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:
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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以上是关于媒体拉新人群圈选的一些基本概念和应用场景,希望对您有所帮助。
用户量级是评估一款产品商业价值高低的核心指标,用户增长业务的主要目标就是提高产品有效用户量。增长的主要思路是“开源节流”,开源即找到更多的新用户源头,借助拉新的方法吸引更多用户进入产品;节流即避免用户的流失,借助各类运营手段降低用户流失率。下面将详细介绍两个用户增长业务与画像平台合作的实际案例。
用户生命周期反馈了用户在产品中所处的使用阶段,不同生命周期的用户运营策略不同,画像数据和服务可以在各阶段通过不同的方式发挥有利作用。本节首先介绍业界常见的用户生命周期划分方式,然后分别介绍每一个生命周期下用户运营的主要关注点,并结合画像数据和服务给出了主要使用方式和赋能手段。
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。
应用背景:运营人员每天会整理当前俄乌冲突热门事件并通过Push推送给对军事感兴趣的用户,刚开始主要通过手动的方式在画像平台创建人群,然后导入到Push平台进行推送。为了降低人力成本并提高推送效率,运营人员希望人群每天可以自动更新,然后推送到Push平台并完成自动化推送。
电商发展至今,618、818、双11这样的促销节点已然成为品牌商家常态化的营销节奏,成为寻求生意增长的确定性节点。
随着闲鱼业务的发展,用户规模达到数亿级,用户维度的数据指标,达到上百个之多。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。本文提供了一种解决大数据场景下的高效数据筛选、统计和分析方法,从亿级别数据中,任意组合查询条件,筛选需要的数据,做到毫秒级返回。
本文将以规则人群为例,完整地描述人群创建耗时从十几分钟降低到秒级响应的优化进阶过程。
随着互联网的发展,流量成为了一种稀缺的资源,尤其是公域流量越来越集中于头部媒体,广告投放成本越来越高。在这种情况下,企业如何突破瓶颈,实现业务增长呢?
定向(Targeting)是电商营销中至关重要的一个概念和环节,它是商家表达营销意图的最直接的工具,同时也会深刻影响整个营销活动的效果。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。
画像平台功能具有相似性,其技术架构也可以抽象出统一的模式,本节内容主要介绍画像平台常见的技术架构。为了加强读者对技术选型的认识,本节还会介绍几个互联网公司在画像类平台上的技术选型方案。
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。
在多数的产品功能体系中,都会设计活动板块,活动作为运营的手段,根本目的是为了更好的连接产品和用户,所以很考验运营方案的策划,在活动的生命周期内完成对业务指标的达成,比如新用户流量,老用户唤醒等;
规则圈选是按照指定条件从画像数据中找到满足要求的用户并沉淀为人群的一种常见的人群创建方式。所谓的规则就是条件的组合,比如北京市男性用户,最近一周平均在线时长介于2到10分钟之间的中老年用户。规则圈选的实现依赖画像宽表数据或者BitMap数据,其实现逻辑如图5-12所示。
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。
为了高效地使用画像标签,需要对标签进行统筹管理。标签管理最基本的功能是对标签进行增删改查操作,其中新增标签的方式多种多样;其次是围绕标签数据的信息管理,其中包括标签的分类、标签值分布以及标签生产调度信息等。
人群判存服务也被称为判定服务,即判断用户是否在指定的人群中。判存服务在业务中的使用也比较广泛,比如运营人员在画像平台上圈选了“游戏高转化”人群,对于人群中的用户需要在客户端上显示游戏入口从而引导用户进入游戏宣传页并下载应用,该需求可以通过人群判存服务来实现。当用户进入到客户端指定页面后可以调用判存服务,传入当前用户UserID并判断是否在“游戏高转化”人群中,客户端根据返回结果控制是否展示游戏入口。
互联网下半场,流量红利过后,流量获取成本越来越昂贵,企业纷纷数字化转型,以期通过大数据的能力充分挖掘流量价值,实现用户与营收的增长。近两年很多行业受疫情冲击严重,比如OTA业务,海外严重萎缩,国内出游也深受时不时爆发的疫情的困扰,增长放缓只能勒紧裤腰带,开源节流了,一分钱当一块钱十块钱花。业务运营方面,需要更加精细化、精准化,提升运营的ROI以及流量的利用效率。
广告主是指想为自己的品牌或者产品做广告推销的用户,广告的根本目的是提高营销收入,从模式上看又分为两种:品牌广告和效果广告。
数据化管理时代,几乎每个企业都在推行业务的精细化运营,新用户的获取,老用户的分层运营。为了提升数据化运营的效率,纷纷自建或外采运营工具。市面上各自CRM系统、DMP平台层出不穷,后来又有了CDP平台,
精细化运营几乎是当下每个企业都在做的事情,希望利用数据价值的挖掘和利用,提升运营的ROI,降本提效。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
画像数据对于画像平台无疑是非常重要的,按什么样的数据模型存储画像数据直接影响了上层画像平台所能支持的功能范围,本文内容主要介绍3种常见的画像数据模型及其适用的平台功能。
记得大学时,每年暑期开学,校园里各个运营商摊位卖手机、卖号卡,毕业工作后,互联网浪潮兴起,中午办公园区吃饭看到路边各种小桌子、小推车进行App应用地推,注册新用户发个小礼物。其实,不管是居民区扫楼发传
