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人群圈选怎么操作

在云计算领域,人群圈选是一种常见的策略,用于精准地定位和吸引目标用户。以下是一些常见的人群圈选方法:

  1. 地理位置圈选:根据用户的地理位置进行圈选,例如选择特定的城市、省份或国家进行吸引。
  2. 年龄圈选:根据用户的年龄进行圈选,例如选择18-35岁的年轻人群。
  3. 性别圈选:根据用户的性别进行圈选,例如选择男性或女性用户。
  4. 兴趣爱好圈选:根据用户的兴趣爱好进行圈选,例如选择喜欢运动、旅游、音乐等特定领域的用户。
  5. 行为圈选:根据用户的行为进行圈选,例如选择最近一周内访问过特定网站的用户。

在实施人群圈选策略时,可以使用腾讯云的各种产品和服务,例如云服务器、数据库、存储、CDN、移动推送、大数据分析等,以满足不同场景的需求。具体的应用场景和产品推荐可以参考腾讯云官方文档和案例。

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画像平台人群创建方式-明细行为圈选

虽然画像数据是浓缩精简后的核心数据,但在很多人群圈选场景中依赖行为明细数据,比如运营人员希望找出2022-08-15 10:00:00到2022-08-15 12:00:00之间通过手机客户端点赞了某篇文章的用户...HOW: 行为发生的方式,比如点击、分享、评论等操作,还包括当时使用的操作系统、网络类型等。WHAT: 行为关联的相关内容,比如点赞的文章ID,评论的视频ID,分享的直播ID等。...其中action_type和action_content只简单记录了行为类型和关联到的文章ID,其也可以通过JSON字符串的方式存储更多相关信息,比如操作时的网络类型、操作系统、App版本,文章的分类、...其中通过action_time严格限制了行为发生时间,通过operation_page限定了通过客户端操作。...行为明细数据包含时间属性,可以计算出每一个用户按时间排序后的行为序列,基于该序列可以实现行为序列圈选。比如圈选出点赞文章后又分享文章的用户,找到收藏商品后最终购买了商品的用户。

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毫秒级从百亿大表任意维度筛选数据,是怎么做到的…

3、业务实现 在搭建了人群圈选引擎之后,我们重点改造了我们的消息推送系统,作为人群精细化运营的一个重要落地点。 3.1 闲鱼消息推送简介 消息推送(PUSH)是信息触达用户最快捷的手段。...但是临时性的、需要立刻发送、紧急的PUSH任务,就需要BI同学介入,每个PUSH任务平均约需要占用BI同学半天的开发时间,且操作上也比较麻烦。...实时计算层:根据人群的筛选条件,从用户大宽表中,查询符合的用户数量和用户ID列表,为应用系统提供服务。 人群圈选前台系统:提供可视化的操作界面。...闲鱼PUSH系统:从人群圈选前台系统中获取人群对应的where条件,再从实时计算层,分页获取用户列表,给用户发送PUSH。在实现过程中,我们重点解决了分页查询的性能问题。...人群圈选系统为闲鱼精细化用户运营提供了强有力的底层能力支撑。同时,圈选人群,也可以应用到其他的业务场景,比如首页焦点图定投等需要分层用户运营的场景,为闲鱼业务提供了很大的优化空间。

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人群创建的基础:画像标签BitMap

使用画像宽表圈人的逻辑是从明细数据中找到满足条件的用户并最终构建人群,而使用BitMap进行圈人会对用户进行预聚合,在人群圈选时直接使用聚合后的结果进行计算。...首先将指定标签值下的所有用户聚合后生成BitMap,然后基于这些BitMap执行交、并、差操作实现人群筛选。图5-8展示了基于宽表和BitMap进行人群圈选的功能示意图,两种方式最终产出的人群相同。...BitMap特殊的数据结构决定了其适合做用户聚合并应用到人群圈选场景下。...多个RoaringBitMap可以在内存中直接进行交、并、差操作,最终实现人群的创建。...业界一般使用混合模式,优先通过BitMap进行人群创建,不适用的场景下兜底使用画像宽表进行人群圈选。采用混合模式要考虑对齐画像宽表和BitMap的标签时间,这增加了工程的实现复杂度。

