智能用户增长 Quick Audience 试用手册-阿里云帮助中心

本文包含产品介绍、如何领取免费试用、试用管理以及如何接入使用Quick Audience产品服务4个部分，面向首次开通Quick Audience免费试用的新客户，介绍从领取试用 > 接入使用 > 试用转正的完整链路。

产品简介

智能用户增长（Quick Audience）是一款全渠道消费者分析、智能内容管理和自动化触达运营的工具，支持全渠道消费者数据的融合、分析及应用，支持用户ID管理、场景化的算法模型、智能营销内容生成和自动化触达通道矩阵，广泛应用于消费者运营和营销模型分析，助您扩大消费运营规模，提升营销效果，提升GMV，是市场领先的CDP与MA工具。

领取免费试用

1. 活动规则与试用商品规格

参与条件	阿里云实名认证用户（企业认证和个人认证均可），且为产品新用户账号无欠费记录
领取次数	主账号UID校验维度下，每用户仅可领取1次。
试用规格	地域：华东2（上海）云托管模式：全托管产品版本：Quick Audience 标准版用户量规格（洞察）：累计用户量10万触达量规格（营销）：每小时最大触达人次50万试用时长： 1 个月

2. 如何领取免费试用

阿里云免费试用 > 产品类别选择大数据计算 > 数据应用与可视化 > 智能用户增长Quick Audience 标准版；或者使用商品名称/关键字搜索，点“立即试用”。

领取成功后，可前往管理试用查看实例信息，或前往控制台接入使用。

说明

默认为您免费开通营销超信功能。功能开通后不会立即计费，您可以额外购买超信资源包实现用户营销超信触达。
建议勾选“到期自动续费”，可避免因资源到期停机或释放而影响业务。勾选后，自动续费周期为每月，在实例到期前会以实时价格自动扣费。自动续费可随时取消，了解更多。
如卡片上 “立即试用” 按钮置灰，提示您不符合试用规则，您可以点“选购更多规格”购买使用。

试用管理

1. 查看我的试用

管理试用 > 我的试用 > 产品试用，可以查看试用中的产品及实例配置等，如图：

2. 试用转正方式

转正方式

入口路径

说明

图示

续订

我的试用 > 优惠购买 > 续订

保持现有资源规格配置的情况下，在试用结束后延长实例使用效期。

升级配置

我的试用 > 升级配置

升级配置后不会改变实例效期，但会立即结束试用，且无法再获取该产品的试用资格。
升级后的配置资源将按照正常售卖定价购买使用。
仅支持升级实例配置，如实例配置未升级（如降配或配置不变），会出现图中类似的报错，属正常情况。

说明

开通 Quick Audience 实例后，如果在试用有效期内额度用尽，您可以通过续订或升配的方式购买使用。如需重新购买，请在备份数据后手动释放资源，释放完成后可通过Buy页面购买使用。
免费试用到期15天后，试用实例自动释放。实例释放后，可通过Buy页面重新购买。请您在实例释放前完成数据备份。

3. 更多购买入口

3.1 费用与成本 > 订购订单 > 资源续订，支持手动续订、开通自动续订。

3.2 控制台概览页 > 立即续费 / 升级购买

说明

试用资源到期或用尽后，试用实例自动停机或释放。如果您需要继续使用，请在试用到期前及时续费。

接入使用

流程概览： 组织空间管理 > 数据导入 > 用户洞察分析 > 营销触达，仅需4步即可接入使用。

1. 组织空间管理

1.1 组织初始化

首次开通服务，请您使用购买主账号（即组织管理员）登录 Quick Audience控制台，输入组织名称并单击创建，完成组织初始化。

1.2 创建默认空间

组织初始化完成后，系统会生成一个默认空间。

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重要

RAM账号登录（可选）：
- 主账号登录，创建并授权RAM用户访问控制台：
- 为RAM用户分配组织或空间成员权限，确保其能正常操作和访问对应工作空间资源。
- 使用RAM登录Quick Audience控制台开始体验。更多信息，参见授权RAM子账户访问QA控制台。
数据隔离（可选）：可以为不同品牌或部门创建独立工作空间，在相应的工作空间内配置专用数据源，避免跨空间数据混用。
分配成员与角色权限（可选）：在目标工作空间的成员管理页面，添加成员并授予该成员对应的空间角色。空间预设角色有管理员、分析师和开发者。您也可以新建自定义角色，并通过权限映射配置细粒度权限（如只读、编辑特定模块）。

