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今天我们来介绍下DMP(Data Management Platform)第2个重要模块——人群。
我们先明确下人群的定义:聚合具有相同属性特征或者行为的用户ID,用于指定业务运营场景使用,比如:发短信、看分析报告。
人群作为系统的中心链接模块,是使用方最常用的功能之一,需要系统化思考解决方案。
(图1.DMP产品模块图)
一、人群的使用场景
人群的主要使用场景是“精准营销”和“人群分析”,所以“人群”最核心的价值是数据的精准性。
(1)投放广告,精准人群定向投放使转化率提升。e.g.将一方DMP人群通过腾讯广点通lookalike模型进行放大,进行广告精准投放
(2)打通SCRM系统,做用户精准触达。e.g.打通短信、微信等自媒体渠道,实现人群自动化/周期性触达
(3)输出人群工具,实现变现。e.g.阿里巴巴/京东等大型零售商会将DMP工具能力赋能给商户使用,按照用户量级和使用时间收取一定费用
(1)人群用户画像分析。e.g.查看指定人群A下的男女占比,指定分析周期下购买金额分布、新增会员等
(2)人群对比分析。e.g.指定人群A和B,相同分析周期下,购买频次分布差异,积分使用差异等
(3)人群漏斗分析。e.g.指定人群A,指定分析周期下,在曝光-点击-加车-购买环节下的人群地域分布,会员等级分布等
(图2.人群分析看板示例)
二、如何生成人群
生成人群的方式通常有3种:预置标签创建人群,基于行为创建人群,离线数据包上传生成人群。
同时,为了使群组更为灵活应用,衍生出2种应用方式:群组组合,A/B分组。
如《DMP之新零售标签体系搭建》所提到,我们可以初始化预置一批常用标签,这些预置标签可用于快速圈人群。
标签生成人群有以下3大优势:
(1)支持快速圈定人群。由于预置标签在相应更新周期时间点会自动更新,所以可快速生成人群(无需基于数据重新跑)
(2)支持设置不同于标签的更新周期。标签通常有自己的更新周期(e.g.:每日/每周/每月),生成人群后可设置不更新或者跟随标签更新,应用于不同业务场景
(3)操作简单。使用者通过配置简单的筛选条件,即可生成人群
(图3.标签生成人群示例)
基于行为创建人群具有较大的灵活性,基本上可以涵盖日常使用的圈人场景。
但是由于行为创建人群需要基于数据即时跑,所以需要一定时间才能获得人群。当同时跑的人群包过多时,整个生成人群的速度会较慢。
行为圈人通过4种类型的条件获得人群:事件/时间/事件对象/行为逻辑(频次/属性)
举例说明如下:
e.g.1 APP新客:在APP渠道仅下过1单的用户
事件:下单
时间:历史至今
事件对象:APP渠道
行为逻辑:次数=1
e.g.2 广东省A品牌潜客:在广东省近7天加车/搜索过A品牌的用户
事件:加车&搜索
时间:近7天
事件对象:广东省
行为逻辑:次数>=1
(图4.行为生成人群示例)
由于新零售行业公司数据来源渠道多且更新迭代快,所以DMP全面收集全渠道数据需要一定时间。
为了保证业务正常运转,通常需要保留上传离线数据的口子。这样,业务方能够从数据部门或者第三方平台拿到离线数据,然后上传到平台。
离线数据通常是可被识别的用户ID,比如:手机号、device id、Open id、会员卡号等。
为了使群组更为灵活应用,人群模块可支持选择多个群组进行“交并差”。如以下场景:
e.g.关注公众号但未购买过的用户。可通过以下人群1(交集)人群2即可获得目标用户群体。
人群1:通过标签生成“关注公众号”的人群
人群2:通过行为生成“历史订单为0”的人群
该功能通常应用于组织内用户运营团队。为了研究同一批用户在不同活动措施下的表现效果,需要拆分群组去做不同测试。
通过A/B分组可以快速生成同等份或者不同等份的用户子人群包,并通过SCRM工具实现测试。
e.g.为了度量同一批特征人群对不同券(300减80;200减50;400减10元)的偏好效果,我们将人群包X拆分成a/b/c 3个新人群包,各占33%。再通过SCRM发券工具发放到起帐户,观测券有效期内的使用率转化。
三、踏过的几个坑
以下是我搭建新零售DMP过程中遇到的坑,以及思考的解决方案。以下并不需要在第一期基建过程中需要考虑,但是作为异常点需要规划在系统迭代内。
1、人群下载
前期,DMP系统通常未能打通第3方系统,比如:短信、微信、广告投放后台等。所以,DMP需要保留下载人群ID入口,使用者可以下载人群ID再将人群上传至第三方系统,实现业务目的(发短信、微信)。
人群ID通常具有高度敏感性,建议将下载的ID匿名化,并卷入公司合规把控流程数据安全,以避免信息人为泄漏风险。
2、人群更新失败
数据/系统等问题导致的人群更新失败,一般需要从数据源/系统节点源头解决。
但DMP产品需要做好系统兜底措施,当出现人群更新失败时,第一时间通知相关研发和创建者,以便快速解决问题。
3、人群去重
创建人群的过程中,通常会碰到需要将人群1、人群2、···、人群N进行去重的场景。当人群数量不多的时候,可以通过人群的差集进行去重。
但是当人群过多时,该方案则不太现实。为保证人群模块的独立性,建议通过下游系统解决。
e.g.搭建短信防打扰机制(比如:1天/1条)和排序发送体系,并按照优先级发送短信,避免人群重复发送。
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3)伪造身份、冒充他人,通过头像、用户名等个人信息暗示自己具有特定身份,或与特定机构或个人存在关联。
6. 传播封建迷信,主要表现为:
1)找人算命、测字、占卜、解梦、化解厄运、使用迷信方式治病;
2)求推荐算命看相大师;
3)针对具体风水等问题进行求助或咨询;
4)问自己或他人的八字、六爻、星盘、手相、面相、五行缺失,包括通过占卜方法问婚姻、前程、运势,东西宠物丢了能不能找回、取名改名等;
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1)以各种夸张、猎奇、不合常理的表现手法等行为来诱导用户;
2)内容与标题之间存在严重不实或者原意扭曲;
3)使用夸张标题,内容与标题严重不符的。
8.「饭圈」乱象行为,主要表现为:
1)诱导未成年人应援集资、高额消费、投票打榜
2)粉丝互撕谩骂、拉踩引战、造谣攻击、人肉搜索、侵犯隐私
3)鼓动「饭圈」粉丝攀比炫富、奢靡享乐等行为
4)以号召粉丝、雇用网络水军、「养号」形式刷量控评等行为
5)通过「蹭热点」、制造话题等形式干扰舆论,影响传播秩序
9. 其他危害行为或内容,主要表现为:
1)可能引发未成年人模仿不安全行为和违反社会公德行为、诱导未成年人不良嗜好影响未成年人身心健康的;
2)不当评述自然灾害、重大事故等灾难的;
3)美化、粉饰侵略战争行为的;
4)法律、行政法规禁止,或可能对网络生态造成不良影响的其他内容。
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