会员人群圈选 - 腾讯云开发者社区

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画像平台人群创建方式-明细行为圈选

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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数据化运营：算法模型可以取代业务经验吗?

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...仍以高潜付费会员运营为例，智能化运营的流程是，需要先找到购买付费用户的特征，或者把业务经验标签维度作为模型的特征集，进行模型的训练。最终输出目标付费用户人群。...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。

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众安保险 CDP 平台：借助 Apache Doris 打破数据孤岛，人群圈选提速4倍

同时，通过规则客群的圈选能力实力客群的精细划分。用户数据分析：基于丰富的用户标签数据，CDP 平台提供用户画像洞察功能，支持实时效果评估和营销漏斗分析。...数据服务层则包括用户数据服务、客群圈选、营销策略、实时事件、 AB 实验和实时效果分析回收在内的全方位数据服务，满足各业务场景的数据需求。...随后，利用 Spark 作业将 DWS 层数据抽取到 Impala 中，进行离线的标签计算和客群的圈选。...客群圈选在架构 1.0 中，客群服务先生成动态 SQL，然后将其传输到 Impala 中进行客群圈选。完成圈选后，结果集需被重新读取回客群服务，并由其上传到对象存储中。...未来，我们计划在 3.0 版本中，实现离线标签和实时标签的混合圈选功能，并依托 Doris 进行 OneID 实时计算。

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欣贺营销云项目案例

b.用户洞察：精准用户洞察、多类型标签、人群圈选、人群画像。c.指标看板：活动转化看板、大区/门店追踪。6.工具整合：用户触达、多触点触达、流程画布、ABtest。...●活动总结：○支付转化率明显提升：支付转化中高意愿人群转化率普遍较高，说明圈选结果非常精准，三组高意愿和低意愿人群转化率分别为11.7%vs8.8%，7.7%vs3.9%，9.5%vs5.6%。...●企点营销云：○CDP数据管理->MA自动化营销->AI大模型人群圈选。○策略组合：根据算法高低意愿和历史购买情况，进行6大人群分层圈选。...>圈选对应客户列表->进行对应营销动作。...第13页：品牌会员二方数据洞察标题：品牌会员二方数据洞察|腾讯智慧零售与生活产业副标题：对品牌会员通过PA二方标签分析可洞察用户特征，进而可精准圈选出高潜力消费者，为后续的营销触达价值提升提供方向左侧结构

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从数据碎片到增长引擎：一家服饰集团的消费者运营革命

**传统CRM系统只能提供基础的会员360视图**，无法预测高潜力客户；**营销活动依赖人工圈选**，导致85%的优惠券被低价值客户领取；**门店导购与总部数据脱节**，企微渠道触达率长期徘徊在30%左右...更为关键的是，腾讯云为欣贺量身定制了**业务友好的营销建模平台**，让非技术背景的业务人员也能完成高意向复购人群预测、潜在流失人群预警等7类场景建模。...更令人瞩目的是转化效率的差异：高意愿人群的三组营销活动支付转化率分别达到11.7%、7.7%和9.5%，远高于低意愿人群的8.8%、3.9%和5.6%。...**高意愿人群的优惠券核销率比低意愿人群高出50%以上**，直接验证了算法圈选的精准度。这种效率提升背后是真金白银的回报。...**一位区域经理反馈**，以往需要3天准备的营销活动，现在2小时内就能完成人群圈选、策略配置和导购赋能全流程，让团队能更敏捷地响应节日营销机会。

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CDP平台赋能精细化运营实践

客户关怀：生日关怀、会员福利、服务受损用户关怀，通过用户标签圈选目标用户后，进行站内触达或短信推送。你身份证生日当天，是不是也收到了各家银行或航空公司的祝福短信了呢?...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...(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。...业务人员在用户运营时，为了吸引用户进站活跃、复购，会定期进行短信营销，主要基于业务规则或经验从里程抵现、会员权益、红包卡券等众多的内容中进行人工选择。

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好想来x腾讯云：打通万店数据，高效运营1.5亿会员

在每月 8 号的会员日，系统会根据会员层级自动圈选人群并推送差异化内容；在去年国庆中秋双节期间，通过“会员成长任务”“消费抽奖”等互动玩法，13 天内吸引近 400 万用户参与。...通过腾讯企点营销云，好想来将 1.4 万家线下门店的流量，通过扫码注册等方式转化为线上会员资产，并在私域社群中结合主题互动、积分公益计划等形式，持续提升会员活跃度与复购率。...在腾讯企点营销云 PA（人群画像分析）的帮助下，好想来可以从用户、门店、商品等维度拆解数据，为区域与门店提供更贴近本地情况的参考。...人群圈选、内容触达与流程执行可以在系统内完成，分钟级决策成为常态，人工操作成本随之下降，万店规模下的协同节奏也因此变得更加顺畅。在会员运营逐步跑顺之后，好想来开始将积累的数据能力向更前端延展。...基于已有的会员数据与运营经验，好想来进一步推动AI技术的深化应用，智能选址、供应链优化、营销Agent......腾讯云也会继续携手好想来，让超1.5 亿会员，真的好想来。