1.3 计算资源管理

计算配额主要应用于标签管理中执行调度任务、群体筛选中生成人群等场景。
您可以使用具有组织管理员权限的账号登录，给相应的工作空间分配计算资源。如果配额不足，可以立即增购计算配额。

说明

目前仅Quick Audience上海全托管规格支持计算资源的充值和购买。

2. 数据导入

2.1 数据源配置

当前试用实例为全托管模式，Quick Audience 提供软件平台所需的全部云资源，您无需额外开通和手动配置，只需添加MaxCompute或Salesforce数据源来提供必要的表结构信息即可。下面以添加 MaxCompute 数据源为例，进行详细说明：

操作路径：选择工作空间 > 配置管理 > 数据接入管理 > 数据源。

步骤	说明	示例图
创建MaxCompute项目	获取MaxCompute数据源显示名称、数据库地址、项目名称。
添加MaxCompute数据源	项目创建完成后，请前往Quick Audience 进行参数配置，并获取授权SQL。重要 Quick Audience 添加数据源配置的项目名称，必须和MaxCompute项目管理中对应的项目名保持一致。
授权SQL	复制授权SQL，并前往MaxCompute工作区 > SQL分析进行授权。
连接测试	提示连接成功后，单击添加按钮，数据源添加完成。
上传数据	MaxCompute数据传输 > 上传用户标签表并存储于MaxCompute，数据格式要求参见用户标签表数据要求。

说明

除MaxCompute外，还支持添加Salesforce数据源。

2.2 用户ID类型管理

设置Quick Audience支持的用户ID类型：添加自定义ID或选择系统预置ID（如IDFA、IMEI等），ID类型合计不超过50种。
设置ID参与ID Mapping时的选择整体合并策略：当系统检测到同一用户关联的单值型ID存在多个不同值时（例如用户更换手机号或设备），根据预设规则（如时间、频次）进行取舍，避免数据冗余或矛盾，确保用户画像的唯一性和准确性。
执行ID Mapping：系统会自动在每次数据导入概述调度后进行ID Mapping，实现跨渠道数据拉通和跨ID类型的用户身份识别，确保用户行为、标签等数据的统一分析。

重要

请您在充分理解ID Mapping逻辑后，再进行ID类型管理，更改默认配置。否则，可能对用户身份识别结果造成不可逆的影响。
请确保导入数据表中的所有用户ID类型已在本空间的ID类型列表中。

2.3 用户属性管理

若企业有多个数据来源，同一个用户在“性别”特征上，表现为来源A是女性，来源B是男性。通过预置“性别”属性，将多个来源下的数据按照设置的冲突处理策略进行合并，便于后链路的营销应用。更多信息参见用户属性管理，具体操作如下：

自定义用户属性：可在用户属性管理模块编辑新增属性，系统提供的默认属性不允许修改。

参数	说明
显示名称	用户属性的中文名称，如“年龄”“性别”等。
属性编码	用户属性的英文标识符（如`age`），需与用户标签表字段名一致，以确保在表结构配置时能够自动映射。
数据类型	选择文本型、数值型、时间型或多值型。
赋值逻辑	定义多源用户属性字段产生冲突时的取值规则，支持：保留创建时间最早的字段值保留更新时间最晚的字段值保留出现频次最高的字段值
空值取值逻辑	有值优先：忽略空值，仅在非空字段间应用赋值逻辑。赋值逻辑优先：，严格按照已选的赋值逻辑进行取值，不论取值后是否为空值。
数据字典配置（可选）	为文本型属性定义值与显示名称的映射，如，`male`映射为“男”，`female`映射为“女”。当字段值符合时，后续将显示为对应的显示值；若字段值不符合，将仍显示原字段值。

