巨量千川的“人群包计划”如何利用历史数据建模？

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在抖音电商竞争白热化的今天，广告主面临 “流量贵、转化难” 的双重挑战。巨量千川的 “人群包计划” 通过历史数据建模，将用户行为轨迹转化为可量化的投放策略，为精准营销提供了关键突破口。

一、历史数据建模的底层逻辑

巨量千川的人群包建模基于用户全链路行为数据，通过三大维度构建精准画像：

1. 基础属性：性别、年龄、地域、消费能力等静态标签；

2. 行为特征：搜索关键词、商品浏览时长、加购未支付等动态行为；

3. 兴趣偏好：内容互动类型（如点赞美妆视频）、品类消费频次等兴趣标签。

系统通过机器学习算法，对历史成交用户进行聚类分析，识别出高转化人群的核心特征。例如，某母婴品牌通过分析历史数据发现，“25-35 岁女性 + 关注育儿知识 + 近 30 天有加购行为” 的人群转化率比普通用户高 3 倍。

二、人群包建模的 4 大核心步骤

1. 数据采集与清洗

• 数据来源：巨量千川后台 “人群洞察” 模块、抖店用户行为数据、直播互动记录等；

• 清洗规则：剔除异常值（如恶意点击）、补全缺失值（如未填写年龄），确保数据准确性。

2. 种子人群包构建

• 核心用户筛选：选取近 30 天成交用户，提取其共同特征（如 “高消费 + 多次复购”）；

• 组合策略：通过 “交集 + 并集 + 排除” 逻辑细化人群。例如，将 “一线城市 + 高消费” 与 “母婴品类偏好” 取交集，排除 “近期已购买同类商品” 用户。

3. 动态扩展与验证

• 相似人群扩展：利用巨量千川 “智能扩量” 功能，基于种子包寻找行为特征相似的新用户；

• A/B 测试：创建两组计划，一组使用人群包定向，另一组通投，对比 ROI 与转化率差异。

4. 效果监控与迭代

• 关键指标追踪：每日查看人群包的点击率（CTR）、转化率（CVR）、ROI 及覆盖人数；

• 优化策略：若某标签组合效果不佳，及时调整定向条件（如缩小地域范围或提高消费能力门槛）。

三、人群包建模的实战优化策略

1. 高客单价品类：锁定 “高消费 + 决策周期长” 人群

• 案例：某家电品牌通过分析历史数据发现，“资深中产 + 关注家电评测 + 近 7 天浏览竞品” 的人群包转化率达 18%。通过定向推送 “限时折扣 + 免费安装” 权益，ROI 提升至 3.2。

2. 低复购品类：激活 “沉睡用户” 与 “潜在兴趣人群”

• 策略：将 “6 个月未复购用户” 与 “近期浏览同类商品” 人群包叠加，推送 “老客专属优惠券”，唤醒沉睡用户。

3. 直播场景：结合实时互动数据动态调优

• 操作：在直播期间，通过 “人群洞察” 模块实时监控 “进入直播间未下单用户” 特征，快速调整定向策略（如增加 “价格敏感型” 标签）。

巨量千川的人群包计划不仅是定向工具，更是数据驱动的营销中枢。通过深度挖掘历史数据价值、灵活运用组合策略，广告主可实现从 “广撒网” 到 “精准钓” 的转型。