数据工厂包括(数据工厂包括哪些模块)

需要拉取什么样的新客，才能更好地实现营销目标？核心客群如何准确定位，才能精准撬动转化增量？已购老客怎样稳固维系，才能保持长久持续的生意增长活力?这些问题，无不反映着当前企业在人群精细化运营方面的需求。

然而，在实际业务场景中，企业经常会遇见这种情况：当有电商拉新需求时，如果仅依赖平台标准化的基础人群分析能力或黑盒化的人群输出，企业只能得到缺乏具体消费特征和内容兴趣表现的“粗加工”画像，无论透明度还是精准度都存在问题。不清楚哪些人才是企业真正想要的目标受众，拉新效果自然大打折扣。

那么，有没有一种解决方案，可以帮助品牌基于自身需求灵活分析并运用好数据资产，找到人群精细化运营的最优解？巨量云图的定制化数据应用——数据工厂带来了答案。「标签工厂」和「建模预测」两大模块双向联动，通过白盒化、个性化的数据处理，帮助品牌更好地契合自身业务场景提升人群精细化运营效率，实现营销提效和生意增长。

将聚焦「建模预测」，通过产品功能、应用场景及标杆案例多维拆解，如何帮助企业个性化、定制化探索适合自身需求的品牌人群策略，让营销提效和生意增长在可“预测”下更具确定性。

助力人群策略落地

满足多元精细化运营场景需求

数据工厂「建模预测」模块推出至今，目前上线了“二分类模型”和“聚类模型”两大主要定制化模型。

// “二分类模型”是基于品牌在巨量沉淀的数据资产以及一方数据，灵活构建正负样本，结合全量日活用户海量特征学习，助力广告主构建私有化模型，实现核心人群精准优选和放大。

// “聚类模型”则是利用建模算法，根据用户属性、行为特征对用户进行智能分层，帮助品牌主更好地进行人群分类和精细化运营。

一步步走来，在与品牌和服务商众多案例共建中，「建模预测」在人群精细化运营的应用场景不断成熟，并有效助力美妆、食品饮料、日化等各大行业品牌以及服务商伙伴，在平销和大促期间精准引入流量，实现营销提质增效。

下面我们将从人群广度、精准度和稳固度三个维度拆解建模预测的人群应用场景和核心案例。

广：场景人群破圈拉新

为实现生意增量，品牌经常会着眼于高价值新客的拉取，以及现有客户相似人群的扩充，但难点则在于如何找到明确而有效的人群破圈方向以及新客挖掘的场景。

干衣机作为西门子618期间的主推新品，希望借力抖音平台实现新品出圈，提升人群破圈拉新质量和流转效率。阳狮集团作为项目服务商，通过巨量云图SCI品牌力诊断，发现西门子在触达人群精准度和内容效率上均有提升空间，并综合运用巨量云图数据工厂，对新品策略人群和场景破圈人群进行精准分析和筛选：

// 首先，通过建模预测模块，对洗烘行业的兴趣人群进行聚类建模，与品牌TA比较并结合业务理解，识别出干衣机的高价值人群（中产精致妈妈和家装深研党）和值得关注人群（品质生活年轻一族和中年焕新女性）；

// 再基于细分人群偏好洞察和内容场景深挖，运用标签工厂产出西门子干衣机的内容人群标签，指导后续素材创作和达人优选；

// 将标签工厂创建的干衣机人群标签转化为建模预测的自定义特征，通过特征覆盖度和IV值评估，生成更为全面的场景人群，并通过点击、转A3和预防流失等模型的显著特征分析，进一步验证和补充场景人群方向；

// 基于历史投放回溯人群表现，并结合模型打分精筛人群矩阵，用于推送投放，并根据投放效果持续反哺模型优化。

最终西门子A3量级与去年双11相较提升超7倍，A3人群流失率降低11%，CPC同比降低23%。

精：核心人群精确定位

想要达成人群提效与生意增长，离不开核心客群的精准定位识别，找准目标核心人群有的放矢，才能箭无虚发。

新品客群定位

品牌IP联名新品上市，由于缺乏历史数据借鉴，为降低新品营销冷启动成本，需要对新品客群进行精准定位。阳狮集团作为项目服务商，综合运用巨量云图和数据工厂，为品牌探索出完整的方法论，帮助品牌新品定位潜在客群。

