ラベリングシステムは空ですか?これらの3つのトリックはビジネスの悩みを解決します

優れたラベリング システムは、洗練された操作に不可欠です。この記事では、タグ システムの一般的な問題、解決策、および実践について詳しく説明します。ユーザーの操作を理解したい学生におすすめです。

トラフィック配当は消滅しつつあり、洗練された運用が今後の方向性です。コストを削減し、効率を高めるためには、ユーザー階層化操作を実行する必要があります。適切なラベル付けシステムが不可欠です。

ラベル システムの概念に関しては、プロファイリングやグループ化と混同しがちです。ラベルシステムの確立に関しては、要件が混乱するというジレンマに陥ります。ラベル システムの役割に関して言えば、その「空虚な」性質によって私たちはさらに困惑します。一見正しいと思われるインフラストラクチャ作業を多数実行した後、実際にはビジネスの問題点を解決できないことがわかりました。

今日は、ビジネスの成長に役立つ実用的なユーザー タグ システムを構築する方法について説明します。起業家、プロダクトマネージャー、マーケティング担当者のいずれであっても、貴重な情報を得ることができます。

では、早速本文に移りましょう。楽しむ：

1.ラベリングシステムの一般的な問題

1. ラベル システム、ユーザー ポートレート、ユーザー グループの違いは何ですか?

タグ システム、ユーザー ポートレート、ユーザー グループ化は、データ分析とマーケティングの分野でよく使用される概念です。次のような違いとつながりがあります。

（１）タグ付けシステム：

タグ付けシステムは、データまたはオブジェクトを分類および説明するために使用される組織構造です。データまたはオブジェクトにタグを追加することで、それらの属性、特性、分類を識別します。タグは、データを説明および整理するために使用されるキーワード、属性、インジケーターなどです。

（２）ユーザーペルソナ：

ユーザーポートレートは、特定のユーザーグループを詳細に説明し、描写するモデルです。ユーザーの個人情報、行動データ、興味・趣味などのデータを分析・統合し、それをもとに特定のユーザーイメージを作成します。ユーザーのポートレートには、ユーザーの年齢、性別、地理的位置、消費嗜好、購買習慣などの情報が含まれます。

（３）ユーザーのセグメンテーション：

ユーザー セグメンテーションとは、共通の特性や行動に基づいてユーザーを分類およびグループ化するプロセスです。ユーザーセグメンテーションにより、ユーザーを、それぞれが類似した特性や行動パターンを持つ異なるグループに分けることができます。ユーザーのセグメンテーションは、地理的な場所、年齢、性別、購買行動、興味、趣味など、さまざまな要素に基づいて行うことができます。

要約すると、ラベリング システムはデータを分類および整理するための構造であり、ユーザー ポートレートは特定のユーザー グループを記述および特徴付けるためのモデルであり、ユーザー セグメンテーションは共通の特性に基づいてユーザーを分類およびグループ化するプロセスです。

これらはデータ分析とマーケティングにおいて相互に関連しており、企業がユーザーをより深く理解し、データを管理し、マーケティング戦略を策定するのに役立ちます。

2. なぜラベル付けシステムは「空虚で虚偽」になるのでしょうか?

ユーザー タグはさまざまな形式で存在できます。それらは、ユーザーの自然な属性、ユーザー トランザクションと資産データの統計的指標、ライフサイクル タグ、ユーザー値タグ、ユーザー設定などです。

優れたラベリング システムは、ユーザーをコンテンツ、シナリオ、製品にパーソナライズされた方法で正確かつ効果的に結び付けることができるため、潜在的な顧客を引き付け、ユーザーのアクティビティを増やし、ユーザーの中断を減らし、マーケティング コストを削減し、最終的にユーザーの価値を最大化できます。

しかし、実際の建設では、企業はインフラを完成させるために多くの時間とエネルギーを投入した後でも、ラベルシステムが依然として「空虚で虚偽」になっていることに気づきました。理由は次のとおりです。

（１）明確なラベル定義と管理基準の欠如：ラベルシステムには、各ラベルの意味と目的、および関連する基準と制約が明確に定義されていません。これにより、ラベルの曖昧さと混乱が生じ、ラベルの適用が不明瞭になり、効果がなくなります。