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腾讯企点营销云助力绝味食品打造AI会员智体

零售连锁会员品牌运营往往会遇到三大增长难题： ✓寻客难：无法从广泛的人群中，准确找到有消费意向的客户 ✓复购难：难以提升会员复购频率，增加消费频次以及客单价 ✓留存难：高价值会员留存难，忠诚会员资产容易流失...而绝味与腾讯共同打造的「AI会员智体」通过集成人群圈选智体、权益设计智体、智能选品智体及个性化文案智体4大Agent，从策略决策、知识沉淀到执行落地实现营销全链路的协同合作，在消费者旅程中提供一站式的个性化体验服务...在AI会员智体背后，腾讯混元和DeepSeek双模型负责策略决策，能精准拆解复杂营销任务，根据市场与消费数据制定前瞻性策略；腾讯云大模型知识引擎能沉淀行业、客户及营销云活动知识，构建企业营销知识库，为决策提供丰富信息支撑...在与专家组的营销活动对比实验中，AI会员智体在核心活动指标上优于专家组，活动的内容点击率有40%+的提升，转化率也有25%的提升。...绝味食品AI会员智体腾讯企点营销云落地超过20个行业解决方案，服务超过100家行业头部客户。

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数字营销重塑零售业获客逻辑，腾讯智慧零售加速企业营销“上云”

为提升营销精准度，沪上阿姨自2022年启动会员体系搭建，并借助腾讯企点营销云数字化模型对用户进行分层、根据个性化标签推送优惠券、福利信息等，留存下有效用户进入流量池。...在服务商的帮助下，如今全棉时代已构建出400+标签，覆盖线上线下10+触点，积累下5300万高忠诚度会员，奠定在母婴领域、生活用品领域的优势地位。...在集团“一个品牌”战略驱动下，太平鸟借助营销云客户数据管理平台打通旗下四个主力品牌的会员体系，并通过行业人群预测模型圈选出复购高潜人群，进行针对性营销触达。...在数字化营销工具的助力下，太平鸟高效推行A/B组对照测试，推理人群的触达转化率提升45.9%（相较人工圈选），且由模型推理区分出的高意向人群和低意向人群，转化率和订单金额相差整整4倍，从效果的层面，充分验证了优秀营销云模型的能力...借定制化服饰行业营销云大模型之力，江南布衣逐步建立起消费者全生命周期自动化运营体系，将新客推介、老客唤醒、核心会员培养等需求场景加以标签化，并由系统执行自动化营销、实时数据查询与分析，全面提升私域营销触达精准度

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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

为了能够更加高效实现精准营销的目标，在火山语音团队强大的AI技术支持下，火山引擎智能外呼不止步于打磨高拟人的对话体验，还联动了还联动了火山引擎数智平台（VeDI）旗下客户数据平台VeCDP推出了联合解决方案，做到外呼前精细化圈选呼叫对象...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？...例如某母婴用品根据会员历史购买时间及复购频率，触发定期批量外呼任务，将会员复购率提升了13%。...“对此，我们建议基于已沉淀的诸如会员关怀、活动营销、邀约加粉等行业经典业务场景，结合用户的不同类型进行话术和利益点的微调，以实现个性化营销触达效果，对最终业务指标提升更显著。”

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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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不同生命周期下用户画像的使用方式

通过画像平台人群圈选功能可以找到应用中好友数目较多且与好友互动较为频繁的用户群体，实验证明通过引导该群体主动分享可以带来不错的拉新效果。...为了保证成熟期用户的活跃度，需要增强用户的存在感和归属感，可以借助VIP会员、年度总结和等级勋章等运营手段来实现。...VIP会员是一种双赢方案，用户不仅可以使用更高阶的功能或者享用更好的服务，而且用户成为会员后的忠诚度更高，在VIP有效期内会反复使用产品功能。...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？

CDP（Customer Data platform），即客户数据管理，所有客户相关的数据都可以统一汇聚和采集，包括CRM数据，比如CRM中的会员等级或积分数据可以同步到CDP中，构建会员等级相关的标签...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

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用AI驱动营销链路全面升级，腾讯企点营销云智能体正式发布！

后来伴随大数据、AI技术的兴起，很多企业家和营销人开始挖掘数据的价值，构成了“AI+营销”的1.0形态：人群更精细：基于行为标签优化圈选逻辑；内容更个性：用AI工具实现千人千面式内容生成；复盘更敏捷...+ DeepSeek模型双引擎：提供强大推理与生成能力；营销知识RAG技术 + 营销服务MCP技术：深度融合业务数据、技术及营销策略，构建企业专属智能体体系；全链路子Agent协作：包括业务洞察、人群圈选...2、内容与权益自动匹配针对不同用户特征与商品特征，自动匹配相应权益策略，智能生成符合不同人群偏好的内容矩阵，提升营销转化的ROI。...3、智能旅程编排与触达基于用户生命周期与转化概率，可自动完成多轮、分人群、跨渠道的触达路径编排，大幅降低人工配置成本与复杂度。...比如，我们围绕“会员复购”来设计一场营销活动：未来营销的“超级拍档”，已经就位通过案例，我们能清楚地看到腾讯企点的「营销云智能体」如何帮助企业，完成一场复杂的营销活动策划与落地。

