DMP的人群策略，其实就是在DMP上创建人群包，主要有两种类型： 一种是直接创建 一种是通过Look-Alike 还有就是投放后根据数据情况对人群包做修正，这种不单列，因为做投放的思路基本都是先通投或试投 =direct AND City=Guangzhou 人群：人群包，实现的类型有多种 创建的人群包的类型方式取决于DMP的产品逻辑，更准确的将应该是人群的创建方式，不同DMP会有差异，可以分为两种类型： DMP里面都会提供人群放大的算法，你可以设置的是用什么人群去放大。在人群放大上，各家的DMP差异很大，因为使用的算法不同，设置的种子用户不同。 结合DMP的数据逻辑结构：标签——特征——人群，特征可以理解是“人群”，所以可以用特征去放大，也可以用人群去放大。 还可以从数据角度的类型做分类，用第一方数据放大，第三方数据放大或混合，这个要看DMP是否支持这个功能，如有DMP为了合规，对数据的类型做限制，如所获取的第三方的数据与第三方数据供应商有协议，某些维度不能用于人群放大
人群是DMP里面非常重要的模块，如何设计这个模块，可以知道一家公司对DMP是否足够了解。 常见的人群划分有三种思路： 基于标签直接生成人群 人群组合 标签-规则-人群的逻辑 基于标签直接生成人群 就如字面的意思，通过标签直接创建人群，结构非常简单的： ? 人群组合 人群组合就是在基于标签直接生成人群的基础上，人群还可以用于创建人群组合，这里人群和人群组合都是你圈定的人群了，结构如下： ? 这种方式是目前国内使用最多的一种思路。 与人群组合相比，人群组合实现一样的功能，但是名字不容易区分，人群和人群组合是并列关系，标签-规则-人群是层次递进关系，这种设计思路相比人群组合的更简洁。 标签-规则-人群的逻辑在人群创建上还有进一步的细分，有兴趣可以看DMP中的人群策略。
市面上各自CRM系统、DMP平台层出不穷，后来又有了CDP平台，那这些平台之间到底什么关系，是名词概念的更新还是功能场景上的差异呢? 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 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。
DMP定向的核心是DMP系统，它非常方便商家进行营销目的表达，因为DMP标签往往是语义上可理解的，商家通过标签表达意图的门槛很低，而且对于包含这种语义标签的人群，有利于投后分析，包括报告生成，复盘等等， 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 与DMP定向不同，智能定向系统中，定向完全由算法托管，商家只需要提供预算、出价策略和商品即可。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。 04 Smart DMP定向 Smart DMP是京东新一代智能定向框架，相对于DMP定向和传统智能定向，Smart DMP成功调和了商家意图表达和人群定向相关性建模之间的矛盾，显著提升京东广告广告业务中人群定向的效果和效率 在这个框架中可以看到，RMM保证相关性，延迟干预机制和TMM反映商家的营销意图，使得最终的定向人群满足最开始的优秀定向系统的要求。
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？ 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，在自己的生态内匹配最佳的广告。 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
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 (6)用户触达 精细化运营最终的落脚点是对用户的触达，人群数据服务输出后，对接产品端或营销系统，实现分群到触达的数据流程和业务流程的贯通。 外部广告： 脱敏、匿名化的数据与腾讯dmp平台对接，在微信公众号、朋友圈等广告位进行曝光，获取用户增量。 短信、App push、公众号推送、小程序订阅消息 产品运营资源位配置后台：如红包弹屏、气泡浮层 已有的触达方式完成接入后，新业务只需在平台内配置场景、人群，在各个运营触达系统申请运营资源位置后，直接选择
五、ClickHouse 在有赞的应用场景 5.1 应用场景 DMP/CDP 使用了预计算离线标签位图技术结合明细层实时人群圈选来分析。 SCRM 因为灵活度/数据量/业务上的权衡，则直接使用了通过明细层进行实时人群圈选的技术。 5.2 DMP/CDP DMP 系统，全称为 Data Management Platform, 主要用于对人群进行圈选，画像分析，广告投放。 因此，DMP/CDP 产品在有赞均在不断迭代，逐步演进。 针对 DMP/CDP 产品中使用到的根据标签进行人群圈选/人群画像功能，我们慢慢由 Presto，ES 等方案过渡到 ClickHouse。 于是最后演变成不同分片进行自身本地表的查询处理，就能完成自己数据的用户圈选。人群圈选等于简单合并数据，不需要任何合并。而人群预估等于简单对每台分片上的数据进行求和。
2、基础概念 DMP数据管理平台是DataManagementPlatform简称，是把分散的多方数据进行整合纳入统一的技术平台，并对这些数据进行标准化建模和细致分析，让用户可以把这些细分结果推向现有的互动营销环境里的平台 核心作用如下：可以对统一对数据快速查询、圈选符合条件的人群，生成特定场景对数据分析报告；可以基于此结果帮助客户快进入到市场周期中，并且可以对数据对洞察分析，对市场预测并作出反应，可以提升企业各方面的竞争优势 4、产生作用 精准营销投放：针对产品进行人群透视，挖掘潜在客，熟悉潜客偏好；产品研发：分析目标人群的行为特征，找到相关品类及产品特征，给新品带来数据参考；市场分析：掌握竞争趋势和差异，对于制定市场计划提供指引 4、应用工厂 基于DMP系统数据，提供开放的API能力，数据分析能力、标签查询、标签补齐、分析报告等各种综合业务。 5、数据安全 对系统数据处理建立安全保护机制，保护计算机硬件、软件和数据不因偶然和人为的突发原因造成破坏、更改和泄露。最简单直白的解释和做法就是数据加密，保证数据不直白的在各种环境中流转。