（２）ビジネスニーズと実際の適用シナリオに対する深い理解の欠如：ビルダーはビジネスニーズと実際の適用シナリオに対する深い理解が欠けている。ビジネスの特定のニーズと特性を考慮しないと、タグの冗長性と重複が生じ、貴重なビジネス洞察が得られなくなります。

（３）不適切な管理と保守：ラベル表示システムには効果的な管理と保守の仕組みが欠けており、ラベルの正確性と一貫性を確保できない。古くなったタグ、重複したタグ、または不明確なタグ定義があると、タグ システムは実際の価値を失い、大きくて空虚なものになります。

このような状況では、ビジネス側はユーザーのさまざまな特性を正確に把握することができず、データの成長余地を構造的に探索し、洗練された運用戦略を策定することができません。このラベルシステムは、食べても味がなく、捨てるのも惜しい「鶏のあばら肉」のようなものです。

2. ビジネスの問題点を解決し、効果的なラベリングシステムを再構築する3つの方法

1. ビジネス目標と主要指標を明確にする

ビジネスの問題点を解決し、効果的なラベリング システムを構築するには、ユーザー エクスペリエンス マップを整理し、ビジネス プロセスを復元する必要があります。

まず、ビジネス上の問題点とニーズを特定します。ビジネス側と緊密に連携して、現在直面している問題と問題点を深く理解します。ビジネス担当者とのコミュニケーションと分析を通じて、改善と最適化が必要な側面を特定し、ビジネスニーズを明確にします。

次に、主要な指標と目標を定義します。ビジネスの問題点とニーズに基づいて、ビジネス目標に直接関連する主要な指標と目標を決定します。これらの指標には、ビジネスの成長率、ユーザー満足度、コンバージョン率などがあり、これらの指標を定量化して測定することで、ラベリング システムの有効性とビジネス改善の有効性のその後の評価が容易になります。

フードデリバリープラットフォームを例にとると、ビジネスプロセスが整理されます（ユーザーのライフサイクルをカバーします）。これらは、チャネル ソース、アプリのダウンロード、登録とログイン、アクティブなブラウジング、カードのバインド、注文 (製品の好み、アクティビティの好み)、ユーザーの再購入、ユーザーの離脱などであり、これらを使用してラベル システムを構築し、ラベルの組み合わせを運用戦略に適用します。

2. データの収集と整理を最適化する

このステップでは、専門のデータ担当者との十分なコミュニケーション、標準の決定、実現可能性の評価が必要です。主なハイライトは次のとおりです。

データ ソースの選択と統合:ビジネスの課題を解決するには、複数のデータ ソースから情報を収集して統合する必要があります。これには、内部データ、外部データ、サードパーティのデータが含まれます。選択するデータ ソースがビジネス目標と主要な指標に関連しており、貴重な情報を提供するものであることを確認してください。

データ品質の保証とクリーニング:データ品質は、効果的なラベリング システムを確立するための鍵となります。データのクリーニングと処理により、重複、誤り、不完全なデータが削除され、データの正確性と一貫性が確保されます。データ検証とエラー修正技術を使用して、データの品質を向上させ、エラーを削減します。

3. 正確な分類と階層的な設計

ラベリングシステムを確立する際には、正確な分類と階層的な設計が必要です。ビジネスニーズとデータ特性に基づいて、タグはさまざまなカテゴリとレベルに分割され、データをより適切に整理および管理します。これにより、タグの使いやすさと拡張性が向上します。

一般的に、ラベルは、適時性と抽出次元に応じて、静的ラベル、動的ラベル、モデル ラベルに分類できます。

• 静的ラベル:データの収集と整理の段階で決定され、通常は固定された属性または機能に基づいて分類およびラベル付けされます。これらのタグは、ユーザーの年齢、性別、地理的位置など、時間の経過とともに変化しません。
• 動的タグ:データの動的な変更をキャプチャして反映し、より正確でリアルタイムの情報を提供するために使用されます。たとえば、ユーザーの購入頻度、最新の購入日時、ショッピングカート内のアイテムなどを動的タグとして使用し、ユーザーのリアルタイムの行動やインタラクションデータに基づいて計算および更新することができます。
• モデルラベル:コアユーザー、解約ユーザー、警告解約ユーザーなどのユーザーポートレート特性を反映するために、ユーザーデータ属性に基づいて抽象化されます。予測ラベルとも言えます。

