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今天我们来介绍下DMP（Data Management Platform）第2个重要模块——人群。 我们先明确下人群的定义：聚合具有相同属性特征或者行为的用户ID，用于指定业务运营场景使用，比如：发短信、看分析报告。 人群作为系统的中心链接模块，是使用方最常用的功能之一，需要系统化思考解决方案。
（图1.DMP产品模块图） 一、人群的使用场景人群的主要使用场景是“精准营销”和“人群分析”，所以“人群”最核心的价值是数据的精准性。 1、精准营销（1）投放广告，精准人群定向投放使转化率提升。e.g.将一方DMP人群通过腾讯广点通lookalike模型进行放大，进行广告精准投放 （2）打通SCRM系统，做用户精准触达。e.g.打通短信、微信等自媒体渠道，实现人群自动化/周期性触达 （3）输出人群工具，实现变现。e.g.阿里巴巴/京东等大型零售商会将DMP工具能力赋能给商户使用，按照用户量级和使用时间收取一定费用 2、人群分析（1）人群用户画像分析。e.g.查看指定人群A下的男女占比，指定分析周期下购买金额分布、新增会员等 （2）人群对比分析。e.g.指定人群A和B，相同分析周期下，购买频次分布差异，积分使用差异等 （3）人群漏斗分析。e.g.指定人群A，指定分析周期下，在曝光-点击-加车-购买环节下的人群地域分布，会员等级分布等
（图2.人群分析看板示例） 二、如何生成人群生成人群的方式通常有3种：预置标签创建人群，基于行为创建人群，离线数据包上传生成人群。 同时，为了使群组更为灵活应用，衍生出2种应用方式：群组组合，A/B分组。 1、预置标签生成人群如《DMP之新零售标签体系搭建》所提到，我们可以初始化预置一批常用标签，这些预置标签可用于快速圈人群。 标签生成人群有以下3大优势： （1）支持快速圈定人群。由于预置标签在相应更新周期时间点会自动更新，所以可快速生成人群（无需基于数据重新跑） （2）支持设置不同于标签的更新周期。标签通常有自己的更新周期（e.g.：每日/每周/每月），生成人群后可设置不更新或者跟随标签更新，应用于不同业务场景 （3）操作简单。使用者通过配置简单的筛选条件，即可生成人群
（图3.标签生成人群示例） 2、基于行为创建人群基于行为创建人群具有较大的灵活性，基本上可以涵盖日常使用的圈人场景。 但是由于行为创建人群需要基于数据即时跑，所以需要一定时间才能获得人群。当同时跑的人群包过多时，整个生成人群的速度会较慢。 行为圈人通过4种类型的条件获得人群：事件/时间/事件对象/行为逻辑（频次/属性） 举例说明如下： e.g.1 APP新客：在APP渠道仅下过1单的用户 事件：下单 时间：历史至今 事件对象：APP渠道 行为逻辑：次数=1 e.g.2 广东省A品牌潜客：在广东省近7天加车/搜索过A品牌的用户 事件：加车&搜索 时间：近7天 事件对象：广东省 行为逻辑：次数>=1
（图4.行为生成人群示例） 3、离线数据包生成人群由于新零售行业公司数据来源渠道多且更新迭代快，所以DMP全面收集全渠道数据需要一定时间。 为了保证业务正常运转，通常需要保留上传离线数据的口子。这样，业务方能够从数据部门或者第三方平台拿到离线数据，然后上传到平台。 离线数据通常是可被识别的用户ID，比如：手机号、device id、Open id、会员卡号等。 4、群组组合为了使群组更为灵活应用，人群模块可支持选择多个群组进行“交并差”。如以下场景： e.g.关注公众号但未购买过的用户。可通过以下人群1（交集）人群2即可获得目标用户群体。 人群1：通过标签生成“关注公众号”的人群 人群2：通过行为生成“历史订单为0”的人群 5、 A/B分组该功能通常应用于组织内用户运营团队。为了研究同一批用户在不同活动措施下的表现效果，需要拆分群组去做不同测试。 通过A/B分组可以快速生成同等份或者不同等份的用户子人群包，并通过SCRM工具实现测试。 e.g.为了度量同一批特征人群对不同券（300减80；200减50；400减10元）的偏好效果，我们将人群包X拆分成a/b/c 3个新人群包，各占33%。再通过SCRM发券工具发放到起帐户，观测券有效期内的使用率转化。 三、踏过的几个坑以下是我搭建新零售DMP过程中遇到的坑，以及思考的解决方案。以下并不需要在第一期基建过程中需要考虑，但是作为异常点需要规划在系统迭代内。 1、人群下载 前期，DMP系统通常未能打通第3方系统，比如：短信、微信、广告投放后台等。所以，DMP需要保留下载人群ID入口，使用者可以下载人群ID再将人群上传至第三方系统，实现业务目的（发短信、微信）。 人群ID通常具有高度敏感性，建议将下载的ID匿名化，并卷入公司合规把控流程数据安全，以避免信息人为泄漏风险。 2、人群更新失败 数据/系统等问题导致的人群更新失败，一般需要从数据源/系统节点源头解决。 但DMP产品需要做好系统兜底措施，当出现人群更新失败时，第一时间通知相关研发和创建者，以便快速解决问题。 3、人群去重 创建人群的过程中，通常会碰到需要将人群1、人群2、···、人群N进行去重的场景。当人群数量不多的时候，可以通过人群的差集进行去重。 但是当人群过多时，该方案则不太现实。为保证人群模块的独立性，建议通过下游系统解决。 e.g.搭建短信防打扰机制（比如：1天/1条）和排序发送体系，并按照优先级发送短信，避免人群重复发送。 - END - |
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