标签有四类：

1. 基础特征标签；

2. 规则计算标签；

3. 综合计算标签；

4. 模型预测标签。

四类介绍如下：

相当多的企业，没有系统做过标签梳理，有大量的散乱的基础特征标签。

有些业务部门自己会习惯性提规则/综合计算的标签，但是没有和其他部门共识过，导致通用性差。这些都制约了标签发挥作用。

那如果做得好的话，标签能发挥啥作用呢？

典型的标签使用场景

1. 查询信息

这是最普遍的场景了。

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，能通过标签，快速查到对应的商品、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，基础特征标签即可。

2. 分析素材

比如做漏斗分析，看到A渠道比B渠道转化好，可怎么解释呢？这时候可以引入一系列标签。比如：

• 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”问题的时候，就多了很多分析线索。

通过分类对比，追踪，测试，能看出来哪种标签组合下转化率最高。比单纯看转化率、每个页面UV这些数据好用得多。

另：很多toB类分析做得很肤浅，就是因为标签收集得太少。

对客户情况、谈判情况、交付过程一无所知，只知道：客户还没签约，客户签约都仨月了还没打款。这当然分析不下去了。

3. 策略制定

制定策略时，经常有固定的目标客户、目标商品、目标渠道。

比如客户问题上，沉睡用户激活、流失用户挽留、风险用户管理，就是常见的固定主题。这时候，使用固定的标签，比如风险等级ABCDE，远比每次都临时取数拿规则省事。

而且，可以通过算法模型加持，不断提升标签准确性。这是标签的高级应用了。

高级应用，需要综合计算、模型计算类复杂标签。

在建设路线上，标签体系和数据指标体系有重大区别。数据指标体系建设，重在全面。

一个业务场景里，尽量多收集数据指标，数据指标越多越好。而标签体系建设，重在有序、有效。

围绕一个业务目标，尽可能多地把零散、原始描述的标签，组合成对业务有用的标签。标签在精不在多，标签质量非常重要。

如何提升标签质量

相比之数据指标，标签质量天生是个难题——因为标签是人工生产的，加入人的主观判断的。

很有可能标签的描述不够准确，生产标签的数据源不能很好地表达标签的含义，从而产生误判。

我们常说：“不要给人乱贴标签”，就是担心第一眼误判，干扰了对整个人的判断。

因此，标签的使用过程，与数据指标有很大区别。数据指标一旦梳理完成，除非流程更改，否则不会怎么变动。

而标签在建设过程中，需要围绕同一个目标，不断地做优化，有一个明显的“提纯”的动作。

提纯是以清晰目标为前提的。比如想打一个标签：高潜力用户。如果说“我想知道哪些用户潜力高”，这就是句废话！

正确的表达是：“我知道了哪些用户潜力高以后，我可以向他们投放更贵的商品组合，他们的响应率更高，我投放成本更低”。这样把使用标签场景，数据上差异表述清楚的，才是好的目标。

有了目标以后，可以从0开始做建设。在建设初期，经常只有零散的基础特征。

此时可以直接用基础特特征；或者做探索性分析，看符合目标的用户有啥特点；或者干脆拍脑袋，列几条规则。

总之，整出来一个初始标签规则即可，之后就可以逐步做迭代了；只要我们发现标签的区分效果越来越明显了，那就行。

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