策略產品經理子方向：數據策略產品

其核心功能基本包括但不限：

1）數據整合：彙集各種數據：企業內部用戶行為等數據、第三方或社交媒體平台等外部數據。

2）數據清洗與標準化：對收集的數據進行去重、填充缺失值、糾正錯誤、統一格式等預處理操作，確保數據質量。

3）用戶畫像構建：基於整合後的數據，運用統計分析和機器學習技術，構建精細的用戶標籤體系，刻畫用戶特徵、興趣偏好、行為模式等。

4）受眾分群與細分：根據用戶畫像標籤，將用戶劃分為具有相似特性的群體，以便針對性地制定營銷策略。

5）數據激活與應用：通過API接口或其他集成方式，將處理後的數據推送至廣告平台、營銷自動化工具、CRM系統等，實現精準定向投放、個性化推薦、精細化運營等業務場景。

在我看來，DMP的核心產物主要是：標籤、用戶行為人群包、種子人群。

*種子人群：客戶自己設置的人群包，在投放過程中會進行算法（例如Lookalike算法）多維度解析，擴大目標受眾數量。

2. 數據策略產品

數據策略產品經理是負責規劃、設計、優化和管理用戶和內容數據驅動產品，並利用數據推動業務策略落地的關鍵角色。數據策略產品的具體職責在我看來包括但不限於：

1）內容類目體系建設

2）類目標籤體系建設及標籤挖掘

3）用戶標籤體系建設及標籤挖掘

4）提升標籤準確率、召回率和覆蓋率

5）用戶畫像建設優化

基本上是DMP平台底層數據的挖掘、規劃、建設，為產品運營訴求做全面堅實數據基礎能力支撐。大部分公司沒有DMP平台，因為實際工作中沒有過多的產運需求去支持平台建設。

3. 數據策略產品和DMP平台的關係

闡述到這裡，其實大家都能感覺到數據策略產品和DMP平台是相互依賴相互賦能的關係：數據策略產品經理的工作高度依賴於DMP平台提供的數據支持。DMP平台的高效數據處理能力、精準用戶畫像和靈活數據應用能力，為數據策略產品經理提供了堅實的數據基礎，使其能夠制定出基於數據洞察的有效策略，並通過數據產品實現這些策略的落地。

DMP平台作為數據處理與應用的基礎設施，為數據策略產品經理提供了強大的數據支持和工具集，而數據策略產品經理則通過制定與實施數據策略，充分挖掘DMP平台的價值，推動企業實現數據驅動的業務增長與創新。二者在數據價值鏈中各自承擔關鍵角色，相互依存、相互促進，共同塑造企業的數據競爭力。

二、標籤、平台和工具

內容標籤與用戶標籤之間存在著密切的互動關係。常規推薦平台基本上都會面臨海量內容信息和用戶需求的精準匹配挑戰，這也是內容標籤與用戶標籤在提升匹配效率與質量中的核心作用。平台通過算法分析用戶標籤，理解用戶的具體需求和偏好，然後在龐大的內容庫中尋找與之匹配的內容標籤，從而推送最相關的信息給用戶。這一過程不僅提高了用戶滿意度，也提升了平台的效率和價值。

以下是對兩種標籤體系的細拆：

1. 內容標籤

（1）內容標籤的定義：內容標籤旨在概括內容的核心特徵，是內容信息的精準索引，便於系統和用戶高效查找、篩選相關推薦內容，代表了平台的內容管理。（以招聘平台為例，內容標籤是對招聘平台上的職位信息、公司簡介、行業動態、所屬領域、技能要求等內容進行分類和描述的關鍵字或短語）

（2）內容標籤的構建：一個高效的內容標籤系統能夠確保職位信息、公司介紹、行業動態等內容得以精準分類和高效匹配。下面是以招聘場景為例構建內容標籤體系的過程概述：

• 需求分析與目標設定：通過市場調研、用戶反饋、競品分析等手段，明確用戶訴求、內容類型以及平台目標，理解用戶在求職過程中最關心的核心要素是什麼？例如職位類別、技能要求、行業領域、企業規模、崗位通用性等。基於用戶訴求分析，設定體系構建目標：例如提升人崗匹配、提升用戶滿意度等。
• 標籤體系設計：根據招聘行業的特點，設計多層次的標籤分類體系。例如：行業、技能、經驗等級、地理位置等。在每個標籤分類下，詳細列出具體的標籤，形成標籤詞典，確保標籤的全面、互斥和明確。
• 數據準備與標籤生成：收集平台上的職位描述、公司企業信息等原始內容數據。利用NLP技術（例如分詞、詞性標註、實體標註等）對文本進行預處理。結合機器學習模型（例如聚類）和人工審核，為內容自動打標籤。對於複雜或易混淆的標籤，進行人工校驗和調整，確保標籤的準確性。
• 標籤優化與疊代：通過AB測試、用戶反饋、數據監控等方法評估標籤體系的有效性，例如查看標籤應用後的點擊率等指標。根據評估結果，定期對標籤體系進行調整優化，包括標籤的增刪改等。並且在此基礎上不斷提升標籤的覆蓋率、召回率和準確率。
• 數據集成與應用：將標籤體系與平台的搜索、推薦、內容管理系統等進行集成，確保標籤數據的有效存儲、快速檢索和靈活應用，並通過標籤進行個性化推薦或相關策略提升用戶體驗。
• 監控與反饋：實施監控標籤體系的運行狀態和效果，包括數據覆蓋率、數據質量、用戶行為等。建立用戶反饋機制，鼓勵用戶報告標籤錯誤或提出建議，形成閉環優化流程。

