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用户洞察概述

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随着互联网技术的发展,企业通过各种途径积累了消费者资产,Quick Audience用户洞察模块旨在通过丰富的用户洞察模型和便捷的策略配置,帮助企业完成消费者多维洞察分析,为后续的消费者运营和触达奠定人群基础。

功能简介

用户洞察模块提供以下功能,帮助您进行消费者运营:

  • 数据源接入:提供多种(AnalyticDB MySQL 2.0、AnalyticDB MySQL 3.0、AnalyticDB PostgreSQL)的数据源的对接能力,用户可以基于此连接自己的消费者数据集,并基于产品内置的规则构建消费者运营模型(AIPL/RMF模型),快速完成消费者的结构化分层,为接下来的洞察分析提供业务分析数据。

  • 用户分析:Quick Audience内置了强大的分析引擎,用户基于洞察分析功能可以实现对消费者的显著性特征识别,对各种画像标签进行分布观测,同时可以根据业务需要对自定义消费者运营模型(AIPL/RFM模型)进行分析,帮助企业快速了解企业当前的用户状况,并为进一步运营进行提供决策支撑。

  • 受众管理:支持用户在洞察分析的过程中快速圈选指定数量、指定筛选条件的目标人群。支持基于用户标签数据集的标签筛选、基于行为数据集的行为筛选、基于RFM模型或AIPL模型的模型筛选、交叉筛选,为后续的人群触达应用提供基础。

  • 资产管理:支持对标签热度进行统计查看,为企业标签生产和应用提供统计指导。支持在分析的过程中自定义标签,方便业务人员依据实际的场景需求生产标签。

  • 品牌数据银行、达摩盘、Kafka推送:支持将企业的一方标签数据、AIPL模型、受众人群推送到数据银行,支持将受众人群推送到达摩盘阿里云Kafka或开源Kafka,进而实现线上线下融合消费者分析和线上二次触达,为企业品牌全域消费者运营提能提效。

  • 复购预测:复购预测将基于用户既往购买行为记录,通过训练算法模型,预测用户在未来指定时间内复购的可能性,找到大量非品牌原核心人群的高复购概率人群,为业务圈选外机会人群补充,继而针对这些高复购概率人群进行重点运营,提升品牌复购率。

  • 货品推荐:货品推荐将基于用户既往购买行为记录,通过训练算法模型,智能解析用户和商品、商品和商品之间的关联关系,提升运营效率,提升品牌转化率和复购率。

  • 分析看板:支持将Quick BI数据可视化分析平台专业版生成的报表嵌入到Quick Audience进行展示,针对相关数据通过报表进行可视化分析,辅助对营销数据的分析洞察。

使用流程

  1. 添加分析数据的数据源,可由管理员添加空间数据源,请参见数据源(即分析数据源);也可由组织管理员添加组织数据源,并授权给空间使用,请参见组织数据源管理

  2. 管理员从数据源创建数据集,请参见数据集文档

  3. 由管理员向需要使用数据的非管理员授权数据集的使用权限,请参见数据集权限设置

  4. 有相应角色权限的用户进行用户分析、受众筛选及分析、标签管理、自定义标签、受众及数据集推送、复购预测、货品推荐、分析看板等操作,请参见对应的功能文档。

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