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腾讯x绝味：首次实现AI Agent全链路营销，较人工组实现3.1倍业绩突破

升级后的绝味AI会员智能体，首次实现了复杂营销链路的全智能化，企业营销和运营部门只需要“对话式”输入具体的营销活动要求，AI会员智能体便会智能完成从策略制定到执行落地的全过程，覆盖业务诊断、人群提取、权益.../商品/内容匹配、触达策略设计、活动执行、效果复盘等营销环节，真正将企业的会员库从“消费数据”升级为可运营、可增值的“会员资产”，实现万人万面精准营销。...在技术架构上，AI会员智能体依托腾讯混元+DeepSeek双模型及腾讯云智能体开发平台，结合绝味业务场景与海量数据，打造了人群洞察、权益设计、智能选品、个性化内容、数据自动复盘5大子Agent，在具体的营销任务中...例如在人群圈选环节，Agent通过分析营销任务自动识别和筛选不同类型会员；在人货和人券匹配环节，为每个会员精准筛选最合适的产品和优惠券，在内容推送环节生成“万人万面”的文案、视频内容，助力绝味食品营销提质增效...绝味食品和腾讯的共创成果展示出“AI+会员营销”场景对于行业的“确定性机会”，也给更多企业提供了AI应用的创新范本。

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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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画像平台人群创建方式-规则人群创建

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。...人群创建引擎读取到规则人群配置信息后，首先判断是否适合通过BitMap实现人群圈选，如果适合，可以获取标签的BitMap在内存中进行交、并、差操作；不适合BitMap实现的可以兜底通过ClickHouse...画像宽表进行人群筛选，其实现逻辑是将人群圈选条件转变为SQL语句，借助ClickHouse引擎查询出所有满足条件的UserId并构建人群；当ClickHouse执行异常时会再次兜底从Hive表中筛选用户...，同理，人群圈选条件最终转换为Hive SQL语句并最终将执行结果构建为人群。...基于BitMap进行人群圈选主要分为两步，第一步是从ClickHouse中读取标签BitMap，第二步是在内存中进行BitMap的交并差运算，其实现语句如下所示。

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数据中台：从0-1，数据服务平台(DMP)实践

已流失等阶段的用户，进行短信推送、App Push等，通过红包激励手段，召回流失用户精准分流：产品功能迭代AB或营销活动投放，基于用户地域、性别等标签属性，进行流量的精准分层运营’ 客户关怀：生日关怀、会员福利...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

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构建业务主导的智能营销闭环：欣贺集团如何借力腾讯营销云挖掘会员价值新深度

欣贺的瓶颈：数据资产与运营效率的失衡欣贺集团作为领先的时尚品牌，已通过CRM体系整合了超过80万全渠道会员数据，并构建了基础的标签能力。...成效显现：从精准触达到业绩增长的敏捷验证合作的价值在“女神节首购客群转复购”活动中得到了量化体现：●支付转化率显著分化：通过算法划分的高/低意愿人群，其支付转化率呈现出明显差距（例如，高意愿人群转化率达...11.7%，显著高于低意愿人群的8.8%），证明了模型圈选的有效性。...●营销资源利用率优化：高意愿人群的优惠券核销率比低意愿人群高出50%以上，实现了营销投入的精准投放和回报最大化。...“腾讯营销建模平台让我们能够将业务洞察快速转化为可执行的智能策略，真正实现了数据驱动运营的闭环，这是我们在会员价值深度挖掘上的一次关键升级。”

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微信斑马系统：微信朋友圈广告背后的利器

商家可以上传自己的会员包，支持手机号，微信号，QQ 号的匹配。...（无需全部的会员记录，只需要商家提供一定量的随机采样即可，考虑隐私保护问题目前系统只支持对 1 万人以上的人群做分析）推荐使用第一种方式，因为不仅可以获得目标用户还可以分析人群的活跃度，到店频次和周期...目前系统支持: 1, 基于 LBS 的圈选用户，适合线下 O2O 商家。 ? 2，根据对产品的认识编写用户标签的组合规则筛选受众。 ?...3.Lookalike Lookalike Audiences 人群定向策略，简单的说就是用数据描述人群，以人找人，因为大部分商家都有一定量的自有用户（可能来自以往的消费记录或自身会员）那么这些用户的相似用户就是最好的受众...商家可以通过上传自己的会员包或是通过标签组合筛选和 LBS 圈选获取初期投放的种子用户，系统获取到种子用户后人群画像系统快速的展示出这批人群的特征和各项统计结果，整个过程只需要等待数秒。

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