品牌AIPL地理分布洞察&目标区位圈人介绍-幕思城

多多开店2022-02-25

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msc225

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随着消费者运营的逐渐深入，越来越多的商家关注将线上和线下生意打通，旨在为消费者提供一致性的体验。那么如何更高效的定义目标人群，并洞察目标人群的分布特征，针对性采取运营策略，提升数字化经营能力和线上线下一体化决策效率?数据银行的品牌AIPL地理分布洞察&目标区位圈人能力，是您必须关注的能力。

品牌AIPL地理分布洞察&目标区位圈人介绍.png

该功能目前覆盖两方面的重点能力：

1.人群区位洞察：主要作用是帮助商家实现消费者线下分布的洞察。根据目标人群的地理分布特征，全国/省市/行政区/街道的分布，帮助商家锁定目标人群，针对性采取营销策略，为每一次活动提效。

2.圈选目标区位周边人群：主要包含区位分析&新建自定义区位、新建区位人群两大能力。商家可以圈选某个商业场景的目标区位，如商场、超市等周边的人群，并结合其他人群标签，圈选定义目标人群。

功能介绍

本期功能在数据银行电商角色，详细介绍如下：

功能一：人群区位洞察

1、功能作用：支持查看圈选人群的地理分布情况

2、查看路径：自定义分析→自定义分析人群列表→找到需要查看的人群→查看报告→在“默认报告”“人群区位报告”“人群质量报告”中，选择“人群区位报告”。

3、报告需要手动“开启追踪”：

(1)手动开启追踪，最长追踪30天;第二天9点数据产出后可查看洞察报告;到期之后，如果还要继续追踪，需要重新创建人群;

(2)可以追踪的人群类型：品牌自定义分析下历史创建的自定义人群、新建人群均可进行区位洞察(一方人群和上传人群血缘除外);

4、查看报告：

支持查看全国、省、市、行政区、街道，逐级下钻的AIPL分布，可区分居住人群和工作人群，城市维度只展示一二线城市，省、市、行政区和街道的查看需要满足面积的要求和人数的要求。

指标定义解释：

1)品牌活跃人数：该人群包中根据居住/工作地匹配的认知人数、兴趣人数、购买人数、忠诚人数之和(即AIPL之和)。

2)品牌活跃人数占比：以全国看省为例，各个省份的占比=省份的品牌活跃人数/品牌活跃总人数(为了保护用户安全隐私，各省份会增加人数噪声)

功能二：区位分析路径&新建自定义区位：

1、功能作用：帮助商家管理目标点位，用于目标区位的圈人和分析。

2、查看路径：自定义分析→区位分析→新建自定义区位

3、区位列表：展示历史已圈好的目标区位，包括区位名称、区位总数、区位类型(目前只有点位包类型，后续会增加区块包类型)，操作中可查看区位详情和复制这个区位。

4、新建自定义区位操作方法：

step1:按照格式要求填写区位名称、选择区位类型(目前只有点位包类型，后续会增加区块包类型)

step2:点击"下一步"选择目标区位，地图左上角的搜索框内输入关键字查找目标区位(仅提供商业场景的区位)，勾选后可加入购物车，并在地图中展示区位。

一个点位包可添加最多100个区位。确认后在区位列表中增加一个点位包，本期最多可生成50个区位包。

功能三：新建区位人群

1、功能作用：商家可以根据目标区位圈选周边半径为X公里以上的人群;

2、查看路径：自定义分析→右侧“新建区位人群”

3、新建区位人群操作方法：

step1:按格式要求填写人群包名称，选择圈人方式(目前只支持“点+半径”方式圈人，后续增加区块圈人方式)

step2:点击“下一步”，选择已创建好的点位包，选择圈选半径(仅支持3km、5km、7km)，选择人群与该圈选区域范围的关系(居住、工作、停留，选择停留时需要选择停留时间范围，停留时间最近可选t-2之前60天。居住、工作、停留可多选)。

step3:点击创建后，在自定义人群列表中增加一条区位人群包，人群包的人数范围在2000~500W时可创建成功。

人群使用介绍：

1、区位人群包，跟自定义人群一样，可以作为上游人群，与其他的人群圈选逻辑进行交并差、可以作为种子人群进行放大。

2、特殊限制：策略中心人群、优选放大人群、一方人群、上传人群及相应血缘人群不能与区位人群进行交并差。

实用场景

场景一：某品牌与热门IP合作，即将开展一系列线下营销活动，但对于线下媒体点位的选择犯难。于是，他可以先根据活动目标在数据银行里创建自定义人群，通过【查看报告 - 人群区位报告】进行目标人群线下的区位洞察，并根据城市及区域的排序结果来进行区域的筛选。

场景二：某品牌线下有80多家门店，受疫情影响门店客流受到极大的冲击，因此想激活门店附近3公里范围内的现有品牌AIPL人群进行线上转化。首先，可以通过【自定义分析→区位分析→新建自定义区位】将线下门店创建成为点位包;基于此点位包，圈选门店附近3公里的居住或者工作人群，生成区位人群，通过达摩盘或者灯火等渠道进行投放触达。

场景三：某品牌目前在全国进行无差别铺货，但不同城市及商圈的门店所覆盖的人群结构差异较大，品牌希望能够针对不同区域的人群特征进行货品策略的调整。首先，根据门店创建点位包;其次，根据点位包，圈选门店附近的居住/工作人群，生成人群包AAA;最后，在【自定义分析-新建自定义人群】 - 【现有人群 - 自定义人群】中选择人群包AAA，并与现有的标签进行交并差分析，可以洞察人群的画像、及线上消费行为等。

Q&A

Q：历史人群包可以进行区位洞察吗?

A：可以，无论是历史创建的自定义人群，还是新创建的自定义人群，均支持区位洞察。路径：自定义分析→自定义分析人群列表→找到需要查看的人群→查看报告→在“默认报告”“人群区位报告”“人群质量报告”中，选择“人群区位报告”。

Q：为什么不支持一方人群和上传人群血缘人群的洞察?

A：对用户安全隐私的保护，一期暂支持银行内AIPL人群的区位洞察，后续可考虑逐步放开。

Q：为什么只展示一二线城市和根据面积、人数限制行政区和街道?

A：品牌商家的生意主要集中在一二线城市，鉴于数据透出的安全要求，一期只开放一二线城市洞察，后续可考虑逐步放开。行政区和街道的限制也是出于对用户安全隐私的保护，过小的行政区或街道不展示。

Q：圈选半径为什么只支持3km、5km、7km?

A：基于历史客户共创案例，目标区位周边3km人群的圈选场景比较普适，也出于对于用户安全隐私的保护。

Q：我想把区位人群中认知和兴趣用户圈出来，我该如何操作?

A：目前商家创建的区位人群，跟原先的自定义人群一样，支持作为上游人群，同其他条件进行交并差，以帮助商家更好的实现精细化的人群分层运营;同样，人群还可以作为一个种子人群，商家根据需求进行人群放大;

备注：出于用户隐私的保护，策略中心人群、优选放大人群、一方人群、上传人群及相应血缘人群不能与区位人群进行交并差。