场景：适合HR、财务、销售部门的数据整理类办公人士 问题：如何圈选大于2000或小于800的数据？ 解答：这个问题咋一看，好像用条件格式也可以搞定，不过本例我们介绍更快的方法 ，数据有效性的圈选无效法。 效果如下：大于2000，和小于800的数据都会被圈选。 ?
整体来看，平台支持灵活的标签及人群创建方式，使用者按照自己的想法任意圈选出想要的人群，按不同周期手动或自动选出人群包。此外也支持人群的跟踪分析，人群在多场景的应用等。 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。 支持灵活的标签及人群创建方式，让客户能按照自己的想法任意圈选出想要的人群，按不同周期手动或自动选出人群包，支持人群的跟踪分析、人群在多场景的应用能力。 4.2.3 数据查询 数据查询方式：人群圈选过程中，如何保障大的APP查询、在复杂规则情况下的查询速度？团队在导入过程中对预置画像、平台行为、自定义上报行为，均按相同分桶规则导入集群。 4.3 人群创建 4.3.1 人群实时创建 人群包实时创建类似上面描述的人群大小实时预估，区别是在最后人群创建是需要将圈选的人群包用户明细写入到存储中，然后返回人群包的大小给到用户。
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▍ 如何做到精准呢？ 越来越多的企业一改往日铺天盖地的占地盘式营销方法，已经开始加大了对精准营销的重视。 ▍ 营销方案 这一类客户是目标用户，也可以看做是种子用户，通过相似人群扩散，可以扩散出最多100万这样的特征的目标用户群，然后通过广点通去触达这些相对较精准的目标用户群，实现低成本、高质量的拉新。
明确了人群需求后，数据的流程主要包括： 数据源准备： 圈选目标人群所需要的标签数据从哪里来? 火车票订单、酒店订单、红包卡券数据 标签生产： 按照场景人群逻辑，清洗加工标签 人群圈选： 以标签为限定条件，从全量用户中过滤圈选出目标人群 用户触达： 将用户数据传输到营销通道，对用户进行触达 效果评估 ： 回收效果数据，持续优化人群圈选条件 3.2 CDP产品架构 CDP(CustomerDataPlatform)是基于用户实时数据标签，精准圈选目标用户并快速输出数据服务的数据产品，充分融合了低代码 标签列表 标签生产 (3)场景管理 运营场景的构建是将业务运营动作拆解成数据标签、人群圈选需求，基于标签和判断条件，将用户划分成一个个精细化的人群包，不同人群承接差异化的运营策略。 (4)人群画像 不同人群的用户画像构成是怎么样的，不同特征的用户，对运营转化的效果是否相同呢?人群画像的应用价值一是人群圈选过程中确定是否满足运营需求，二是事后效果分析时，不同特征用户进行对比分析。
如何从亿级别的数据中，快速筛选出符合期望的用户人群，进行精细化人群运营，是技术需要解决的问题。业界的很多方案常常需要分钟级甚至小时级才能生成查询结果。 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。 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。
平台为业务人员提供海量标签，支持快速圈选目标人群，同时提供精细化人群画像洞察能力，联动多渠道进行推送，并支持人群效果的数据查看，助力业务人员进行全链路用户运营。 对标签体系建设感兴趣的，可查看草帽小子之前写的《如何构建标签体系？》《干货 | 阿里/网易/汽车之家画像标签体系》等文章进行深入了解，在此我就不再展开。 04 用户画像平台能力 在平台建设层面，自如用户画像平台能力包含人群圈选，人群洞察、人群营销、营销效果分析，支持全链路定向用户营销。 人群圈选：通过人群圈选可进行精细化用户分层，而用户分层是个性化营销的基础。画像平台支持标签组合、分群组合以及 ID 数据上传 3 种方式，适应营销人员在不同场景下的圈选需求。 人群营销：支持 push/短信/优惠券等方式进行定向用户营销，例如圈选北京 7 日活跃用户，推送中秋礼包活动，进行节日关怀；圈选解约业主，通过短信活动触达，进行业主召回；自如的人群包对接至家服 CRM
