《标签类目体系-面向业务的数据资产设计方法论》 读书随机
第一章 因 6大数据困局
1.数据孤岛,无法打通
2.烟囱式建设,重复造轮子
3.各说各话,没有统一口径
4.鸡同鸭讲,无法穿透业务层
5.数据人员的梦魇,数据治理永远没有尽头
6.数据部门的尴尬,被命运扼住咽喉的成本中心
第二章 源 6段由来过程
解决问题-4个数据资产发展过程和2端方法论抽象过程
2.1 4个数据资产发展过程
构建消费者信息库
1.与业务层初次接触
要是能提供数据就好了
业务诉求转化为数据解决方案
保证业务人员低成本的使用数据方案
数据项,数据加工逻辑,数据使用方式,数据赋能效果
2.技法业务与员使用数据兴趣
0.清洗登记使用基础数据
1.各类标签数据
清洗登记 会员基本信息
统计类 最长上网时间段,购买周期,最近一次搜索商品品类,平均客单价
规则逻辑 品牌偏好,消费力等级
算法 预测性别,预测年龄,人生阶段,RFM价值,电商指数,兴趣爱好,购物习惯
3.实现数据资产商业价值闭环
价值线和数据线同频共振,互相迭代,企业的数据资产体系才能真正构建起来
数据部门广告部合作
AB测试,回流数据,ROI提高4
数据事业部通过1~2年,整理100多个消费值标签,数据资产1.0
IP-Mapping打通数据
1.PC转无线
无线以Cookie为核心
无线设备码DeviceID,IMEI,IMSI,IDFA,MAC
2.为无线广告部提升ID识别率
PC端Cooike与无线端DeviceID关联打通
ID-Mapping对无线端用户的识别率可从30%提升到70%
ID-Mapping数据接入,客户识别,人群圈选,透视分析,定向投放,回流优化的完整闭环链路
3.ID-Mapping技术实现各源数据打通
数据资产2.0
消费端,资讯端,社交端,支付端,广告端,娱乐端用户账号打通
线上线下,工作,生活,娱乐,消费者全维度的肖像刻画
全集团数据共享共荣
成本中心转型利润中心
1.B2C融入
2.O2O融入,向O2O开放所有数据
3.金融数据合作,金融数据在完全脱敏情况下进入数据中心
4.数据化运营,KPI
消费者标签,基本特征,社会关系,需求,偏好,能力,习惯,地理位置,信用
5.职能定位的变化
实现数据价值变现,数据资产3.0
更广泛领域数据实践
扩展,数据资产4.0
对象扩展
从消费者扩展到某行业或者某企业中所有核心对象的标签梳理
标签场景化
需要将标签按照场景拆细,尽量客观的反映场景情况
线上,线下消费力不同
人是一种很复杂的动物,在不同的环境中,人的心境,喜好,自我认定都会主动或被动的发送改变,每个人都是复杂特性的集合体,在一个特征维度上,同一个人有相互矛盾的取值表征
标签开发者:增加标签的场景,时空维度,真实还原出任意场景中的立体对象或者对象身上任意切片的全光谱信息
数据资产4.0
2.2 方法抽象的2个阶段
2.2.1.方法论-方法梳理
思考:
设计标签的能力可不可以产品化
产品经理的使命是将社会问题通过可复制的产品能力来解决,而不是单点单次地重复
1.先梳理标签还是对象
计算口径不一致,数据结果不一致
将重心放在标签的核心本质---“对象”
只有把所有对象都整理和筛选出来,才算确立了标签生长的根基
2.对象到底分哪几类
人,物,关系
3.标签类目雏形
基本特征 基本属性 性别,年龄,国别
地理属性
资产能力
游客行为 旅游准备
旅游途中
旅游分享
游客 旅游偏好 需求偏好
旅游偏好
游后偏好
旅游习惯 准备习惯
游中习惯
游后习惯
2.2.2.方法论-原理研究
思考:学术专业,学科,能找到更大的逻辑奇点,打破原有的系统边界,活动更大学科的系统边界,寻找逻辑奇点用纯逻辑,在脑中进行上百次的推演论证,直到某天“牛顿苹果”砸下
三个过程:基础理论的重要性,树立以树为原型的理论框架,不断丰富完善的过程
1.基础理论的重要性
基础定义,一个概念最原始的定义
2.以树为原型的理论框架
标签类目体系的基本原理框架:数据资产树的基本结构,生长原理,栽培与使用模式
“树形结构的标签树”第一性理论
3.不断丰富完善的过程
方法论思考完善进化

本文介绍了数据资产发展的困局与解决过程,强调了标签类目体系在数据资产构建中的重要性。通过ID-Mapping技术打通数据孤岛,实现数据资产的商业价值闭环。文章还探讨了数据中台的角色,以及如何通过标签系统实现数据的复用和业务连接,同时提出了数据资产化的路径和数据商品化的概念。此外,文章强调了前期调研、统一数据思维和构建前后台标签类目体系的方法,以及标签设计、规范和运营策略,展示了从标签到应用的实践过程及其价值案例。
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