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多维特征分析概述
最近更新时间:2023.12.25 19:16:18首次发布时间:2021.10.12 16:50:42
1. 产品概述

客户数据平台提供多维特征分析能力,支持用户基于模型与算法,洞察人群的显性与隐性特征,并挖掘出最符合该人群的标签组合。同时,支持按显著度、覆盖率以及人群数量等指标,生成符合特定需求的人群包,以便进一步的分析和决策。

2. 产品亮点
  • 正负样本输入,辅助模型训练

  • 基于模型精准预测,推荐最佳标签

  • 按显著度、覆盖率、人群数量导出人群包

3. 产品应用场景

3.1 标签推荐场景

在实际业务中,企业由于标签及标签值的数量巨大,通常难以直观判断使用哪些标签以及标签值来筛选目标人群。通过使用多维特征分析功能,可以根据已有的成功与失败样本来挖掘有效的标签特征。

例如,企业上传去年中秋高活跃用户(正样本)的信息,并接受系统算法推荐的负样本。系统通过对两组样本的分析计算,发现“性别:女性”、“消费水平:中高档”和“年龄:20-30岁”组成的特征组合在所有组合中综合评分最高,效果最好。因此,在今年中秋的促销活动中,企业可以优先使用这些标签圈选目标群体,进行营销触达,以提高营销效果。

3.2 客户洞察场景

在一些特定的营销活动中,如新品上市大促,企业可能已经有了被成功触达的正样本,以及多次触达失败的负样本,但是对于这两组人群具有何种特征可能并不清楚。这时候,可以通过多维特征分析,深入研究两类样本各自的特性,以加深对客户的理解。这样,企业就能优化自己的运营策略,提高产品的销售和营销效果。

3.3 风险预测场景

在金融、保险等行业,多维特征分析可以帮助企业进行风险评估。

例如,企业通过收集一段时间内违约和未违约的客户样本,对正负样本进行多维特征分析,找出违约与否的主要特征,帮助企业预测风险,减少损失。