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看似小小的标签和平淡无奇的标签管理,在大数据营销中却是一个发挥基础作用的角色和一种有着巨大价值的存在。不论是作为数字营销具体环节的定向、到达、追踪、记录、分析、优化,还是同为技术设施中间件的 DMP、用户身份识别、API 接口,都离不开标签管理的应用支持。

在数字营销实践中,标签管理(Tag Management)一直以来都不是一个足够时髦和性感的话题。毕竟,它既不像 DSP、DMP、RTB 那样在 2015 上半年热得发烫,也不如大数据、云计算、SaaS 那样听上去高大上。即使是镜面专栏上期文章的主题「用户身份识别」相比之下出镜率都更高一些。

然而,看似小小的标签和平淡无奇的标签管理,在大数据营销中却是一个发挥基础作用的角色和一种有着巨大价值的存在。不论是作为数字营销具体环节的定向、到达、追踪、记录、分析、优化,还是同为技术设施中间件的 DMP、用户身份识别、API 接口,都离不开标签管理的应用支持。身为积极拥抱数据与技术驱动的营销科技人,有必要了解这个偏后台基础应用的原理,以更好地理解当今各种数字营销实践活动。

标签就是一串代码

我们经常说给某某人/人群打标签,其实是一种分类、提炼、总结对象(可以是人、物、事,或这些要素的综合,即场景)显著特征的过程,这对于以精准、个性化为诉求的大数据营销是必要的。营销活动要进行市场细分、识别目标受众 TA、在适合的场景下定向与TA开展适合的沟通,都是要基于对消费者需求特征的理解;这种理解所产生的洞察,来自许多资料和数据,却又往往导向许多个标签。这种标签化,既是一种信息的提炼和降维,也为理解消费需求乃至整个数字营销活动提供了一种技术上的可落地实施方案的可行性,也就是利用信息技术让计算机来自动化地识别提炼各种对象的特征并打上标签。

具体来说,就是添加程序代码,充当观察员、销售员、记录员、分析师等多种功能角色。如图 1 所示的代码就是实现营销重定向功能的标签。

数字营销-标签管理-01

图 1:营销重定向标签代码                 Source: marketingland.com

所以,从技术的角度来看,标签就是一串串的代码(在当今的互联网环境中往往是 JavaScript),用来实现特定的功能,供第三方软件来追踪、分析、报告数据。形式上可以是加在页面 html 代码(如标签)中,也可以是放在 1 个像素的图片里随页面一起载入。

现代数字营销对标签丰富化的需求

然而,单单加代码打标签并不足够。如之前所说,为了与对的 TA 在对的场景下开展对的沟通,打标签的对象就是多种多样的,可以是人、物、事,或者是这些要素的交叉综合,即近年来火热的概念:场景。

这里举一个案例。在一次航空意外险移动 DSP 投放策略研究中,百度营销研究院希望找到的 TA 是经常出差的商旅人群。但是商旅人群并不是任何时间地点都会需要航空意外险,所以光找到这些人本身并不够,从提升 ROI 以及更好地用户体验的角度,还要找到他需要这个产品的场景,我们认为这个对的场景就是当他在机场或去机场的路上。于是定向条件就成了综合了人和场景这两个条件。总的来说,我们使用了这些定向方式:

  1. 时间定向:campaign 投放前一个月以内
  2. 关键词定向:搜索过出差、旅行、机票等关键词:
  3. app 定向:手机上安装了携程、慧通商旅、航旅纵横等商旅类 app
  4. 使用了 LBS 方圆定向:在机场或高速公路方圆若干公里以内的范围

通过定向方式 1 – 3 来确定目标人群 TA,定向方式 4 来确定当时的场景,同时满足上述定向条件的 TA 才是我们投放的对象。而所有这些定向条件,都离不开这些要素的标签化。

从这个案例可以看到,为了接近达到精准,满足多个定向条件,我们需要打的标签种类是多样的,数目是繁多的,尤其是场景标签的实现,为最细粒度的场景化营销提供了可能。而且,随着对用户需求理解的加深,不断会有新的定向条件产生,如果实验测试效果不错,就会作为数据产品的迭代有新的标签加进来供广告主选择使用。所以,标签的丰富程度,有时也成为衡量一款 DSP 产品能力的标准之一。

投放是这样,广告主自身的效果监测也是如此。

拿网站分析来说,广告主需要对来到其网站或 APP 的用户行为进行监测,也就是追踪、记录、报告。而用户的属性、动作、行为、场景是五花八门多种多样的,不同的标签做不同的事情,相应的标签种类和数量也就跟着上升。更重要的是,不同渠道、不同 campaign 要重点监测的指标也会有差别,所以对于开展多渠道营销或运营多个 campaign 的广告主而言,需要去应对的标签就更多了,整个过程就就容易变得繁琐而复杂。

标签的管理问题

用心的读者到这里会发现,既然我们的精准投放或效果监测都对标签丰富性(种类和数量)有高需求,那么自然衍生出一个问题:如何管理标签?