标签字段映射属性：当标签字段映射了用户属性时，导入调度后，用户属性值将采用该字段的值。例如：用户属性包括年龄、性别、生日、城市，导入用户标签表时，将相应的字段与这些用户属性映射。

2.4 表结构配置

操作路径：选择工作空间 > 配置管理 > 数据接入管理 > 数据导入 > 表结构配置。

步骤	说明	示例图
表结构配置	用户标签配置，记录用户的一系列特征属性，用于透视分析、人群筛选等。配置用户标签表结构时，将同时指定哪些标签携带了用户属性信息。
	统计表数据配置，记录用户在统计时间内的相关操作的统计数据。基于统计表数据，可以进行人群筛选。
	用户行为配置：记录用户的浏览、加购、收藏、购买等行为。基于用户行为数据，可以进行人群筛选，还可以生成AIPL模型、偏好类标签等自定义标签，AIPL模型可用于AIPL用户分析、AIPL流转分析、人群筛选等。
	订单明细配置，记录子订单粒度的订单信息。基于用户行为数据，可以进行人群筛选，还可以生成RFM模型、偏好类标签等自定义标签，RFM模型可用于RFM分析、人群筛选等。
	订单汇总配置，记录将近N天内的订单数据按用户粒度进行汇总而生成的数据。导入的数据可生成RFM模型，RFM模型可用于RFM分析、人群筛选等。
	商品标签配置
AES密钥解密设置（可选）	如果用户ID字段已被AES加密，请在组织系统配置输入解密密钥，确保后续分析、圈选、营销触达时，可对AES方式加密的ID信息进行解密。

2.5 创建调度任务

支持手动调度、周期调度和触发调度。

2.6 实时事件数据上报

您可以实时采集并上报用户在端上的行为事件数据到Quick Audience，这些数据参与实时ID Mapping获取的用户统一身份标识QAID，可用于自动化营销。详见事件上报概述。

支持Quick Tracking 上报和自主接入上报两种上报方式。Quick Tracking 上报适用于App、小程序、网页（含H5），集成Quick Tracking提供的SDK实现事件采集上报。

以Quick Tracking 上报举例说明：

操作路径：单击右上角，选择组织管理。

重要

由于Quick Tracking仅对张家口、上海两个地域提供服务，若您的Quick Audience处于深圳，将无法通过Quick Tracking实现事件上报。

步骤	说明	示例图
开通Tablestore实例	开通服务时，选择地域和Quick Audience实例保持一致。组织管理 > 接口管理，由组织管理员进行Tablestore 授权配置。连通性测试通过后，保存当前配置。
开通Quick Tracking实例	开通服务时，选择地域和Quick Audience实例保持一致。在Quick Tracking管理控制台开启数据互通并进行参数配置。
	在Quick Tracking管理控制台创建组织，QT组织相当于QA空间，组织之间数据隔离。
	新建应用并集成应用SDK，获取AppKey。
	定义应用中要采集的事件和事件属性，详见配置Quick Tracking应用。根据事件模型开发采集上报数据的程序，支持App、小程序、网页（含H5）应用类型。
在Quick Audience对QT事件授权	Quick Audience 空间关联Quick Tracking应用。重要由于QT组织之间和QA空间之间同样实施数据隔离，建议一个QT组织下的应用授权在一个QA空间下，即QT组织与QA空间进行一对一授权。若两个QT组织各有一个事件编码相同的事件，并且两个事件都被授权到同一个QA空间下，则QA空间将保留最晚接收到的事件元数据，较早接收到的事件元数据将被覆盖。QT组织与QA空间进行一对一授权可以避免上述情况。
开启事件存储（可选）	若开启事件存储，则事件上报的数据将存储于数据源，成为用户行为表、订单明细表，可以用于人群筛选、生成AIPL/RFM模型、自定义标签等等。

当用户在您的应用中执行了相应的行为事件时，上述步骤中开发的程序将自动采集上报数据。数据被Quick Audience接收后，将参与实时ID Mapping获取用户的QAID。若开启了存储，将存储于分析源。

