随着大数据和人工智能技术的发展,建立精细化的用户标签体系变得尤为重要。在口腔消费医疗行业,用户标签不仅有助于医疗机构深入理解患者需求,还能提供更加个性化的服务体验。
一、前文回顾
在上一篇中,复盘了标签是什么?标签体系是什么?以及建立标签体系的必要性、核心步骤和原则:https://www.woshipm.com/pd/6120134.html
1.1 标签的概念
标签是对某一类特定群体或对象的特征进行抽象分类和概括的结果。在口腔消费医疗领域,标签应当具有可解释性,并且要有具体或潜在的业务应用场景。例如,患者的基本信息(如年龄、性别)、就诊频率、消费习惯等都可以被抽象成标签,从而更好地指导医疗服务提供者识别和满足患者的需求。
1.2 标签体系的定义
标签体系是由一系列标签组成的集合,这个集合必须是科学合理的,并且易于管理、维护和迭代。在口腔消费医疗中,标签体系可以帮助医疗机构更好地组织和理解患者信息,进而提供更加个性化的服务。
1.3 构建标签体系的前提条件
构建标签体系的前提条件包括:
在口腔消费医疗领域,医疗机构管理和服务的对象主要包括:患者、地理位置、服务项目、医疗设备、合作机构以及患者信息。虽然这些对象各不相同,但最终的管理和服务目标还是集中在具体的患者或合作机构上。通过分析患者的基本属性、行为习惯、心理特征等内容,医疗机构可以预测患者的行为倾向,从而制定相应的服务策略和管理措施。
医疗机构通常有两种途径来实现这些目标:
1、自主管理路径:
2、合作管理路径:
2.2.1 为什么需要对标签进行管理?
在口腔消费医疗领域,构建好标签体系仅仅是完成了从无到有的初步工作。为了使标签体系更好地适应不同发展阶段的业务需求,还需要对标签的整个生命周期进行管理和迭代。标签管理可以确保标签体系始终与当前业务状况相符,及时反映患者的新需求和市场变化,从而持续优化医疗服务。
2.2.2 谁需要管理标签
标签需求通常来源于业务部门。总体来看,标签需求可以分为不同类型:
1、从标签值是否变化的角度划分:
(1)静态标签:这类标签的值通常是固定不变的或极少改变,如患者的出生日期、姓名等。这些标签通常被称为“属性标签”。
(2)动态标签:这类标签的值会随时间或情境而变化。例如,患者的年龄、就诊频率、是否为活跃用户等。
2、从标签值可信度的角度划分:
(1)事实标签:这类标签值是可靠的,通常是基于患者手动填写的信息或从外部采购的数据导入的。
(2)预测标签:这类标签值是通过深度学习或机器学习模型预测得出的,具有一定的可信度但并非完全准确。
无论标签需求多么简单,例如患者的基本属性标签(如姓名、性别、年龄),都需要技术支持来实现业务需求。以患者的基本属性标签为例,开发人员需要根据业务需求设计数据存储结构,决定是使用“竖表”(适合计算但不利于查询)还是“横表”(方便查询但不便计算),并考虑标签的计算逻辑、数据来源、更新频率以及触发更新的条件等一系列问题。
随着业务的发展,标签管理通常会经历以下几个阶段:
(1)研发管理:最初,标签的创建和管理主要由研发团队负责。
(2)产研提供工具:随着业务增长,产品和研发团队会提供标签管理工具,让运营人员能够自主取用数据,实现灵活的标签管理和分析。
(3)厂商提供工具:最终,可能会引入第三方工具或平台,使客户能够自主取用数据,并实现自定义分析,进一步提升标签管理的效率和灵活性。
通过这些步骤,口腔消费医疗机构可以确保标签体系始终与业务需求保持同步,从而更好地服务患者,提高运营效率和服务质量。
2.2.3 管理标签需要做什么
为了确保标签体系的有效运行,需要围绕标签的全生命周期进行全方位管理:
1、标签的增、删、改、查:
2、 标签计算策略的管理:
3、标签应用频次管理:
2.2.4 用什么管理标签
在口腔消费医疗领域,标签管理涉及多个环节和技术工具:
1、研发团队:对于研发团队来说,标签管理通常通过数据库和监控日志来实现。数据库用于存储标签数据,监控日志则用于记录标签的变更历史和使用情况。
2、产品运营团队:
