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圈选精准人群

圈选精准人群是指在市场营销中，通过对目标客户群体的精确定位和分析，以便更有效地进行营销活动，从而提高销售和市场份额。在云计算领域，圈选精准人群同样非常重要，因为它可以帮助企业更好地了解其客户的需求，并为他们提供更加个性化的服务。

在云计算中，可以使用各种不同的技术和工具来实现圈选精准人群，例如大数据分析、人工智能、机器学习等。这些技术和工具可以帮助企业更好地了解其客户的行为和喜好，并据此制定更有效的营销策略。

在腾讯云中，可以使用云端数据分析、人工智能和机器学习等技术和工具来实现圈选精准人群。例如，可以使用腾讯云的云端数据库和数据分析工具来存储和分析客户数据，并使用人工智能和机器学习工具来分析客户行为和喜好，从而制定更有效的营销策略。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

云端数据库：https://cloud.tencent.com/product/cdb
数据分析工具：https://cloud.tencent.com/product/analysis
人工智能：https://cloud.tencent.com/product/ai
机器学习：https://cloud.tencent.com/product/ml

这些产品和工具可以帮助企业更好地了解其客户，并据此制定更有效的营销策略。

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CDP平台赋能精细化运营实践

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RTA一种广告精准投放的新玩法？

背景爆发式增长的红利过去了，要想持续的营收增长，精细化的营销是必须的，巨大的流量主，广告主要精准触达用户，对长效ROI的需求日益增长，提高投放效果，那么RTA新的玩法就出现了，其实不难理解，个性化的精准投放实现在广告主侧实现...精准投放所依赖的数据在广告主侧，基于数据安全的考虑不会把数据同步到媒体侧，又想达到目的，那么基础数据都不出来，通过加密设备编号进行问询就好了。联邦学习也是一种方式，实现成本高，实际也不知是否真的适用？...什么是RTARTA即Realtime API的简称，用于满足广告主实时个性化的投放需求，这里的实时是指API接口实时调用，比如定向人群包圈选可能都是T+1，甚至T+2。...2.广告主RTA人群圈选，营销目标，比如拉新、促活，用户分析。3.广告主离线算法模型，通过算法模型进行人群圈选输出。4.接口性能，因为API实时接口调用，接口调用要求较高，50ms-100ms。

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基于POI和地理围栏的精细化运营实践

二、POI和地理围栏的应用场景 1.用户特征识别信息盲点补充人群的差异化运营几乎是现在每个精细化运营的企业都在做的事情。...例如，小区周边新开了一家生鲜买菜的线下体验店，需要对曾经在周边1Km内取菜点取过菜的用户进行短信推送，吸引用户前来光顾，此时主要会用到【XX小区】+【周边1Km】+【订单数>0】等标签条件，来圈选出目标人群...，进行精准营销触达。...即，建立完善的LBS类的标签，与已有的精准营销平台打通，实现从圈选到营销触达的一站式能力。数据产品规划时，针对LBS标签需求提供灵活的配置能力。...：通过多种条件筛选出目标POI或周边区域，如POI类型、属性、省份、城市、具体地址信息等，离线场景直接圈选目标人群，实时场景输出区域规则服务输出：圈选的目标区域，作为LBS位置标签，对接精准营销平台，

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火山引擎智能外呼联合火山引擎VeDI升级服务，让企业精准营销不再难

，做到外呼前精细化圈选呼叫对象，匹配合适的呼叫时机与呼叫策略；外呼后根据客户目标全方位收集并分析呼叫中生成的数据信息，实现营销的精准化、高效化以及个性化，为企业带来全面的竞争优势。...精准区分目标人群一键触达高效外呼众所周知，盲目外呼海量客群形同大海捞针，大量无效触达会造成成本的提升和资源的浪费。...在火山引擎智能外呼中，企业可根据用户的基础属性和偏好完成精细化分层，区分不同类型用户，精准触达外呼特征人群。...例如某头部快消品牌在某购物节活动营销外呼中，通过VeCDP圈选高潜目标人群，意向客户洗出率提升超过50%。精准分配外呼时机助力提升有效接听如何提升接通率，实际触达更多目标用户？...精准分流业务场景量身定制匹配外呼一直以来，精细化客群运营是企业数字营销的必修课题，不同特征人群所处的用户生命周期以及用户需求等均不一致，如果可以做到针对特征用户精准匹配需求场景，就能够让外呼效果事半功倍

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CDP、DMP、CRM都是什么，你分得清楚吗?

腾讯广点通DMP，基于微信生态的上万+用户画像标签，以及公众号、朋友圈、QQ空间等多样的广告渠道资源，提供人群圈选、人群洞察、广告投放、效果追踪、账户管理等一系列广告投放相关的功能;阿里达摩盘是淘宝、天猫卖家在阿里系产品广告投放平台...，基于淘宝、天猫、支付宝等全站用户数据构建电商用户画像标签，支持广告精准投放，功能和腾讯DMP比较类似。...此外，基于数据标签圈选目标人群，进行360度立体的画像洞察分析，协助业务进行商业分析指导决策，为企业的业务增长赋能。...场景配置：基于拉新、召回、节假日不同营销需求，配置运营场景，基于标签进行人群圈选，并可将人群结果以数据文件、数据服务等方式对前端应用输出。...效果分析：场景命中的用户转化效果实时分析，优化人群圈选与触达策略，形成反馈闭环。

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朋友圈选美大赛

但是昨晚逛朋友圈看到该课程的一个学生在他的公众号：《医学僧的科研日记》，写了一个笔记：突变特征(Mutational signatures)，让我很感动，就翻了翻他的朋友圈，发现一个超级有意思的图及配文《朋友圈选美大赛