说明

自主接入上报需自主开发埋点程序，确保能采集到完整的事件模型数据，将程序加入您的应用。利用Quick Audience提供的API，根据事件模型开发上报数据的程序，加入同一个应用。请参见事件上报接口规范2.0。

3. 用户洞察分析

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。面向Quick Audience新用户，为了帮助您快速走完从开通到完成触达营销的完整链路，这里主要介绍目标人群圈选的操作方法。更多用户洞察分析相关内容，详见用户洞察。

3.1 人群筛选

操作路径：选择工作空间 > 用户洞察 > 群体筛选。从已导入的数据生成人群，通过人群筛选，圈选目标人群，实现业务精准触达。参见群体筛选。

任务	说明	示例图
标签筛选	基于用户标签（含用户属性、自定义标签）的人群筛选，筛选出满足指定标签值要求的人群。多条标签筛选条件间可以是且、或关系。例如：筛选出省份=浙江省，并且性别=女的人群。
AIPL模型筛选	按客户状态筛选：选择处于A认知、I兴趣、P购买、L忠诚阶段的用户加入人群。按流转状态筛选：选择AIPL模型阶段发生变化的用户，例如从A认知阶段转化为P购买阶段的用户加入人群。
RFM模型筛选	基于RFM模型的人群筛选，可按用户的RFM模型类型进行筛选。例如：筛选其中的高价值用户。
行为筛选	基于用户行为数据、订单明细数据的人群筛选，筛选出行为或订单记录满足要求的人群。例如：最近30天在线下门店购买商品A的人群。
指标筛选	从导入的统计表数据中，筛选出满足指定指标要求、维度要求的人群。例如：最近7天移动设备在某城市，且至少发生一次登录app的人群。
人群交并	从已有人群通过且（交）、或（并）、差计算生成新的人群。
交叉筛选	混合使用以上人群筛选方式，在以上人群筛选的结果间通过且、或、差计算得出最终的人群。

3.2 上传人群

通过本地上传、分析源筛选和标签值圈选的方式生成人群。

任务	说明	示例图
本地上传	通过上传CSV或TXT文件创建人群。
从分析源创建人群	您可以将单一类型的用户ID，例如手机号码列表，保存为数据表，然后将表保存在已接入的分析源中，通过读取该表创建人群。
基于标签值圈选人群	支持基于文本型、多值型标签，为每个选中的标签值生成一个人群。一次操作支持选择同一个标签的多个标签值生成不同的人群。

说明

试用实例中不包含门店运营、回购预测、模型列表的模型激活次数，如需体验，请使用阿里云主账号购买资源包，以开通功能模块。

4. 营销触达

4.1 创建营销任务并触达目标人群

触达渠道包括瓴羊超信、短信、邮件、微信、企业微信、PUSH和Webhook等。以下按触达渠道的维度，详细说明创建营销任务并推送至目标人群的完整流程。

触达渠道	配置说明	示例图
瓴羊超信	签名申请与实名报备创建超信模板创建超信触达任务超信营销效果分析
更多	短信、微信公众号、企业微信、邮件、Push、Webhook等渠道触达，参见触达营销。

4.2 自动化营销（MA）

自动化营销，是通过可拖拽的画布式配置工具，制定差异化营销策略后，由系统自动执行的智能化产品。

自动化营销流程由三个部分组成：

	说明	示例图
触发方式	目标人群，参见用户洞察分析。行为事件，参见实时事件数据上报。
营销动作	发短信、发邮件、发PUSH、发微信、推送Kafka、Webhook、打标签、生成人群等操作。
流程控制	根据用户的行为事件、标签、上一个营销组件的执行结果进行判断、筛选、分组，或随机分组，对不同分组执行有针对性、差异化的营销策略。通过AB测试比较方案的效果：为使用户达成同一个目标事件制定N个方案，将参与测试的用户随机分成N组，分别同时应用这N个方案。一段时间后，分别统计应用方案后的N组用户达成目标事件的几率，几率高的方案胜出。控制流程的等待或结束。

更多使用说明参见Quick Audience产品手册，更多产品信息点击查看。