// 在人群策略方面，首先基于产品特点和所在细分市场初步定位新品TA人群画像和转化高价值人群方向；

// 随后基于新品的人群和产品两大属性，双重维度出击，帮助品牌新品精准定位新品客群；

1.在人群属性上，通过聚类模型对品牌A4人群画像进行细分并对比新品TA，从策略核心人群浓度和内容人群浓度，确定核心客群；

2.在产品属性上，通过相似产品线人群特征和历史行为研究预测出核心客群；

// 叠加二分类模型，将两大维度定位的潜客人群相加作为优质人群，产出正负样本，并通过与特征配置和测试调优，最终应用投放；

与此同时，基于品牌新品客群，通过构建定制词库探索人群内容偏好，匹配高关联KOL进行内容种草，有效助力品牌新品投放提效。最终，相比常规投放，建模人群投放CTR最高提升达50%以上，CVR与ROI均平均提升超20%。

品牌策略人群定位

面对饮品和低度酒品类市场持续增长，RIO发现自身在抖音人群总量级较少，人群流转效率也存在提升空间。因此，RIO希望更高效地识别并精准拉取品牌抖音人群，达成拓量提效的目标。点燃作为项目服务商，通过建模预测中聚类模型与二分类模型的联动应用，帮助RIO定位出品牌独有的6大品牌策略人群。

// 首先，基于巨量云图人群模块，初步识别RIO品牌在抖音平台的核心TA画像；

// 基于品牌抖音核心人群，通过二分类模型对比已购人群与行业兴趣人群和曝光未购人群，提取差异化标签，并叠加使用聚类模型，对差异化标签进行聚类，并输出8大聚类人群；

// 以8大聚类人群作为种子人群进行拓展，对比分析拓展人群画像和货品表现，并对人群进行二次聚类，合并相似人群，最终确定6大类策略人群；

// 综合评估策略人群的发展潜力、转化价值及生意贡献，进一步评估分层，最终划分策略人群中的core&more人群。

后续基于6大策略人群及分层，适配对应的货品系列线，结合“产品、内容、达人”偏好洞察，进行精准场景沟通。经过策略人群定位以及优质内容联动，帮助RIO实现了核心人群量级有效增长，拉新ROI超1.6，效率提升60%。

固：人群流失预测

除了促拉新、增转化，如何避免人群购买流失也是品牌广告主在运营过程中总会遇到的问题。

大促期间，为实现更高的销售目标，如何引爆品类销售，降低人群流失是品牌（安德玛）保障销售的重要课题。容么么作为项目服务商，借助数据工厂建模预测对核心品类人群进行流失预测分析，有效助力品牌降低品类人群流失，提升投效产出。

// 针对当前品牌人群流失现状进行分析，发现品牌直播间点击后购买人群流失严重，当前核心问题是要找到点击未购买人群画像及影响其购买的特征分析；

// 应用二分类模型，分别以“点击已购人群”和“点击未购流失人群”作为正样本进行建模，并通过模型分析勾勒出易流失人群显著特征为年轻（30岁以下）及未育人群，并从显著标签可分析出流失人群的内容、触点、商品（品类&客单价）偏好；

// 基于分析结果，叠加聚类模型，可将品牌易流失人群聚类为4大主要人群，并分别进行偏好货品及客单价的洞察，为品牌匹配流失人群的货品及内容沟通策略。

最终，安德玛在大促期流失人群占比下降3%，生意目标达成超140%。

从以上案例不难看出，数据工厂「建模预测」已深入品牌人群运营的各类场景中，能够为品牌个性化营销提供全方位支持。除了带给品牌“广、精、固”的营销价值外，「建模预测」也在积极探索内容和达人领域的应用场景，帮助品牌根据具体业务需求做好人群与内容、品牌与达人的精准匹配，以“精”促“增”，让生意在更加广阔的空间中自由生长。

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数据工厂包括(数据工厂包括哪些模块)

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