门店正在朝着达成精细化运营、提升效益的目标前进，很多企业都建立了用户标签和商品标签体系。作者结合自己的相关经历，分享曾参包含设计的门店标签体系的项目的经验和想法。希望对你有所帮助。
为达成通过精细化运营提升效益的目标，很多企业都建立了用户标签和商品标签体系，而零售三要素“人”“货”“场”中的场的标签体系较少相关内容，在全域运营趋势的当下建立基于“场”的门店标签体系，与人、货数据匹配可以帮助提升企业在门店拓展、门店运营方面提供有力的数据弹药支持，恰好有相关经历，分享曾参包含设计的门店标签体系的项目的经验和想法。
01 门店标签体系的价值
门店经营从时间线看划分3个阶段，开店前、备店、经营，各阶段数据需求侧重不同，门店标签体系在这整个流程中，最核心直接的应用在前期的开店/备店阶段，从企业渠道战略帮助建立拓展整体的开店规划，到具体的开店策略，通过门店标签数据构建出符合企业需求自有的拓店数据模型，获得基于数据得出最佳选址和精准的销售预估。
在门店经营阶段，门店标签可以为商品运营、门店管理、用户运营提供数据补充价值。
- 与商品数据补充对应货与场的关系，提升商品调配补数据模型精准度达到提升存销比、商品管理效率目标；
- 与用户标签数据结合提供更多维度的人群分层；
- 给相关的智能决策模型丰富数据提升风险预警准确度，输出策略或自动化策略可用度，这也是数据驱动的终极目标，基于数据算法输出业务策略再进一步为自动化执行，而非仅精确/丰富/可视化的数据内容。
02 门店标签体系设计
标签体系作为在业务运营中直接使用的数据，设计时需明确的使用场景和目标，基于业务运营链路层级逐步梳理，而最终输出确认可用的标签体系，与数据中台或相关部门一起，先由业务需求到数据梳理，再由数据获取治理反推业务需求细化的几次来回最终确认，本模块分享下个人经验总结的门店标签体系设计与具体落地的工作流程。
标签体系的设计可拆分为4步，首先通过业务调研资料收集等方式明确具体使用的业务场景与业务目标，根据场景目标业务链路可获取到结果数据、过程数据、效果数据信息，在数据分析环节将数据信息汇总、分类、补充，第三步在梳理清晰数据的基础上设计标签分级、并分类构建体系，最后根据补充数据确认数据范围和补充数据获取与计算规则、时效等。
2.1 标签体系设计流程
标签体系设计调研通常需跨部门沟通，合作首要就是拉齐利益点，用价值调动参与者沟通表达的意愿；其次大部分业务部门会有模糊的标签使用和价值认识，但没有很清晰标签的应用业务路径和完整的标签内容需求，直接提问式沟通获取的信息分散和遗漏，此时提供一个简要的方案可以快速拉齐双方沟通思路，按路径沟通发现问题补充信息，当然这要求对应人员需要有一定的业务认知，如果是完全陌生的业务领域建议可以在调研前先和相关部门要一些资料或找1个同事单点沟通了解下核心业务流程；第二点则是尽量保证调研和最后数据是不遗漏的，最后先有得到再付出更顺应人的心理，让合作部门看到有备而来的诚心能更好推动合作，具体的操作可以在会前准备简要的会议流程文档，主要包括3个内容。
以门店拓展业务调研举例说明，准备的沟通内容如下，线上文档方式会前同步信息，沟通确认的事项也同步会上确认记录，同时也便于在会上遗漏点参会人员可直接线上补充，统一整理。
第二点以业务链路梳理与沟通补充如上图调研内容可见，要准备一份简单的会前方案资料，必然是要梳理出业务链路，让项目参与者脑海中能有业务地图，作为对应领域的业务人员就可以很快发现问题和补充，作为项目负责人员根据业务链路梳理完善能避免遗漏和给项目挖坑。
标签体系在业务中的应用价值，不管是门店选址、门店经营、用户营销需要的数据支持，都是服务于企业最终盈利目标，如图从左至右的逻辑，基于市场洞察调研确认阶段目标，通过产品、传播、营销、渠道达成最终市场占有目标，前半部分确认目标的数据需要尽量全面准确的市场数据，通常外部采买，再拆分到各渠道/部门的阶段目标；确认目标后的后半部分需要全面的影响因素数据，对可控制因素在对应部门制定策略最终达成目标，不可控因素需列举是为了通过可控因素调控匹配达到最优结果。
以门店拓展为例，也可将数据归类到此两部分，会有重叠，在数据分析阶段可以将收集的数据需求按这两部分归类分析以满足业务为最终目标排查数据是否遗漏，而不仅依靠业务调研，以下简要说明按所述逻辑归类的数据类型，实际工作中应该是输出指标明细表。
目标拆分：
影响因素：
在分析归类完数据后确认数据来源，最后确认根据业务优先级梳理一版数据的优先级，便于在之后的数据治理/标签设计创建中根据优先级调整工作推进的安排。
2.1.3 建体系
标签分级：根据数据需求分析可以很明确的划分出内外部数据和所属归类层级关系如图，标签层级设计通常2-4级，最多尽量不超过5级，便于使用。
标签体系表是整个标签体系的最终文档产物，也是之后标签推进落地与管理的核心工具，如下图所示字段构成，分为两部分。
- 标签类目：基于分析场景划分，便于使用和理解：
- 标签类型：属性标签/规则标签/模型标签
- 取数规则：取数时间范围、限制条件、清洗说明
- 计算规则：标签的组成规则，计算范围、公式、定义等，按此规则结合取数规则生成标签
- 更新频率：根据研发评估计算量和业务需求，分实时、T+1、T+X
- 数据来源：来源系统，内部/外部
