开发客户是什么职位，开发客户是什么职位类别？

精细化运营的关键在于对用户需求的深刻洞察，通过建立多层次的标签体系来精准描绘用户特征并提供个性化服务。本文将深入探讨如何构建这一精细化标签体系，以及如何有效地将其应用于个性化运营策略中。

经过十多年的快速发展，移动互联网的流量红利期已经结束。目前，各大应用程序的日活跃用户数量已接近饱和。在移动互联网的后半部分，企业必须致力于对现有用户进行更为精细化的管理，以提升用户触达的精准度和转化效率，从而推动企业进入下一个阶段的持续增长。

精细化运营的关键在于“精细化”本身。这里的“精细化”指的是对特定事物进行多角度的标签分类，从而描绘出用户在不同维度上的需求画像。

其次，最重要的环节是“运营”。“运营”指的是根据细致的标签体系，为用户提供个性化的服务和体验。

本文分为两部分，上半部分将重点讲解精细化运营中的首要环节：精细化标签，即标签系统。而下半部分则将探讨精细化运营的第二个方面：个性化运营，敬请期待后续内容。

一、标签是怎么来的？

标签分类并非仅仅是将商品标记为连衣裙、面膜或卫衣，或者把岗位归类为销售、行政和财务等大类，而是从更深层次上进行细分。例如，可以将连衣裙根据【风格】划分为甜美风、优雅风和通勤风等不同风格。同时，销售岗位还可以根据【行业】进一步分为房产销售、汽车销售以及金融销售等多种类别。

上述内容仅仅展示了事物分类的一个方面，而实际上每个事物都可以从多个维度进行分类。那么，这些分类是如何产生的呢？难道是运营人员凭空想象出来的高端名词吗？显然不是。事实上，这些分类维度和类型都是基于用户的真实需求所提炼出来的。

在招聘行业的一个例子中，企业在招聘【外贸经理】时，通常会希望候选人具备“医疗器械”和“电气”方面的产品经验，并对“东南亚”、“南美”和“中东”地区的市场有一定的了解。而在招聘【大客户销售】时，企业则会要求应聘者有“供电系统”的相关经验。这些职位要求实际上可以被提炼成标签，因此这些标签是基于用户的具体需求进行提炼的。

具体的挖掘方法应该考虑用户的需求和目标。并不是所有用户的要求都需要转化为标签，我们应该判断哪些信息是有价值的，哪些是不必要的。关键在于识别出用户核心需求和行为，优先挖掘那些能够提升用户体验和提供个性化服务的标签。同时，要避免挖掘过于琐碎的内容，保持高效。

二、如何挖掘标签？

标签挖掘的第一步是明确挖掘的对象，也就是要针对哪种事物进行深入研究。在电商平台上，挖掘的对象主要是商品类目，比如服装、电子产品和家居用品，甚至可以细分为连衣裙、卫衣、衬衫等具体类别。而在招聘平台上，挖掘的则是职位类别，例如销售、产品经理和会计等职位。

一旦确定了具体的挖掘对象，从理论上讲便可以开始进行标签挖掘。然而，在实践中，标签挖掘的工作往往需要高度的专业性，通常由对相关领域有深入了解的运营人员负责，甚至某些情况下需要领域专家来进行操作。即使是专家，面对不同的挖掘对象和多样化的挖掘维度时，也可能难以有效地完成标签挖掘任务。因为对于每个特定的对象，什么标签应被挖掘，什么标签又应被避免，都没有统一和固定的挖掘规范。相反，需要在逻辑层面上设立一些指导原则，并根据挖掘的结果进行评估和改进。此外，不同领域之间的挖掘逻辑往往也存在显著差异。

作者对招聘行业有一定的了解，整理了标签挖掘的三大原则，希望能对大家深入理解标签挖掘有所助益。

1、区别度

区别度指的是一个标签能够有效区分同类目下不同职位或简历的能力。例如，在销售职位中，如果要求具备“软件行业”或“教育行业”的经验，这些描述可以将销售职位划分为不同的行业，从而成为我们可以提取的标签。而“开发客户”是所有销售人员的共同职责，“良好的沟通能力”也是每个销售职位招聘时的普遍需求，因此这些词并不能区分不同的销售岗位，因此不适合用作标签提取。

2、可衡量

可量化指的是这一标签是一种明确的事实，避免了任何含糊或无法评估的情况。在许多职位上，通常会提及一些软技能，比如“出色的沟通能力”、“积极的态度”以及“强大的逻辑思维能力”。然而，这些软技能往往难以量化，至少在仅依靠简历中的描述时难以做到。因此，软技能和主观评价等，都是不可量化的表达，因此不适合被用作标签提取。