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袋鼠云申杭：数雁 EasyDigit，致力成为金融行业数据洞察平台供应商的 “领头雁”

数字化的精准营销是非常有效的手段之一。...然后每次有营销活动，业务人员都会提供营销的规则，大数据开发再基于这些规则，利用标签宽表，筛选出对应的人群，形成人群包，并用这些人群包和第三方 MA，投放系统做对接，实现定向的投放，触达目标客户。...然后使用标签，进行人群圈选、用户画像及人群洞察，然后对接下游 MA、CRM、规则引擎等系统，实现人群的定向营销，整个过程业务人员全部可以自助式的完成，真正意义上面向于业务方的营销平台，大大提高了营销的效率...极速分析：底层集成高性能的计算引擎，提供秒级的数据查询能力，例如用户做标签数据查询、人群圈选时，能享受到秒级的高效产品体验。...● 数雁 × 基金：智能标签助力新基金打新在基金行业，采用清算系统、自营 APP、OTS 系统、客服系统等数据，形成客户的五大类标签，在此基础上圈选出目标人群，例如长期客户、潜力用户、偏爱新基金用户等

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用户画像、画像标签、用户分群是一回事吗?

从概念可以看出，用户画像用户特征的抽象概括，例如，我想知道购买了北京环球度假区的用户有什么特征，这样在产品设计、营销策略、广告投放时，可以更加精准。...相比较画像标签预设了标签值的规则，数据标签的灵活性更高，具有更加强大的人群圈选分层能力。用户分群用户分群是指按照特定的条件选出目标用户，进行洞察分析查看用户特征，或者直接对这些用户进行运营触达。...或者针对运营活动的不同人群，进行对比分析，判断不同标签筛选出来的用户在转化效果上的差异，调整下一次运营策略。用户洞察的输入是人群，输出是群体的画像特征。...也可以直接当作筛选条件用于CDP平台的人群圈选。画像标签是经过抽象化的数据标签，可用于用户个人画像、群体画像分析，也可作为用户圈选的标签条件。...用户分群的用户筛选条件可以来自于数据标签和画像标签，应用场景包括：人群画像分析、精细化运营和精准营销。

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不同生命周期下用户画像的使用方式

广告投放的目标是尽量花较少的钱获取到更精准的目标用户，借助画像数据可以辅助实现广告精准投放。比如通过广点通投放信息流广告时可以配置人群定向，其配置规则可以参考产品中现存用户的画像分布特点进行制定。...借助画像平台人群分析功能可以深入了解当前产品存量用户的画像分布，比如大部分用户为中年女性用户，那么在广点通进行人群定向时可以偏重选择中年女性用户，这无疑将提升广告投放用户的精准度。...此时可以在画像平台创建全量用户人群并支持判存服务，在广告投放过程中通过调用判存服务便可以过滤掉老用户从而实现精准拉新。...通过画像平台可以圈选出满足条件的流失用户人群，然后借助ID转换功能可以将人群中的UserId转换为手机号或者Email，最后将人群数据同步到短信和邮件触达平台后便可以实现推送。...通过画像平台可以圈选出已经流失的用户并且借助ID转换功能将其转化为IMEI/OAID人群，在广告投放时上传人群并严格按照人群用户范围进行定向投放。

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数字化转型：有了CRM后，还需要建设CDP吗？

对于有丰富的线上触点数据（如APP、小程序等）的企业，不管是外采还是自主研发，在数字化转型的过程中，都需要CDP平台来实现数字化运营，从而实现精准化营销和千人千面的个性化服务的快速赋能输出。...数据管理平台，初衷是管理企业的数据资产，但后来变成了一些流量企业的广告平台的特指，例如腾讯广点通广告DMP，阿里的达摩盘，百度DMP等，主要是基于用户设备维度的数据，构建丰富的画像标签，为广告主构建目标人群的精细化圈选能力...CDP可以把企业内部的人群数据作为种子人群，输出给DMP进行精准的广告投放，对用户进行再营销。...因为营销自动化的前提是要基于业务的流程和场景，设置自动化的场景营销的触点，比如，通过CDP圈选目标人群后，设定营销策略，将人群包通过文件或API接口的方式上传至MA工具（这里指纯工具，比如第三方广告推送平台或...可以服务于精准营销触达、外部广告投放、产品个性化＆智能化服务输出等多种场景。对于CRM、ERP等其他的信息化系统，则都可以作为CDP的数据源输入。

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人群LookALike以及挖掘人群的创建思路

人群LookALike是给定种子人群，然后通过技术手段找到与该种子人群相似的用户群体。...借助画像数据对种子人群进行特征分析并找出其主要标签特征，比如种子人群标签特征趋向于：性别男、年龄30至40岁、兴趣爱好－军事，那么可以把非种子人群中的所有30-40岁之间爱好军事的男性用户圈选出来作为目标人群...图片基于分类算法计算相似人群。把种子人群当作正样本，其他非种子人群（或者其他人群）当作负样本，通过训练分类模型计算出满足条件的用户并构建目标人群。...目前也有利用社交网络进行人群LookALike的实践方案，通过好友关系找到种子人群中所有用户的几度好友并构建目标人群。挖掘人群是指定优化目标，借助算法能力找到满足要求的用户并构建人群。...人群挖掘的思路是先找到训练样本（种子人群），然后通过LookALike的思路扩展种子人群。该方式与人群LookALike不同的是，人群挖掘的结果中可以包含种子人群中的用户数据。

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