为了发挥清华大学多学科优势,搭建跨学科交叉融合平台,创新跨学科交叉培养模式,培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才,由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块,形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式,显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。
二是分享自如的达芬奇·用户画像平台的建设实践,帮助大家从整到分地了解用户画像的建设过程,以及应有的功能模块;
数据产品除了页面、功能权限外,还要多一层数据的权限,权限粒度经常会到指标和维度,比如针对销售人员设计的销售业绩统计报表,系统层面会把不同销售的数据在一个页面内展示,通过权限管理来控制能看到负责区域或者商家的数据,这个时候,对于同一个交易额的指标,就要控制到省份/城市,或者销售人员维度。同样,不同用户群体能够看到的指标可能也是不一样的,比如管理层要看到能够衡量业务整体表现情况的流量、订单、成本、服务等各个视角的指标,而某一具体的业务人员,如客服,原则上只应看到服务相关的指标。
上文提到了使用画像宽表可以便捷的创建人群,本文介绍人群创建所依赖的另外一种数据组织形式:标签BitMap。
列式存储(Column-oriented Storage)是大数据场景中面向分析型数据的主流存储方式。与行式存储相比,列式存储只提取部分数据列、同列同质数据,具有更优的编码及压缩方式。目前,个推的核心数据正逐步切换为Parquet等新型数据格式存储以获得更高的I/O性能和更低的存储成本。
数字化转型如火如荼,各种系统各种名称眼花缭乱,CRM、DMP、CDP、MA、SCRM、ERP傻傻分不清,CRM系统在信息化时代就已经被广泛接受并使用,在当下数字化营销的新需求之下,很多人会疑惑,我们公司现在已经有了CRM系统,那么到底要不要再搞一套CDP呢?
标签作为当下最普遍的数据资产类型之一,对企业洞察用户画像、开展精细化运营等具有重要的支撑作用。企业标签体系的建设并非一蹴而就的,需要结合业务视角进行整体的规划,更涉及到复杂的数据治理和数据资产管理等工作。
导语 | We 分析是微信小程序官方推出的、面向小程序服务商的数据分析平台,其中画像洞察是一个非常重要的功能模块。微信开发工程师钟文波将描述 We 分析画像系统各模块是如何设计,在介绍基础标签模块之后,重点讲解用户分群模块设计。希望相关的技术实现思路,能够对你有所启发。 目录 1 背景介绍 1.1 画像系统简述 1.2 画像系统设计目标 2 画像系统整体概述 3 基础标签模块 3.1 功能描述 3.2 技术实现 4 用户分群模块 4.1 功能描述 4.2 人群包实时预估
作者:wisehuang 腾讯IEG天美工作室产品策划 导语| “用户画像”、“用户标签”、“大数据”这些名词是我们近些年来常听的词,可是这些词却很难直接的产生价值,我们都知道大数据有用,画像也有用,但到底怎么用?又怎样具象成一个产品却很少人能够说清楚。如何采集数据,形成服务再到供给运营,这也是这篇文章想分享的核心。 在市场上神策、易观数科会将其称之为智能用户运营平台。这篇文章会以用户运营平台为例,拆解产品设计,帮助大家理解其底层支持和产品表现。 产品设计的讲解将分解为3部分,分别是:选用户、做运营、
随着移动终端的深度普及,移动互联网已逐渐成为信息的第一接收口,而庞大的移动端用户量意味着巨大的潜在营销价值。2017年自媒体营销无疑将发展得更为成熟,更多营销方式亟待深入挖掘,谁能洞悉营销先机谁就能抢
众所周知,我们的系统都有几套的环境(比如说本地/线下/预发/线上 环境),其中大多数公司的预发和线上环境数据库是同一套的,只是预发环境调用的是预发环境的接口,线上环境调用的是线上环境的接口而已。
人群创建成功后会存储在Hive表和OSS中,画像平台用户有时需要拉取人群数据并应用到一些业务中。比如用户希望在Push平台上针对指定人群下的所有用户推送消息,此时可以使用画像平台接口拉取人群数据;在七夕活动中,运营人员投放使用了多个人群,为了分析不同人群的转化效果,此时需要将人群结果的Hive表提供给数据分析师使用。综上可知,人群数据对外输出方式主要分为两种:Hive表和服务接口。
电商卖货是很多产品的盈利方式之一,好的电商卖货环境不仅可以提升产品商业价值,而且可以吸引更多的商家和用户使用产品功能。本节会介绍电商卖货常见的两种应用场景:优惠券发放和直播卖货,画像平台可以在其中起到关键的辅助作用。
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,此时只有使用行为明细数据才能找到满足条件的用户。行为明细数据主要包含五大要素:
数据化运营时代,运营方式从过去粗放式转向精细化。用户画像受到热宠,不搞用户画像都不好意思说在做精细化运营了。各种用户画像标签体系建设、从0到1教你构建用户画像之类的文章广泛传播。前几天听到有同学在规划CDP平台时,认为画像即标签,标签就是画像,用户画像和用户分群是同一主体的不同叫法,产品架构设计时,边界不清,功能交错。于是,觉得还是要回归到最基本的问题,把这几个概念厘清一下。
应用背景:用户发布文章的数目以及频率代表了用户的生产活跃度,作者运营人员期望通过画像平台新增“最近一周发布文章数”标签来表达用户的生产活跃情况。
如今,各行各业都已经意识到了数据的价值,开始沉淀数据资产,挖掘数据价值,但是数据本身其实是很难直观地看到其价值的。数据就是存储在计算机系统的“01”代码,如果你不去用它,能有什么价值?