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一文读懂:画像平台人群包产出进阶之路

产品需求是基于这张宽表可以实现人群圈选功能:用户通过可视化的页面选择标签并配置筛选条件,系统可以快速找到满足条件的用户并生成人群。...ClickHouse作为缓存随着人群创建数目的增加,完全基于Hive表圈选人群的问题逐渐暴露出来:当人群集中创建时其产出效率较低。...ClickHouse主要应用在OLAP场景下,工程上考虑将作为Hive表的“缓存”来加速人群圈选的速度。人群圈选的初衷是找到所有满足条件的用户,可以把用户筛选语句直接交由ClickHouse引擎执行。...如图9-7所示,人群圈选功能的实现已经从单纯的Hive查询转变为ClickHouse查询优先、失败后Hive兜底的方式,人群圈选速度提升明显,人群产出时间从几十分钟降低到几分钟。...ClickHouse支持基于BitMap的人群创建,可以将画像宽表中的数据转换成不同标签的BitMap数据,灌入ClickHouse中之后可以借助BitMap的交并差操作实现人群创建。

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人群创建的基础:画像宽表

​本节主要介绍人群创建所依赖的画像宽表的生成方式。为什么要创建画像宽表?基于原始的标签数据表进行人群圈选有什么问题?如何生成画像宽表?针对这些问题本节会给出详细解答。...当用户圈选需求涉及任意N天的用户行为时,只能通过存储历史标签数据来解决。 支持跨时间的人群分析。...画像宽表存储 画像宽表数据存储在Hive表中,可以通过Hive SQL执行人群圈选操作,由于其依赖Hadoop生态下的数据引擎执行,其执行时间通常在几分钟到几十分钟不等。...如果画像平台用户对于人群圈选的速度没有要求,直接基于Hive表进行计算是可行的。...ClickHouse也比较擅长做宽表分析,基于这一特点可以把其作为Hive表的“缓存”使用,从而满足人群圈选人群分析的提速。

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数据中台:从0-1,数据服务平台(DMP)实践

标签口径不一致:用户画像、精准营销平台人群圈选、算法特征都会涉及到用户或商品标签,各个系统存在标签同义不同值、同值不同义的问题,导致标签复用度低、重复建设带来的成名和资源浪费,这也是中台要重点解决的问题...业务运营靠经验:一般精准营销平台强调基于标签圈人的能力,什么样的用户适合推什么样的产品,提供什么样的服务,靠运营同学人工操作,基于经验或数据分析,确定特定场景下的人群标签条件,圈选后进行后续营销动作。...产品、运营 二、怎么做?...提供基于标签圈人的能力,精准圈定目标人群进行分析或数据输出 功能要点:人群列表,新增人群流程(圈选、excel等自定义上传、SQL语句)、人群画像、人群输出(接口或场景配置) (4)场景管理 目标:对接营销...若公司已有相应组件,可接入复用 三、做的怎么样? 经过项目推进后平台顺利上线投产使用,那该如何评价产品是否成功?

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小程序是如何设计百亿级用户画像分析系统的?

画像应用:提供基础标签分析及针对特定人群的标签分析,另外还提供人群圈选跟踪分析及线上应用等。...怎么设计能节省存储同时加速查询是重点考虑的问题之一。...性别标签:男 -> 男性用户人群包,女 →女性用户人群包。 平台行为数据是指官方进行上报的行为数据,例如访问、分享等行为数据,使用者不需要进行任何埋点等操作。...对标签对应的人群转成 Bitmap 方式处理,用户的不同规则到最后都会转成针 Bitmap 的交并差补集操作。...4.4 人群跟踪应用 4.4.1 人群跟踪分析 在按照用户规则圈选人群后,统一对人群进行常用指标(如活跃、交易等指标)的跟踪。

