大数据标签比传统标签的优势在哪里

标签进化为大数据标签后，比较传统的企业标签，其优点都在哪儿呢？

　　1、出发点不同：传统企业标签更多从企业业务角度出发；而大数据标签更多从客户作为自然人的角度出发，更多基于生活。

　　2、数据挖掘方法不同：传统企业标签更多依靠经验进行相关维度组合和阀值设定；而大数据标签更多通过数据模型进行维度筛选和阀值设定。

　　3、标签的管理不同：传统企业标签绝大多数标签的生老病死都无人问津；而大数据标签更多对标签进行全生命周期管理和动态管理。

　　4、标签对营销的支撑应用不同：传统企业标签更多从产品角度出发，通过标签找出该产品的潜在打标客户，然后通过相关渠道触点进行产品推广；而大数据标签更多基于对场景化的深度理解进行客户画像，适配出解决方案、信息、渠道、价值等整合方案。

　　5、基于标签的价值变现不同：传统企业标签更多单一的将标签结果以报告的形式销售变现；而大数据标签已可以通过SAAS化部署打通更多变现模式。

　　而当我们在拓展新行业的企业时，我们可以更体系化地向对方展现大数据标签的特点：

　　1、标签体系，集专业理论与行业特性于一身：

　　借鉴科学三角中的“自然、社会、心理”，构建兼顾数据人内外特征展现的标签通用体系。其中自然属性分为个人、家庭、社会三种主要的基础属性；社会属性基于马斯洛需求理论予以划分；心理属性基于消费心理学主要从消费心理的角度出发。

　　基于以客户需求为出发点的SIVA营销范式，构建企业洞察客户的标签通用体系。主要包括：解决方案、信息、价值、途径、市场竞争。

　　2、标签体系在原子标签层的基础上，构建场景标签层，实现营销场景的快速反映：

　　场景标签是通过多个原子标签的“∩、∪、-、（）”等的运算，自由组合快速生成的适宜于智能营销场景的标签，应对瞬息万变的市场场景。

　　3、标签的数据源全面涵盖三大类，并得到三种数据：

　　第一类：企业内部数据源，包括传统的经分数据、渠道管理数据、财务数据、CRM数据、客服数据等；也将囊括新兴社交媒体的数据、信令位置数据等；

　　第二类：互联网数据，包括宽带上网、手机上网等的解析数据；通过网络爬虫获取的相关互联网内容数据等；

　　第三类：大数据，包括跨领域相关数据的获取等；

　　最终获取到足够多的结构化数据、半结构化数据、非结构化数据，标签都有相关技术对这三种数据类型进行解析。

　　4、通过四种方式将以上数据生成标签：

　　直观事实：直接提出现有业务属性值作为标签，无须加工、转换，例如性别、年龄等；

　　统计加工：通过简单数据分析，根据目标用户普遍行为规律进行推导总结，例如年龄段在60以上标记为老年等；

　　模型挖掘：采用数据挖掘模型建立识别规则，常用的数据挖掘方法有主成分分析法、决策树方法、K-means等，例如用决策树方法识别流失高风险用户等；

　　组合定义：主要用于场景标签的生成，即将若干原子标签进行组合运算，最终结果即可定义为相关的场景标签。

　　5、紧跟三种方法，验证标签准确度与覆盖度：

　　业务经验判断法：抽取样本数据，采用业务经验判断标签设计是否合理。例如对ARPU的分档，可以通过数据的分布查看对高、中、低的划分是否合理。

　　模型查全查准验证法：通过模型样本中的查全率、查准率等指标直接计算模型的可靠程度。

　　数据跟踪验证法：通过后续结果数据的观察和统计，验证标签的准确性。例如，预测客户是否流失的标签，可以延后一个月对比实际流失的客户数据，统计模型预测结果的准确率。