一、复购率与定向时限的底层逻辑关联
巨量千川推广的定向时限（15天/30天/60天）本质是用户行为数据的时间维度筛选。高复购率产品（如快消品、日用品）用户购买周期短，需通过30天定向时限捕捉近期行为，同时避免因时限过短导致人群包更新过快，影响模型稳定性；而低复购率产品（如家电、奢侈品）用户决策链路长，15天定向时限可聚焦短期需求，减少无效曝光。
二、不同复购率产品的定向时限选择策略
高复购率产品：30天为主，60天为辅
行为兴趣定向：叠加“母婴用品”“婴儿护理”等核心标签，覆盖3-5个强相关类目词；
动态人群包：上传历史成交用户数据，系统自动挖掘相似人群，提升复购率；
素材优化：每日更新3-5条新创意，保持素材新鲜度，避免模型疲劳。
场景案例：某母婴品牌通过巨量千川的「商品全域推广」功能，结合30天定向时限，覆盖用户孕期到育儿阶段的持续需求，大促期间GMV环比增长超40%。其策略核心在于：
数据支撑：30天时限下，CTR（点击率）提升18%，CVR（转化率）提升22%，ROI稳定在3.5以上。
低复购率产品：15天为主，动态调整
精准排除：剔除偏远地区（如西藏、新疆），聚焦一线及新一线城市；
时段优化：优先投放用户活跃时间（如晚间20:00-23:00），结合直播节点动态调整；
出价策略：初期设置低出价（客单价的60%）测试模型，稳定后逐步提价至客单价的80%-100%。
场景案例：某家居品牌通过15天定向时限，聚焦用户短期决策窗口，结合「一键起量」工具，在618期间实现单品日均GMV增长250%。其策略关键点包括：
数据支撑：15天时限下，CPM（千次展现成本）降低15%，转化成本下降20%，新客占比提升12%。
三、定向时限选择的实操建议
测试与优化：
A/B测试：以30天为基准，对比15天/60天时限的CTR、CVR和ROI，筛选最优方案；
动态调整：结合产品生命周期（如新品上市、促销节点）和用户行为波动（如季节性需求），动态调整定向时限。例如，新品推广期可缩短至15天以快速试错，成熟期延长至30-60天以稳定曝光。
数据监控指标：
核心指标：CTR（点击率）、CVR（转化率）、ROI（投入产出比）；
辅助指标：CPM（千次展现成本）、付费流量占比、用户停留时长。
工具组合应用：
智能放量：在30天时限下，通过「智能放量」工具扩大人群覆盖，配合手动提价突破流量瓶颈；
素材追投：针对高复购产品，利用「素材追投」功能，快速测试并放大新素材的跑量效果。
四、结论
巨量千川推广的定向时限选择需与产品复购率深度绑定：高复购率产品通过30天时限平衡数据新鲜度与模型稳定性，低复购率产品通过15天时限聚焦短期需求。实操中需结合A/B测试、动态调整和数据监控，灵活运用「智能放量」「素材追投」等工具，实现投放效率与ROI的双提升。
