标签构建过程中，如何快速盘点业务及数据需求？

我是要成为世界级大剑豪的男人——索隆

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。(加入数据工匠俱乐部知识星球获取更多资讯)

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