在招聘平台的策略產品設計中，「用戶標籤」與「用戶畫像」是兩個密切相關但又有所區別的概念，它們共同服務於提升用戶體驗和匹配效率的目標。下面將詳細闡述兩者之間的區別及它們之間的關係。

（1）用戶標籤

用戶標籤是根據用戶的個人信息、行為信息、偏好等數據，給用戶打上的特徵標識，代表了平台的用戶需求理解。標籤具有高度概括性和可分類性，便於系統快速識別和處理用戶特徵。（以招聘平台為例，這些用戶標籤反映了用戶的求職意向、工作經驗、個人技能、行為偏好等個性化特徵）

（2）用戶畫像

用戶畫像是基於用戶標籤及其他相關信息綜合構建的、更加立體和全面的用戶模型。它不僅僅是一系列標籤的簡單集合，而是通過數據分析和機器學習方法，對用戶的行為模式、偏好、需求和潛在價值進行深入分析後形成的綜合描述。用戶畫像通常包含更多層次和維度，能夠展示用戶的複雜性和深層次需求。

（3）標籤和畫像的關係

標籤是構建畫像的基礎單元。深度的用戶畫像往往依賴足夠精細化分類的標籤，用戶標籤的質量直接影響了用戶畫像的準確程度和豐富程度。標籤是直觀表面信息，畫像則偏整合和預測。

（4）用戶畫像的構建：構建用戶畫像是招聘平台實現精準匹配、個性化推薦和服務優化的核心策略。它涉及收集、分析用戶數據，並據此創建代表用戶特徵的綜合模型。以下是構建用戶畫像的過程概述：

• 明確畫像目標與維度：首先明確構建用戶畫像的目的，如提升求職者與崗位的匹配度、優化用戶體驗、提高用戶活躍度等。根據目標，確定用戶畫像的維度，這些維度通常涵蓋基本信息（如年齡、性別、學歷）、職業偏好（如行業、職位、薪資範圍）、技能特長（如技能證書、項目經驗等）、工作經驗、地理位置、活動行為（如瀏覽、投遞記錄）、社交互動等。
• 數據採集與整合：從多個渠道收集數據，包括用戶註冊信息、簡歷上傳、職位搜索歷史、投遞記錄、站內行為日誌、社交媒體整合、第三方數據服務等。清洗無效、重複、錯誤的數據，整合來自不同來源的數據，確保數據質量與一致性。
• 數據分析與建模：通過統計分析，了解用戶的基本分布情況，如最常見的求職行業、最受歡迎的職位等。利用數據分析工具和算法（如聚類分析、序列分析）識別用戶行為模式，如求職者的活躍時間、偏好變化趨勢等。構建模型預測用戶未來行為，如可能感興趣的職位等。
• 用戶細分與標籤化：根據分析結果，將用戶劃分為不同的細分群體，如「應屆畢業生」、「資深技術專家」、「跨行業轉型者」等。為每個用戶或用戶群貼上相應的標籤，形成用戶標籤雲，便於後續的精準定位和操作。
• 動態更新與維護：建立數據收集與處理的自動化流程，確保用戶畫像隨用戶行為的變化而實時更新。設置機制收集用戶反饋，包括直接反饋和行為反饋，用於驗證和完善用戶畫像的準確性。
• 應用與優化：基於用戶畫像，個性化推薦職位、行業資訊、培訓課程等。調整介面布局、推送策略、內容排序等，以滿足不同用戶群體的需求。定期評估用戶畫像的應用效果，包括推薦系統的點擊率、轉化率、用戶滿意度等指標，並據此進行調整優化。

（5）覆蓋率、召回率、準確率

標籤的覆蓋率、召回率、準確率是衡量標籤系統性能和效果的三個重要指標，它們對於優化用戶匹配、提升用戶體驗至關重要。以下是3個指標的解釋、計算方式及衡量意義：

在實際應用中，追求的是覆蓋率、召回率、準確率三者的最佳平衡點。理想的標籤系統既要有廣泛的覆蓋率，確保內容和用戶都被充分標記；又要兼顧高召回率，避免遺漏任何可能的匹配機會；同時，準確率也是至關重要的，以確保推薦的高質量和用戶信任。