完全なラベリング システムは、ラベルの種類に関して上記の 3 つのカテゴリのラベルをカバーします。ビジネスの観点からは、ライフサイクル、ユーザー価値、アクティブ機能、ユーザーの好みなどの次元を追加することもできます。

3. ラベリングシステムの応用と実践

作成したラベル システムが有用かどうかを評価するにはどうすればよいですか?どうやって使うの？ビジネス上の問題を解決できますか?業界ベンチマークは参考となる回答を提供します。

1. Getui - タグシステムを通じてユーザーのセグメンテーションとグループ分析のニーズを解決する

Getui は、モバイル プッシュと精密マーケティング サービスを提供する企業として、効果的なラベリング システムを確立することで、ユーザーのセグメンテーションとグループ分析のニーズを解決できるようお客様を支援します。

Getui のユーザー ポートレート バックエンドは、タグ システムに基づくユーザー分析ツールです。ユーザーの行動データ、興味、趣味、地理的位置などの情報を収集して統合し、詳細なユーザーポートレートを生成し、ユーザーのセグメンテーションとグループ分析を実行します。

たとえば、顧客は Getui のユーザー ポートレート背景を使用して、若い女性ユーザー グループなどの独自のユーザー グループを分析できます。このグループの興味、趣味、購入嗜好などのラベル情報を分析することで、顧客はニーズをより深く理解し、洗練されたマーケティング戦略を開発し、より興味に沿ったプッシュコンテンツを提供できるようになります。

2. タオバオには千の顔がある - タグシステムを最適化することでパーソナライズされた推奨効果を向上させる

中国最大級の電子商取引プラットフォームの一つであるTaobaoは、ラベルシステムを最適化することで、各個人に合わせたパーソナライズされた推奨戦略を実施しています。

タオバオはビッグデータ分析と機械学習技術を活用して、ユーザーの行動データ、購入履歴、閲覧履歴などの情報を収集・分析し、大規模で洗練されたラベリングシステムを構築しています。

タグの関連付けと主要な属性の定義を通じて、Taobao はユーザーの興味や好みを製品と一致させ、ユーザーにパーソナライズされた推奨結果を提供することができます。

このパーソナライズされた推奨戦略により、ユーザーのショッピング体験と満足度が大幅に向上します。ユーザーは興味のある製品をより簡単に見つけることができるため、購入効率、コンバージョン率、注文額が向上します。

3. 自動車会社向けデジタルマーケティング：正確なラベリングシステムを使用して正確なマーケティングと広告を実現する

自動車業界では、デジタルマーケティングとターゲット広告がますます重要になっています。多くの自動車会社は、潜在顧客を引き付けて売上を増やすために、精密なマーケティングと広告を実現するために、正確なラベリング システムを使用しています。

自動車メーカーは、ユーザーの行動データや自動車購入意向、興味・趣味などの情報を収集・分析することで、正確なラベリングシステムを確立しています。このラベル システムには、ユーザーの地理的位置、年齢、性別、収入レベル、家族の状況などのラベルのほか、ブランドの好み、モデルの好み、車の購入予算などの車関連のラベルが含まれます。

このラベリング システムを通じて、自動車メーカーは潜在顧客をより正確に特定し、関連性の高い広告やマーケティング キャンペーンを配信できるようになります。

たとえば、ユーザーが高級車に興味を示し、購入を考えているとき、自動車会社は正確なタグ付けシステムを使用して、関連性の高い広告（友人サークル広告）を配信し、より魅力的な自動車購入プランや割引を提供することができます。

4. 最後に

トラフィック配当は消滅しつつあり、洗練された運用が今後の方向性です。

ラベルシステムはビジネスにおいて重要な役割を果たしており、洗練された業務に欠かせない基盤インフラです。しかし、時にはそれが大きく曖昧になり、実際のビジネス上の問題点を解決できなくなることもあります。

しかし、再構成ラベリングシステムを最適化することで、これらの問題を解決することができます。成功したアプリケーションプラクティスを参考にすることで、ビジネスの成長とユーザー満足度の向上を実現できます。同時に、ラベリング システムの有効性の継続的な監視と評価を無視することはできず、ビジネスの優先順位に応じてラベルを反復する必要もあります。

以上が「ラベルシステムの最適化と業務上の悩みの解決」の内容です。

著者: 魚と肉を追加

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