3、有门槛

“有门槛”指的是在某个领域中，特定的职位或技能需要具备一定的条件，不能随意由任何人胜任。以护士职位为例，尽管“药品保管”和“消毒隔离”等任务是每位护士可能要执行的，但即便有的护士没有相关经验，依旧可以学习并胜任这些工作。因此，对于护士这一职位而言，这些工作或技能实际上是没有设置门槛的，因此这些概念不适合标记为标签。

三、如何让标签成体系？

通过上述方法提取的知识标签主要为单一标签，例如“电商”“教育行业”“电销”“面销”“华北区”“华南区”等。这些标签数量众多，但存在粗细不一的问题，无法实现有效的体系化管理与使用。因此，我们需要对这些标签进行分类，建立层级关系，从而构建出一个系统化的结构。

1、分维度——搭建标签体系的基本树干结构

维度分类是指将挖掘出的标签进行整理，并为每个类别赋予一个维度名称。例如，“电商”和“教育行业”可以归类为“行业方向”，表示这些岗位或销售人员所属的行业。“电销”和“面销”则可归入销售方式，指的是用于销售产品的具体方式。

“华北区”和“华南区”是指特定的销售区域，即面向这些地区的客户进行销售。通过将单一的标签知识整合起来，形成一个系统，同时与具体的职能类别（如销售）建立关联，从而构建出下面红色方框内的标签体系的基本架构。

2、建层级——添加标签体系的繁茂枝叶内容

建立标签层级意味着将多种不同的标签分类成上下级的关系。比如，在上图中发现的标签包括“IT互联网”“电商”“母婴电商”和“跨境电商”。其中，“电商”是“IT互联网”的子类，而“母婴电商”和“跨境电商”则可以看作“电商”的子类。这些标签在重要性和范围上有所不同，因此不能简单地并列展示，而是需要构建层级关系，从而在逻辑上形成一个体系。通过系统化的标签，不仅有助于管理，还能进一步提高泛化推荐的效果。

从文本中提取的标签除了存在粗细不均的问题外，还面临多词同义的问题。这是因为不同用户在表达时会使用不同的词汇。例如，提取的标签中既有“国际电商”，也有“境外电商”和“跨境电子商务”，这些用词虽然不同，但基本意义相同。因此，我们需要对这些同义词进行统一处理，使标签规范化。这样的归一化不仅能减少标签体系中的数据冗余，还能为后续的算法挖掘提供明确的识别关键词。通过建立标签的层级结构并进行归一化，我们可以使原本简单的标签体系变得更加丰富多样，如上图绿色圆框中所示的内容。

3、定模型——确定标签体系的底层根部系统

在完成了各个维度的划分与层级结构的搭建后，我们已经建立起了一套相对完整的标签体系。然而，在实际的招聘领域中，职位种类繁多，不同职位所衍生出的标签各不相同，因此很难制定出一套统一的标签挖掘规则或框架，并且也很难对特定职位的标签体系进行有效的评估。

针对上述问题，我们构建了一个招聘领域的六维标签模型。这个模型是通过对各类岗位进行深入分析与归纳而形成的，它能够全面概括各类职位类型以及相关标签的关系。该模型归纳了招聘方对不同岗位在技能、工具、产品及客户等各个方面的知识需求。

可以用一句简洁的话来概括：这个职位的主要职责是什么，要求掌握哪些技术或技能，适用哪些渠道或工具，针对哪个行业或领域，处理哪些材料或产品，并提供给哪些客户所需的产品或服务，具体内容请参考下图。

六维模型在招聘领域的标签体系中扮演着基础性角色。这个模型使得我们能够从根本上理解每个职位的标签特征，无论是在标签生成还是评估阶段，都能够为标签体系的建立提供可靠的逻辑依据。

四、如何做好标签体系？

以上内容概述了标签体系构建的核心步骤，掌握这些基础知识能够帮助构建出标签体系。然而，要真正做好这一体系，仅靠这部分远远不够，整个标签运营过程非常漫长。本篇文章主要聚焦于标签体系的建立，后续还将讨论标签的收集、评估、产品运用、策略实施等内容。

每一个流程都是一个复杂的体系，而每个流程又都依赖于之前搭建的标签内容。因此，从事标签制作的同事在进行标签构建时，需全面了解后续标签运营的整个流程，同时也要清楚每个流程对标签制作的具体要求。

例如，在使用算法进行标签收集时，为了防止因歧义词而产生的挖掘错误，在初始阶段添加同义词时，就需要识别哪些词可能引起歧义，并尽量避免将这些歧义词纳入。

在实施推荐策略时，会基于标签进行相似类别的泛化。因此，在生成标签时，必须确保所有相似类别共享一致的标签。

建立标签体系通常需要投入大量时间和资源，而标签体系的运营则更加复杂，因为标签在业务中具有多种用途，其与业务的关系密切，牵一发而动全身。

随着跑马圈地时代的结束，移动互联网的下一个阶段需要关注“精细化运营”。这不仅仅是一句口号，而是要从行业的真实需求出发，有效解决实际的业务难题。

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