媒体拉新人群圈选

媒体拉新人群圈选是指通过媒体渠道来吸引新用户，并将他们圈定为目标受众的一种营销策略。在云计算领域，媒体拉新人群圈选可以通过以下方式实现：

媒体投放：将广告投放在各种媒体平台上，如社交媒体、搜索引擎、视频网站等，吸引潜在用户关注。
社交媒体营销：利用社交媒体平台，如微博、微信、Facebook、Twitter等，进行品牌推广和用户互动，提高品牌知名度和用户关注度。
内容营销：通过撰写博客文章、播客、视频等形式的内容，将产品和服务介绍给潜在用户，吸引他们的关注和兴趣。
邮件营销：通过发送电子邮件，向潜在用户发送定向营销邮件，提高转化率。

在云计算领域，媒体拉新人群圈选的优势在于可以覆盖更广泛的用户群体，提高品牌知名度和市场份额。应用场景包括云服务提供商、云托管服务、云安全服务、云存储服务等。

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规则圈选中所使用的画像标签数据是离线计算出来的，大部分在计算过程中剔除了很多明细信息，仅保留了最关键的画像内容，即某日某用户的标签值。...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...第一种使用Hive表导入，首先需要找到离线行为明细数据，然后将数据整理后写入到ClickHouse中；第二种直接消费实时行为数据并写入ClickHouse中，其圈选结果也更具时效性。...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。...在行为明细圈选时可以结合画像标签数据一起使用，比如找到在某时间段通过手机客户端点赞了某篇文章的北京市男性用户，可以直接关联画像宽表进行计算。

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今天能引爆主流人群的，不是电视媒体而是电梯媒体

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巨量云图是如何帮助品牌解决营销三大痛点的？

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以上新标签的产出都是基于已有的某一组数据，也可以通过组合多组数据共建一个新标签。比如基于职业和历史消费行为，可以新增“是否高消费白领”标签；基于出生日期和兴趣爱好，可以添加“二次元青少年”标签。...图2-1展示了新增规则统计类标签的功能示意图，可以基于现有的属性和用户行为数据构建新的标签并指定其更新频率。...规则人群圈选是一种最常见、简单且易理解的人群圈选方式，图2-6展示了规则人群圈选的功能示意图，可以基于已有属性和用户行为数据进行人群创建。...通过组合创建人群：基于已有人群进行交、并、差操作可以构建组合人群，比如对于已经构建成功的A、B两个人群可以通过交并差操作构建新的人群C。组合人群可以对各类人群进行上层组合，满足了更加多元的圈选需求。...上面是几种常见的人群圈选方式，但是不同场景下对于人群圈选方式的要求不同，下面再介绍两种特殊场景下的人群圈选方式。人群LookALike：人群LookALike是借助算法能力实现人群的放大与缩小。

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随着大数据分析与挖掘技术的成熟与落地，基于标签画像的DMP定向和基于AI技术的智能定向逐渐普及，成为当前电商系统主流的定向方法，但是也表现出一些新的问题。...如果是促销/清库存，则选择高频购买用户或者高转化用户最为高效；如果是拉取新用户，则选择竞品的受众人群较为合理；如果是做品牌知名度推广，则有可能要选择更为边缘的潜在用户。...但是DMP定向也有显而易见的缺点，定向效果直接由标签选择的质量决定，虽然标签人群圈选的门槛很低，但是圈选高质量标签人群却是一件极其专业的事情，其原因主要是两个方面：第一，DMP标签数量众多，标签组合更是天文数字...可以看到，智能定向没有显式人群圈选的过程，用户是否是目标用户由算法在线评估。...主要表现在三个方面：第一，商家无法对定向结果进行干预，不能自由地表达自己的营销意图，这使得他们在使用智能定向工具时对预算的投入非常谨慎；第二，基于预估点击率/转化率的定向方法也不能全面的满足商家的营销目的，比如拉新

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