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聚类模型
最近更新时间:2023.12.07 20:30:48首次发布时间:2023.05.17 16:39:32
1. 功能概述

CDP支持通过内置的聚类模型,按照所需特征,将人群包输出拆分为不同类别的子人群包,以满足某些业务场景下,按特征拆分不同属性用户人群的需求

2. 功能场景

聚类模型( K-means算法)可以根据特征快速拆分已有人群,场景举例:

  • 目标需求:希望在近3个月注册的用户中,拆分5类出年龄和地域特征接近的用户群,以进行后续针对性的营销策略。

  • 使用方法:首先在用户分群中圈出近3个月的注册用户,作为原始人群包,再通过聚类模型,选择年龄、城市特征,创建模型任务,通过任务输出5个子人群包应用营销。

3. 使用限制

由于聚类模型需要使用到标签以及人群包资源,所以需要提前获得以下权限:

3.1 模型功能权限

项目管理员需要在项目中心——权限——按内容管理——模块中,为使用者授予行业模型-通用模型下的全部权限

3.2 标签权限

项目管理员需要在项目中心——权限——按内容管理——资源中,为使用者授予模型中需要使用的标签权限

3.3 人群包权限

使用者需要至少拥有一个将要使用的人群包权限,可以自建或由其他人群包创建者授权

3.4 模型可用次数

聚类模型提供100次免费使用,剩余次数将直观显示在模型列表页。

4. 操作步骤

4.1 新建预测任务

  • 进入模型应用模块,选择「聚类模型」,点击右上角「创建聚类任务」

  • 配置聚类信息,输入任务名称,选择待聚类的目标分群包,并设置聚类后的拆包个数(2-6)

  • 选择聚类需要使用的私域特征(该用户权限内可用的私域标签),模型将应用选中的特征进行后续聚类

  • 配置分群包信息,输入聚类输出的分群总包名称,以及对应的不同子包名称。(模型输出后,将产生一个总包和聚类拆分后的子包)

  • 配置完成后,点击保存,将开始运行该任务

4.2 查看预测结果

  • 当预测任务的状态为完成时,即可点击「预测结果」查看聚类结果,结果详情页将展示本次聚类使用的特征和各子包数量、覆盖占比情况

  • 任务完成后,也可以点击「编辑」,进入到任务详情页,对原任务的各项设置进行修改,保存后将使用最新配置重新运行任务

  • 任务过期、失效后,可以点击「删除」按钮对任务进行删除

4.3 子分群应用

点击「聚类后人群子包」字段,跳转至人群子包详情页,人群子包可进行洞察/圈选/下载。