标签的管理问题有两层含义。

  • 第一,上面已经用许多篇幅提到,就是标签越来越多,越来越复杂,就需要进行有效的管理,也就是放在一起,分门别类,便于统一规划组织。
  • 第二,标签的管理除了放在一起、分门别类之外,服务于日常的投放、监测活动经常要进行增加、删减、修改等操作。例如放松定向方式以扩量,新上线一个 campaign 要监测不同的业绩指标,洞察发现某种用户行为有了新的变化特征所以要在原来监测指标基础上加以修改,等等。根据一项 Forrester 的调研,管理 tags 成为一项挑战性的任务:73% 被访者编辑过 tags;59% 每月至少有一次新增 tags 的操作。

然而,既然数字营销中的标签其实是一串串程序代码,对于许多非程序员出身或不擅长技术操作的营销人员来说,这就成了「不可能完成的任务」,标签管理也就变成了一项沟通工作:一有增删改的需求,就要不断地麻烦公司的IT部门,而后者也不胜其烦,正常开发进程被这些在他们看来「易如反掌的任务」打断。

由此来看,标签管理是个有巨大企业需求的实际问题,对这个问题的解决,形成了营销科技领域的一个细分市场:标签管理市场——提供各种解决这个问题的标签管理软件(作为 SaaS 的一种数据产品)及解决方案。

标签管理软件及其价值

标签管理可以看成是一个容器,将页面所有的 tag 整合在一起,如图 2 所示。左侧是没有标签管理软件的情况下,广告主为了监测网站的效果,分别添加了不同功能的代码(实际中要添加的检测代码种类和数量要比这个示例更多):

  1. analytics.js(网站分析);
  2. content analyzer.js(文本内容分析);
  3. a-b-tester.js(A/B test);
  4.  remarketing-pixel.js(再营销追踪)。

从中我们就可以感到有必要对这些散落在各处的标签进行统一管理。这就是右侧有了标签管理软件后所做的事情,将所有标签都集中在一起(tag-manager.js),并提供一个可视化界面来做各种操作。

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图 2:标签管理软件(TMS)的价值示意        Source: seomoz.org

这个软件既可以是独立的软件,也可以是集成在 DMP、DSP、CRM 或监测统计软件中作为它的一个功能组件,而且后者正在形成一种趋势(关于 TMS 与 DMP 之间的关系我们可以另开一篇文章来讲述)。但不管何种形式,标签管理软件让营销者可以方便的对其设定规则,增加、删减,什么时间启动/关闭什么 tag,所有这一切不需要代码操作,尽量避免 IT 部门的介入。一款好的 TMS(Tag Management Software)会越减少 IT 的实际介入。这对广大营销者来说可以说是一道福音:无需成为一名开发者、码农、IT 专家就可以把玩万千标签(代码)于手掌中实现自己的精准投放和效果监测;但前提是需要理解背后的原理以及如何设定好的规则(这也就是这篇文章的目的呀)。

所以,标签管理是应需而生,应运而生,是营销走向精细化、定制化,数据驱动,强调测量与追踪能力的具体落实手段。作为后台运行的一款基础工具,可以说几乎所有数字营销者都需要标签管理,尤其是使用多种渠道(展示、搜索、社交、网盟电子邮件……),考虑到当今的多屏时代以及跨屏跨设备营销的盛行,更能凸显标签管理的必要性和意义价值。

标签管理软件的未来

在当今营销科技领域走向融合的背景下,标签管理软件也在逐渐和各种相关软件集成在一起,乃至成为整体营销云解决方案的一个组成部分。标签管理软件 Tealium 的解决方案就是如此(如图 3),而这很可能代表了这个市场未来的发展方向。

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图 3:Tealium 的标签管理解决方案                       Source: Tealium

说了这么多,到底有哪些标签管理软件呢?在文章的最后,我们为大家挑选了国外业界比较公认领先且引领方向的几家 TMS 如图 4,作为一个小小的福利,送给热爱数字营销的你们。

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图 4:领先的标签管理软件(TMS)厂商                  Source: 百度营销研究院分析制图

文章来源:百度营销研究院 , 作者:李无穷


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