需求处理能力产品经理的核心能力模型的重要维度之一,作为产品经理每天要处理各种各样的需求,如果说需求分析聚焦的是单个业务或单个功能的挖掘转化,那么需求管理则更能体现一个PM运筹帷幄、有条不紊的大局观和节奏感,既能业务满意,也能研发认可,自己也不至于每天忙成小陀螺。
营销自动化是指专门为营销部门或组织设计的软件平台和技术,可以更有效地在线进行多渠道营销并使重复性任务自动化。营销部门和销售人员通过制定任务和流程的操作标准,然后由IT系统进行解释、存储和执行,从而提高效率并减少人为错误。
子弹短信最害怕的不是用户量的下坠,也不是口诛笔伐的看衰声,而是有一天没有人再谈论它。
近几年,基金市场火热,相关话题频上微博热搜,相信基金选购话题也经常出现在大家的聊天话题里。基金相对股票来说低风险,且交易频次易控制,已成为新手理财或稳健理财的头号选择,我们作为购买者,会比较基金的短期、长期收益率、单位净值、基金经理的经验等来选择投资。同时,基金公司也会建设客户画像,为每个购买者推荐基金,在此之间,数据作为桥梁打通购买者的需求与售卖者的营销策略,互惠互利。
《企点聊营销》第二期如约上线 互联网时代,消费者的触点多如过江之鲫。社交、视频、购物、新闻、出行等各类APP充斥着年轻人的生活,加上传统的门店、户外、纸媒等触达方式仍然存在着。由此,品牌开始焦虑:一是焦虑自己的花大钱投放的广告信息被淹没,高投入低回报,广告投放性价比不高;二是害怕自己的广告信息轰炸让消费者产生抵触情绪,反而反噬品牌形象。 信息渠道通达的消费者,对品牌的要求逐年攀升,他们想要看到的是自己喜欢或需要的信息,如何更精准的、即时的触达消费者成为营销关键。严峻形式倒逼品牌向着“全域”的方向发展,把线上
7 月 28 日,以 “数智进化,现在即未来” 为主题的袋鼠云 2022 产品发布会于线上正式开幕。发布会上,袋鼠云宣布将集团进行全新升级:从 “数字化基础设施供应商”,升级为 “全链路数字化技术与服务提供商”,并发布了全新的四大产品体系:数据智能分析与洞察平台 “数雁 EasyDigit”、低代码数字孪生平台 EasyV、一站式大数据开发与治理平台 “数栈 DTinsight” 和极速湖仓引擎 “数驹 DTengine”。
大数据文摘出品 企业营销模式正在经历一场巨变。数字化营销早已替代传统的营销方式,成为企业营销的主流方式和发展战略中不可或缺的部分。然而随着数字化营销的普及,市场迈入存量竞争时代,获客成本也逐年攀升。面对营销过程中不断增加的资金投入和巨大的资源推广,企业开始在获客过程中强调拓客效率和成本控制,以实现更高的投资回报率。如何靶向瞄准潜在客户,找到最佳营销策略来吸引消费者,提高目标客户的转化率,成为数字化营销面临的一大难题。 智能外呼作为高效触达客户的手段,也在积极适应企业在现阶段的营销诉求,不断调整产品方案形态。
本文主要介绍了 ClickHouse 的简单原理,有赞 OLAP 相关组件以及 ClickHouse 在有赞的实践之路。
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