通过这些工具和技术的支持,口腔消费医疗机构可以更好地管理标签体系,确保标签的有效性和实用性,从而提升服务质量和患者满意度。
2.3 标签管理体系设计
2.3.1 业务场景:口腔消费医疗中提高患者转化率的分析场景
在口腔消费医疗领域,提高患者转化率是一项重要的任务。为了实现这一目标,数据中心需要为一线运营人员提供“用户标签信息”,帮助他们更有效地筛选和管理患者。通过分析患者的基本信息、就医习惯等多维度数据,数据中心可以构建用户标签体系,并自动为一线运营人员提供有价值的患者筛选信息。
2.3.2 自动化标签数据建设
数据建设在这一过程中扮演着关键角色,其主要任务包括:
1、数据收集与整合:
2、 标签分类与生成:
3、 自动筛选与推荐:
如下是口腔消费医疗分析的相关标签(部分):
具体业务逻辑数据提取方式:
不同业务板块可利用的业务字段:
不同业务字段,完成自定义筛选的CDP客户管理判断条件:
【标签管理工具】产品原型界面设计如下:
2.3.3 标签闭环业务逻辑建设
在口腔消费医疗领域,构建自动化标签体系不仅需要考虑标签的生成,还需要结合业务闭环来设计标签的动态更新机制。特别是在标签的自动移除方面,确保标签体系能够实时反映患者的真实状态,从而提高标签的准确性和实用性。
1、自动化标签的动态管理
在口腔消费医疗中,标签的自动化建设需要考虑以下几个方面:
(1)标签生成:
(2)标签更新:
(3) 标签移除:
2、业务闭环的设计
为了实现标签体系的闭环管理,可以考虑以下业务流程:
1、标签生成:
2、 标签更新:
3、 标签移除:
通过这些动态管理机制,口腔消费医疗机构可以确保标签体系始终反映患者的最新状态,从而更好地服务于患者,提高服务质量和患者满意度。
2.4 标签的应用
在口腔消费医疗领域,标签的应用可以帮助医疗机构更有效地管理和优化患者服务。以下是标签在具体业务场景中的应用示例:
1、搜索场景
通过标签分类,医疗机构可以为患者提供更加便捷的查询导航,使患者能够快速找到所需的服务或信息。
2、推荐场景
结合患者标签和服务标签,医疗机构可以为患者推荐可能感兴趣的项目或服务,提升患者满意度和转化率。
为了使标签管理工具更加“产品化”,可以考虑新增以下功能模块:
1、标签计算策略展示与配置:
2、 拓展标签类型:
3、 业务应用情况统计分析:
BI模块:增加BI模块,统计分析每类标签、每个标签的业务应用情况,帮助医疗机构更好地理解标签的实际效果。
4、标签变动审核流程:
审核机制:考虑增加标签变动的审核流程,确保标签的准确性和可靠性。
5、提供常用标签体系模板:
预置标签体系:提供一些业界常用的标签体系模板,如RFM用户分群体系,包括标签体系和每个标签的计算规则。
6、搭配算法模型自训练平台:
机器学习平台:搭配预置常用NLP分类、文本分类、NLP要素抽取、NLP情感识别等模型的算法模型自训练平台,一同提供给医疗机构使用。
通过这些功能模块的增加,标签管理工具将成为一个更加全面和实用的解决方案,帮助口腔消费医疗机构更好地管理和优化患者服务。
三、全文总结
本文首先回顾了标签及其标签体系的概念,并阐述了标签体系在口腔消费医疗领域的价值。随后,本文介绍了在哪些业务场景下需要建立标签体系,包括电商、内容推荐以及城市治理等场景。接着,文章详细探讨了标签管理的重要性、管理标签的主体以及管理的具体内容。最后,本文以口腔消费医疗中的“风险标签”管理工具为例,展示了其产品设计实例,并讨论了若要进一步优化或将其转化为商业化产品,后续需要开展的工作。
通过这些内容,本文全面地展示了标签体系在口腔消费医疗中的应用,并提出了进一步优化标签管理工具的方向,以期更好地服务于医疗机构和患者。
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题图来自Unsplash,基于CC0协议。
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