- 实现方式：直接读取、SQL、聚合表、对接外部API
- 标签值：根据标签值的类型，单值型、布尔值、枚举值、关联查询、日期、数值型、复合型
- 更新方式：自动、手动
- 应用场景：门店选址、商品调配补、精准营销
- 迭代记录：标签规则变更信息/原因/需求方等
2.1.4 补数据
与数据中台或IT相关部门沟通需求确认当前可获取的数据源，并根据数据源+业务需求补充完整数据
2.2 标签体系落地工作流程
上个板块为输出标签体系的主要流程环节，落地到可用标签体系的工作涉及数据采集、治理、数仓、数据传输等内容，是一项非常繁琐，耗时耗力的工作，展开说是另一块内容了，简单分享下我踩过坑后经验总结的较高效少踩坑落地流程。
完成标签体系初版并与业务共识确认后就开始进入研发阶段，如果是0-1的项目就要经过数据采集、治理等环节，在采集数据、治理、表设计环节就可能会出现一些数据源数据缺失、异常业务流程数据、数据规则细节等与业务需求不符或需细化等情况会需要调整规则在IT和业务间反复沟通的情况，一次到位的理想状态基本不太可能，能做的是通过更好的项目管理最大程度提升效率、避免反复，总结了以下4点。
这块主要是对标签体系表中的【取数规则】【计算规则】【数据来源】字段，业务反馈的通常是正向常规流程规则，但是在撰写规则是需要有严谨的逻辑把数据流程中各种影响的分支流程，异常流程出现时的均考虑并写下，必要时加以场景举例，这些规则会极大的影响后续表的合计研发。
2.2.2 数据治理和表研发前排查数据源问题和对比规则确认可满足程度
不管是IT还是业务团队主管，强调明确问题和可实现在进入研发前排查确认清楚，并在正式进入研发前有对所有需求探查过数据源和技术方案设计而非部分，因为在研发后再发现问题需要中断再一次规则沟通、业务沟通、技术方案设计，非常耗时几乎必然影响进度。
这个主要是对项目管理没有明确流程管理纯靠线上线下沟通的组织，邮件或其他正式通知方式是抵抗人侥幸和惰性非常必要的环节，以明确正式的信号说明当前的项目进程，确认的事项加强确保各环节的事项到位和出现问题可追踪链路
目初始时说明，说明在初版、采集数据、数据治理、表设计会有一到两次沟通，让项目参与人员脑海中有明确的推进地图，知晓参与节点和作用，事先知道必然比项目中突然的要求能让项目推进的更顺利。
03 门店标签体系应用
门店标签体系核心可应用于主要两个方面，一是核心应用于构建门店选址算法模型，二作为相关业务场景对应系统的数据补充，其应用价值的核心逻辑都是提供更细和全面颗粒度数据+算法，提升输出数据结论和决策建议精准度以达到达成业务提升目标，其中作为门店选址模型数据是我经历过的项目，应用作为数据补充是我个人想法，辩证看欢迎讨论。
3.1 智能门店选址
品牌连锁门店拓展选址的逻辑如图，有门店拓展整体规划，再具体到城市评估适合的商圈、街道、商铺匹配需求的流量拓展匹配类别的门店。
传统门店拓展方式主要有两类，销售额预估和打分法，如下图所示（举例不全，个人所知）：
传统方式的共同特征为基于经验积累选择参与计算的条件和调整系数，主观判断性较强，且开店成功/失败后无法有客观的归因分析。
通过算法进行门店选址分4步走，区域范围内目标机会点的选址标签数据提供给模型，以转化率、销售额、复购等为目标计算出最优选址点，并归因影响达成目标的标签/特征贡献度，第三步转化为具体的预估值和评分，便于以业务视角分析决策，最后可以单独查看每个选址评分标签的贡献度，结合业务经验与实际业务情况调整权重，这仅是一个通过算法选址的视角，可以有其他产品设计方案，底层的都是喂数据通过算法推荐选址，在产品设计层可以根据业务需求使用习惯在算法结果之上做调整得到适配业务的工具，通过算法选址的优势主要3个。
- 数据驱动预测准确性更高：通过大量数据分析得出决策，降低主观偏见，更准确预估某地点的商业潜力
- 高效：算法能快速分析大量信息，减少选址所需的时间
- 成本效益：长期而言，算法选址可以降低在渠道拓展选址方面的运营成本
3.2 商品智能调配补
智能商品调配补，实现逻辑为根据门店数据匹配商品，自动提供调配补信息确保每个门店都有足够的库存来满足客户的需求，同时避免过度库存和库存积压，很显然其中门店标签可以用来补充门店相关数据，提升算法的准确度。
3.3 门店用户精细化运营
这个应用比较简单，就是选取门店标签中可以作为用户筛选条件的标签提供给CDP/MA等用户管理营销系统，为业务提供更多维度的用户圈选分层维度，比如门店等级、门店类型、商圈类型等。
3.4 门店经营智能决策
上述的门店选址和智能商品调配补也是智能决策的分支，门店经营智能决策的设想是基于现在品牌连锁门店或者是快消渠道管理都会有划分不同门店匹配不同策略，在打造出优质单店模型后总结营销、推广、商品配置门店管理等方面的经验再推广到同类型的门店，这类需要大量数据、规律总结不断迭代的业务场景个人认为很适合转化为算法洞察发现机会提供决策建议，如图所示提供经营相关数据进行不同类型门店经营效果的算法归因，输出对不同门店的关键影响策略和风险预警，当然这只是一个简单设想，实践起来必然很挑战和困难。
结语：其实要达成智能门店选址或者作为算法补充数据直接构建相关指标体系或者按需梳理设计数据，只在有需要标签时比如补充用户标签的人群圈选时取数生成标签，灵活看取应用哦。
