标签系统构建过程中,如何快速盘点业务及数据需求?

数据管道

共 1827字,需浏览 4分钟

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2020-09-08 03:53

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一、盘点业务和数据现状
正所谓知己知彼,方能百战不殆,要想让业务方更好的配合,则事先得盘点对方要什么,我们有什么数据,因此索隆率先开始了需求的梳理。
 
1.业务层面
在业务层面,索隆一顿操作猛如虎,通过对用户行为路径的分析,梳理出用户从线上、线下渠道的用户转化路径,找到了用户在核心路径上的关键节点。


通过对用户生命周期的划分,对导入期、成长期、成熟期、沉默流失用户进行分层,制定初步的运营策略设想。


运用AARRR增长模型,梳理在拉新、促活、留存、裂变等阶段可能的策略和所需标签。
PS:后续介绍相应方法
 

2.数据层面
在数据层面,索隆先与数据质量进行了斗争。公司的商户端是线上线下业务结合的形式,用户的数据有一半以上为线下数据,需要内部小二手动录入,且数据分散在各个业务线。

而数据中台处于建设前期,虽说建立了元数据平台,但数据并未完全接入,数据分散,数据质量脏、乱、差。
 
由于数据都分散在各七八个业务方的数据库中,盘点起来难度非常大,所以索隆采取了迂回战术,并进行借力,梳理好标签需求后让业务方作为中间人协调所需库表。

二、确定标签建设目标
标签建设目标分为系统性目标和业务目标。

一方面调研市面上龙头企业标签体系建设方法,如阿里的达摩盘、数据银行等,了解清楚标签常见的建设方式、建设规则、主要应用,并结合公司的数据现状,设定标签建设系统性目标。

另一方面通过前期对业务的了解,包含不同的业务方的业务目标、标准工作流、工作中所使用的具体的策略等,设定初步业务目标。

标签构建的方法与指标构建方法类似,数据人如何选择核心指标

找准定位:分析公司处于生命周期的哪个阶段,当前最重要的目标是什么,找到第一关键指标;

以点到面:根据产品、运营、市场、客服、风控等部门的KPI/目标,以及为实现目标所采取的策略,进行分析,可得到一系列的结果/过程指标。

层层剖析:分级法对指标进行层层剖析,过程中可结合第一关键指标法、OSM模型来确定指标。


见招拆招:在实际业务过程中,可以根据产品、运营人员的需要,再继续往下细分,选择相对应的分析模型。

三、制定调研计划
准备好调研计划及提纲,引导者业务方回答自己所想了解的内容,有条不紊的开展调研。

1.需求层面
需求=期待-现状,了解清楚现有目标,采取了哪些策略、工作流、是什么、策略实施的时间、城市维度、现有哪些问题、期待做哪些优化。


2.实现层面
标签定义是否符合标准规范?标签的业务含义是什么?对应取的哪些数?哪些表?数据分布的趋势如何?有哪些数据状态?

3.监测运营层面
如何衡量数据效果?A/B测试方案是什么?上线后,使用人是谁?多少人?使用频次如何?

三、选择关键业务方
选取核心业务流程上的关键人进行调研,索隆所做的商家标签,主要选择了业务产品、运营、销售。

协同多部门配合,是每个数据产品都逃不开的命题,里边坑及门道众多。用户邀请时,通常是领导先行,从上而下进行推动,先跟领导说明清楚调研的目标、范围、方案,借力领导来协调各方资源;

然后跟对方领导表明目的,说明重要性,顾及双方利益,达成共赢,通常这时对方领导就会指派一个执行者进行跟进;最后与对接人约定调研时间、说明讨论的流程、内容。

四、深入访谈
到此,万事俱备,只欠东风。此时,只需要准备好一颗良好的心态,灵活应对。

与业务方沟通过程中,既要基于业务需求,又要高于业务需求。由于公司工作职责划分的很细,业务方的关注点、关注面也会比较窄,而作为一个中台产品需要以更全局的角度来看待需求。

某一具体的业务方往往是整体框架中的一环,访谈过程中需引导着业务方绘制关键业务流,聊清楚更具体的销售运营策略,数据监测效果。可引导业务方填写自己事先准备的模板。

五、汇总至需求池
将零散的需求,统一维护在需求池中,准备开启数据需求分析阶段。

总结
作为一个初到公司的新人,不懂业务、不熟数据的情况下,索隆在前期选择了避重就轻的方式,想着直接拉两个业务方聊聊就挺直接便捷的,但过程中漏掉众多要素,理不清楚重点,最终无功而返。

四处碰壁后的索隆思考总结了他的这套方法,以此突破了凶险的伟大航路上的第一道关卡,在此分享给大家。
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