3. 平台工具

在標籤挖掘、管理、應用過程中，標籤、畫像的數據監控、維護和可視化平台，是閉環優化整個數據流程的重要環節。

（1）看板

看板主要用來監控內容標籤和用戶標籤的覆蓋率，以及給標註團隊提供周期性驗證內容標籤和用戶標籤準確率和召回率的數據來源。

（2）平台工具

平台工具主要是用來查詢內容或用戶當前的標籤和畫像內容。通過輸入用戶id，可以實時查詢當下用戶年齡、性別等基礎信息和地域偏好等綜合偏好畫像；通過輸入內容id，可以查詢當下內容基本信息。

三、數據策略產品在平台上的能力應用 1. 前端標籤應用體驗優化

（1）標籤篩選：在大部分搜推場景下，都有篩選器功能，這裡面涉及到的篩選，基本上都是通過單參或標籤篩選進行召回，標籤的覆蓋率和準確率，極大程度的影響了返回內容的數量和精確度。

（2）內容推薦標籤：在整個用戶轉化漏斗中，提升點擊率的常用策略就是給推薦出來的內容一個醒目的標記或標籤，這裡的標籤不單單是標籤，還是和整個內容的核心提煉，能夠吸引用戶去點擊的標籤。例如電商中的母嬰安撫產品的推薦中，有一個產品有一個「食品級別」的標籤，大部分孕媽都會去點擊。

（3）推薦解釋：推薦解釋和推薦標籤同樣重要，合理的告訴用戶為什麼給你推薦這個內容出來。例如電商中的推薦會告訴你這個商品你收藏了且今天正在打3折，或者招聘行業中，這個崗位符合你找工作的訴求：既離家近又包吃。推薦解釋是進一步將用戶和內容進行匹配度前置的體驗優化，極大程度的提升了用戶體驗。

2. 推薦召回策略優化

（1）召回：通過標籤召回，提升用戶和推薦內容匹配度相關性。

（2）補量：相似類目的應用、分桶轉桶等。比如在招聘平台推薦中，北京送餐員b多c少，極度缺c，發現畫像是男性35-45無學歷有體力，之前干過快遞或者搬運工，通過畫像和標籤上看看能力是否接近，做補量。

3. 特徵工程優化

特徵工程中做用戶或內容特徵，或通過標籤匹配召回或加權，但需要注意偏序關係。

4. 運營活動支持

多數是人群觸達或push能力的優化。通過個性化人群包或運營定向圈選進行個性化推送。

*以上4個方向的能力應用，前置依賴都是標籤的覆蓋率和模型的准召率，如果這3個指標過低，策略制定的再完美，帶來的正向效果也是微弱的，在推薦系統中，標籤應用的前置準備會耗費很大的時間和人力。

四、重要性

數據策略產品對於一個平台而言有至關重要的作用，它不僅影響著平台的服務質量和用戶體驗，還直接關係到平台的市場競爭力、業務增長和可持續發展。以下是其重要性闡述：

（1）提升匹配精準度與效率

數據策略產品通過收集、整合、分析用戶基本信息、用戶行為，能夠構建精準的用戶畫像的內容模型。這些信息用於驅動智能匹配算法，確保用戶和內容的高效匹配。

（2）優化個性化體驗與用戶粘性

基於數據策略產品的深度用戶洞察，平台可以提供高度個性化的服務。例如，為用戶推送符合其行為偏好或用戶畫像的內容信息。這種個性化推薦顯著提升了用戶體驗，增加了用戶在平台上的活躍度和停留時間，進而提高用戶粘性，降低用戶流失率。

（3）數據驅動決策與產品疊代

數據策略產品提供了豐富的運營數據和用戶行為數據，使得平台能夠實時監控各項業務指標，如用戶增長、活躍度、轉化率、留存率等。通過對這些數據的深度分析，產品經理可以快速識別用戶痛點、發現增長機會、評估產品改動效果，從而做出數據驅動的決策，持續優化產品功能、介面設計、流程邏輯等，不斷提升產品市場適應性和用戶滿意度。

（4）實施精細化運營與營銷

通過數據策略產品的用戶細分功能，平台能根據不同用戶群體的特性和需求，制定精準的運營策略和營銷活動。例如，針對母嬰人群推出專屬母嬰節促銷活動。精細化運營有助於提高營銷投入產出比，吸引和保留各類目標用戶，促進平台用戶基數和質量的雙重增長。

綜上所述，數據策略產品對於招聘平台而言，不僅是提升核心服務品質、增強用戶體驗、推動業務發展的關鍵驅動力，也是保障平台合規運營、贏得用戶信賴、實現長期穩健發展的基石。因此，作為招聘平台的高級策略產品經理，深入理解和有效實施數據策略產品至關重要。

本文由 @大俗大雅 原創發布於人人都是產品經理。未經作者許可，禁止轉載

題圖來自Unsplash，基於CC0協議