平台为业务人员提供海量标签，支持快速圈选目标人群，同时提供精细化人群画像洞察能力，联动多渠道进行推送，并支持人群效果的数据查看，助力业务人员进行全链路用户运营。 04 用户画像平台能力 在平台建设层面，自如用户画像平台能力包含人群圈选，人群洞察、人群营销、营销效果分析，支持全链路定向用户营销。 人群圈选：通过人群圈选可进行精细化用户分层，而用户分层是个性化营销的基础。画像平台支持标签组合、分群组合以及 ID 数据上传 3 种方式，适应营销人员在不同场景下的圈选需求。 人群营销：支持 push/短信/优惠券等方式进行定向用户营销，例如圈选北京 7 日活跃用户，推送中秋礼包活动，进行节日关怀；圈选解约业主，通过短信活动触达，进行业主召回；自如的人群包对接至家服 CRM 04 小结 本次分享到此结束，希望你通过本文的学习能了解，对于产品、运营、分析师、客服等各个角色掌握用户画像的重要性；并且掌握画像平台能力建设：标签体系、人群圈选、人群洞察、人群营销、营销效果、标准接口
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。 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。 既然算法模型无法取代规则运营，现在强调数智化运营，这两者如何才能取长补短，相得益彰呢?
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。
看过很多关于如何构建用户画像的文章，大多聚焦于用户画像对精准营销、精细化运营的价值、如何建设标签体系的某一或某几个点，本文主要从数据中台思想出发，更全面地分享如何从0-1规划和实施一款智能数据服务平台。 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。 1.4 产品目标 （1）提供数据源接入及管理功能，将数据开发线下对接开发流程线上化、自动化 （2）建立完善的用户、商品标签体系，提供人群圈选、场景配置能力，标签生产流程配置化，业务自助配置取代数据开发、 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
重点在于快速完成人群包圈选同时在圈选条件变更过程中，需要快速计算出预计能圈的用户有哪些？ 2、用户分析。 针对简单的筛选，要求在秒级别出结果，针对复杂的人群筛选，筛选后人群量大的情况，要求在 20s 内完成人群包生成。 3、人群包除了 long 类型的用户 id 外，还需要有多种不同的设备 id 和设备 id md5 作为筛选结果。 2、人群预估。人群预估基本可在 1s 内完成，P95 985ms。 3、人群圈选。人群圈选过程在 5s 内完成，整体圈人在 2min 左右。（待提升中介绍） 4、人群分析。 在用户画像业务中，将用户 id 更换为设备 id，人群缩减（将具体人群包缩减为一个比较小的人群包用于后续运营动作）过程是通过业务代码实现的，降低了性能。
如何让不同的角色迅速了解自身业务对用户的运营策略和效果，这也是建设的目标之一。 人群服务 人群服务会运用于用户运营平台的“选用户”环节，数据的管理能够提供可选择的用户条件，进行前端渲染。 而选完条件后则涉及数据的去重，不同人群包之间的计算，在最后的运用环节又涉及到了加解密。 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。 4）人群服务 前面的部分描述的是如何选取用户，而这一部分则是选了后还要做的事情。 其执行流程如下： 通过条件查询得到了人群包，然后对不同人群包进行交并叉相关的数学计算。