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自如用户画像平台建设实践与营销应用

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画像平台常见架构及技术选型

画像数据存储引擎是为了提高人群圈选速度,直接基于底层大数据原始表做人群圈选性能较差,需要借助画像数据存储引擎提高人群生产效率。...本节提到的技术选型主要偏重存储层涉及的画像引擎及画像分析相关技术方案,对应到功能层面上的人群圈选和画像分析功能。 阿里达摩盘是阿里妈妈广告投放平台,该平台可以进行人群圈选并应用于后续广告投放环节。...美团和滴滴的实现方案比较相似,在人群圈选中主要使用的是Elasticsearch和Spark引擎,Elasticsearch可以快速找到筛选逻辑比较简单的人群,当涉及复杂的圈选逻辑时可以降级为Spark...百度内部用户画像相关圈选和分析基本都是基于Doris实现的。知乎的画像圈选也借助了Doris,并把Spark作为一些特殊业务场景下人群圈选的计算引擎。...最近几年ClickHouse比较流行,今日头条DMP以及CDP均通过ClickHouse实现了人群圈选,借助ClickHouse的BitMap实现了人群圈选的提速;快手DMP在人群圈选场景下也借助ClickHouse

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三歪已经慌了

科普一下推送是怎么做的 之前写过一篇关于推送的文章,也算是科普了一把什么是推送消息,有兴趣的同学可以去看看:三歪带你了解什么是Push消息推送。这次在上面的文章基础上补全一下。...运营要推送消息给用户,首先需要圈选一个人群去推送。 人群量需要管控:我们在圈选的时候,如果运营圈定的人数大于一个阈值,我们会走邮箱让主管确认是否需要圈选这么一个大的人群去推送。...这块有两个目的: 首先我们是认为推送的人群应该是精细化的,什么标签的人群应该收到什么的推送。不应该圈定一个庞大的人群去推送同一条文案的消息(新闻APP除外)。...在运营圈定人群后,我们会有单独的测试功能去「测试单个用户」是否能正常下发消息,文案链接是否存在问题。 这一个步骤是必须要做的,给用户发出的消息,首先要经过自己的校验。...线上消息有「去重」的逻辑: 在某段时间内,过滤掉重复消息 运营类消息推送(圈定人群的方式去下发消息)同一个用户需要相隔一段时间才能下发一次。 ?

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数据化运营:算法模型可以取代业务经验吗?

用户分层运营的方式一是基于运营的业务经验,将运营场景抽象成标签规则进行人群圈选和触达营销,另一个就是利用算法模型进行人货场的智能匹配。这两种运营方式各有什么优劣势呢?...最近CDP平台新增了很多算法挖掘的标签,扩展了基于算法模型直接输出目标人群的场景,通过AB对比,算法圈选的目标人群的转化效果要好于运营基于经验、规则人工圈选的效果。...有同学不禁问道,既然基于算法的运营过程不需要运营介入,省去人工圈选的动作,可以输出更精准的人群,转化效果更好,那是不是基于算法的智能运营可以取代基于经验的业务规则运营呢?...从上述案例可以看出,规则运营,需要具有具备良好的业务经验和一定的数据思维才能将目标用户识别条件标签化,主要特点如下: 优点 1.行动敏捷,明确运营场景以及人群圈选条件后,可以快速进行人群输出,是CDP平台运营可以自助圈选...2.基于模算法模型的人群圈选可以覆盖更多特征维度,用户分层能力更多样化、精细化。

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以用户运营平台为例,从0到1拆解产品设计

标准是指,我们怎么定义一个完整的数据,需要有名称、值类型、取值的范围、加工的逻辑等。而权限则决定这个数据归属于谁管控,密级程度又决定了不同角色的操作,包括读、写以及使用。...描述完了底层支持,下一个部分就是用户运营平台的表现层“用户圈选”,那数据平台到底是怎么为“用户圈选”提供能力的呢?...3-2、产品表现:用户圈选 在选取用户时须考量的产品功能为:圈选方式、圈选频次、圈选条件及人群服务。 实质上这4个功能的底层支持都来自于用户数据平台,用户运营平台则负责服务的运用及表现。...1)圈选方式 条件选取 这是在可视化、自助化选择用户条件后,通过与其取值范围进行比较经计算生成人群数据包的一种形式。 一般来说,具备抽象为可视化条件的数据使用较为高频,数据准确性较高。...自主上传则没有动态提取这一说法,都是一次性的操作。 3)圈选条件 下方的交互仅面向于条件选取,而SQL、上传、智能的交互都是不同的表现方式。

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