广告主你只需要负责把需求对接到DSP平台上，DSP平台聚合对接多家流量平台，并且输出广告过程的各个旅程状态，对于广告主而言可以像购物车那般选择流量平台并下单即可，像一些具备用户能力的平台和自建DMP系统的 核心作用如下：可以对统一对数据快速查询、圈选符合条件的人群，生成特定场景对数据分析报告。 通常情况下DSP平台可能存在受众数据，也可能没有数据，数据营销需要数据全面准确并且有实时更新的能力，作为数字化营销的最核心组成部分，很有拥有大量用户的公司都有自己的DMP系统，真正持有大量受众数据的平台通常具有更高的定价能力 3、基本协作模式 基本流程模式如下，注意这里的DMP平台具体归属哪里是不确定的，只是从模式上看需要借助DMP这样一个概念性质的平台对营销人群做标签分析。 ? 广告主提出需求，例如推销编程书籍； DMP系统根据需求筛选受众人群，例如：程序员； DSP平台将受众推到流量平台，例如：博客网站； DSP平台接收推广效果，并生成分析报告和结算； 不同的营销模式和思路其收费标准也各不相同
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。 一、基于业务经验的规则运营 规则运营是指将业务精细化运营的场景需求，抽象成目标用户筛选的标签条件，利用CDP(或DMP)等精准营销平台或者数据开发数据加工进行用户圈选、营销触达。 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。
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。 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 多场景配置是基于人群、判断节点、过滤节点、营销策略等不同组件构建一个流程图，覆盖访问用户的各种精细化分群目标，流程产品设计参考下图： （5）效果分析 目标：基于埋点规则、AB系统统计目标场景用户转化效果 可以参考的指标如下： 四、小结 DMP是一个比较大的数据管理与服务平台，要完整细致地介绍需要很大篇幅，本次主要从需求背景、产品实施流程、产品功能设计等偏宏观的角度系统化的介绍，其中项目管理、用户画像标签设计
人群异常聚集识别监测系统基于OpenCv+yolo网络深度学习模型，对监控区域内的人员异常聚集行为进行识别，一旦人群异常聚集识别监测系统OpenCv+yolo网络深度学习模型发现监控画面中出现人群大量聚集
人群聚众行为识别系统通过yolov5网络模型AI视频智能分析技术，人群聚众行为识别系统对现场人群聚众行为全天候监测，发现异常情况立即抓拍告警。 我们选择卷积神经网络YOLOv5来进行人群聚众行为识别检测。6月9日，Ultralytics公司开源了YOLOv5，离上一次YOLOv4发布不到50天。
知乎的实时用户行为系统。包含实时的用户行为流及相关的快查存储。 DMP Data Management Platform。知乎的用户画像系统。包含人群筛选、人群分析等功能。 时间从 40+s 提升至 10s 左右； 3.3.2 用户画像系统 DMP 01 业务场景 用户画像系统主要有两大功能：用户检索和用户分析。 （1）用户检索。 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。 03 解决方案 （1）DMP 业务架构 image.png image.png （2）DMP 业务流程： image.png （3）性能问题针对性解决；数据规模大，提升导入性能，分而治之。 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。
人群圈选： 通过标签以及用户明细数据，基于标签的交并运算，即时计算出单标签、集合组、整体覆盖的人群数量，精准、快捷的构建出需要的人群包，用于分析或运营。 3. 数据服务： 将用户的明细数据、标签数据、以及画像数据赋能其他业务系统，如营销平台、运营平台、CRM等，对接推荐系统、活动管理系统，发挥更大的价值。 三、标签体系的实施挑战 ? 比如：用户进入APP的活动页，判断用户属于哪种人群，然后展示不同的活动详情。实现千人N面。 业务系统主动push模式。 比如：根据用户的所属人群特征，推送不同的push、消息、优惠券、应用内推送、 业务通过平台获取标签能力模式。比如：业务系统会将标签的数据同步过去，进行DMP、CDP或者DSP系统建设。
针对历史实时数据需求无承接方的现象，已有用户画像系统无法满足多样的人群定向的现状，及业务方进一步人群分析的业务诉求。 时间从 40+s 提升至 10s 左右； 3.3.2 用户画像系统 DMP 业务场景 用户画像系统主要有两大功能：用户检索和用户分析。 1、用户检索。 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。 解决方案 DMP 业务架构 DMP 业务流程 性能问题针对性解决 数据规模大，提升导入性能，分而治之。 1、数据模型变更，拆分文件。 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。
背景介绍 DMP数据管理平台是实现用户精细化运营和和全生命周期运营的的基础平台之一。贝壳找房从2018年5月开始建设自己的DMP平台，提供了用户分群、消息推送、人群洞察等能力。 在海量用户画像数据基础上实现用户分群，同时满足业务方越来越复杂的标签组合需求，提高人群包构建速度同时保证数据准确性，为此，我们对DMP平台进行了持续的迭代优化。 本文主要介绍bitmap(位图)用户分群方法在贝壳DMP中的具体实践和应用。该方案上线后，贝壳DMP平台支持了秒级别的人群包数量预估，分钟级别的复杂人群包逻辑运算。 2. 3.1 亿级用户构建全局连续唯一数字ID DMP系统中，用户都是使用STRING类型的cust_join_key（不同数据表中用来关联用户的关联键）来进行标识的，不能在bitmap中直接使用，需要用INT 3.5 bitmap SQL的生成 在2019年7-8月的优化迭代中，DMP建设了自己的标签后台系统，设计了用于存储人群包标签组合的存储格式，本次的生成bitmap SQL的过程也是完全兼容了之前的标签组合存储格式
目录：C:\Windows\Logs\WindowsUpdate\目录：C:\Windows\Logs\CBS\目录：C:\Windows\Minidump\ 文件：C:\Windows\MEMORY.DMP
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