接下来，如何将二者恰当的结合成为了一个问题，尤其是我主攻的符号学理论如何被量化？最终，我将研究对象，也就是民国画报的图像文本进行拆解，拆解为图像基本信息和标志性元素两个类目。 最终完成了对十万字文本、千幅图片的分析，在数据与符号、图像与历史的互读中，考察出民国两大画报如何以图像表征其支持党派的军事口号和政治倾向，并如何对大众进行政治上的“视觉劝服”。 对 Global Terrorism Database、Data For Belt And Road 等数据库进行整理，利用 python 爬取媒体数据，并利用 R 语言 plotly 包、d3.js、 我负责人群管理模块的搭建。人群管理应包含从上传、查看、圈选到投放人群的全流程。 新增“人群上传”，支持 API 批量接入客户 数据，指数倍提升客户创建人群的效率;迭代“人群列表”和“人群圈选”，支持圈人时对人群数量作实时计算，并回传至人群列表，提升客户体验;迭代“人群投放”功能，支持投放至腾讯广告和巨量引擎
但是面对纷繁的运营体系，决策效率如何提升？决策效果如何更快达成？ 许多品牌商家无法从数据中得到答案，从而使投放效率低下、成本高昂，效果无法达成预期。 其二是投中落地难。 品牌的人群模型与生意模型的联系度不足，导致品牌和商家做完数据洞察不能迅速落地，很难把自身的用户关系资产和投放的流量之间的转化策略结合在一起，不知道该如何决策，害怕投入的真金白银效果甚微。 为了提升投放精准度，其服务商聚睿数据运用货品行业洞察数据，明确200～1000元价格带白酒市场的核心购买人群画像，为古井贡酒制定了清晰的人群圈选策略： 一个是通过内容兴趣挖掘到的白酒品类的目标人群，另一个则是通过白酒类目的维度下钻 当然，圈选目标人群的过程不是一步到位的，在投放过程中，巨量云图对目标人群的优化有着相当落地的方法。 比如818期间，小仙炖大概投入了近百万进行精准的人群投放测试，方法很聚焦： 通过巨量云图的机会人群标签优选，将小仙炖过往的历史投放和销售数据，结合本次818圈选的目标人群，根据多维的指标特征将品牌初步圈选的人群分为重点拉新人群
营销困境 数雁破局而出 在疫情时代，增长是很多企业迫在眉睫需要解决的重大问题，那如何实现增长呢？数字化的精准营销是非常有效的手段之一。 ，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
重点在于快速完成人群包圈选同时在圈选条件变更过程中，需要快速计算出预计能圈的用户有哪些？ （2）用户分析。 针对简单的筛选，要求在秒级别出结果，针对复杂的人群筛选，筛选后人群量大的情况，要求在 20s 内完成人群包生成。 （3）人群包除了 long 类型的用户 id 外，还需要有多种不同的设备 id 和设备 id md5 作为筛选结果。 人群预估。人群预估基本可在 1s 内完成，P95 985ms。 人群圈选。人群圈选过程在 5s 内完成，整体圈人在 2min 左右。（待提升中介绍） 人群分析。 在用户画像业务中，将用户 id 更换为设备 id，人群缩减（将具体人群包缩减为一个比较小的人群包用于后续运营动作）过程是通过业务代码实现的，降低了性能。
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。 也就是SCRM比CRM，更加以消费者为中心，并且会以如何充分发挥每个消费者的社交价值为业务流程创新的重点。 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
这其中，有以下几个核心问题需要关注： 1.如何确定标签目录？ 我们建议企业充分结合业务需求和数据资产情况来确定标签目录，由“业务+数据”共同驱动标签的生产。 这其中涉及到一个非常重要的问题，即如何对新构建的标签进行准确性校验。 常见的校验方式有三种： ①通过TGI进行逻辑自洽性校验。 （说明：“TGI”指的是洞察人群某特征占比与对照组人群该特征占比的比值，用于比较人群间的特征差异。） ②使用第三方平台校验。比如通过广点通，使用第三方数据来进行准确性的校验。 ③进行广告投放。 ②用于目标群体的特征洞察和圈选。 比如个推基于自身数千种标签和亿级别的特征数据，帮助品牌主、APP对细分人群进行画像分析，并使用不同的标签组合，智能圈选出符合目标特征的人群，为客户做广告投放、用户触达提供支撑。 ③精细化运营。
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