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圈选组件使用说明
最近更新时间:2024.09.18 16:51:22首次发布时间:2024.09.14 18:04:17

1.概述

圈选组件,主要方便用户通过定义多个条件来筛选特定的人群。这些条件可以基于标签、人群、行为、明细数据或主体属性,精准选择或者排除目标人群,确保营销信息能有效覆盖到目标用户,提升活动的精准度和转化率。

2.应用场景

圈选组件的应用场景广泛,主要包括以下几个方面:

  • 构建标签:例如通过规则创建标签,使用多端数据,定义多个规则,并通过且/或两种逻辑函数定义规则,筛选出各标签值。
  • 圈选目标分群:可以使用圈选组件来选择或排除特定的用户群体,创建定制化的目标分群包。这些分群包可以用于针对性的营销活动,如向特定地区的用户推广新产品。
  • 创建群体洞察报告:利用圈选组件,可以选择需要进行画像分析的目标人群,并结合多种分析维度生成深入的群体洞察报告,分析特定用户群体的行为模式、消费习惯等,辅助策略制定。

圈选组件通过提供灵活的条件设置,使得用户能够根据实际需求,快速而准确地锁定目标用户群体,实现精细化运营和营销。

3.圈选逻辑说明

3.1 结合现有标签圈选

圈选所用的数据源

支持的计算逻辑

示例说明

标签

包含所有被打上该标签的对象中,含有你所选标签值的对象。

举例:全局用户100人,其中10人被打上"学历"标签:其中"本科"4人、"研究生"5人、"博士"为1人。那么【"学历"包含"本科"】的是4人。

不包含在所有被打上该标签的对象中,排除含有你所选标签值的对象

举例:全局用户100人,其中10人被打上"居住城市"标签:其中""深圳"1人、"广州"1人、"北京"2人、"其他"1人、"上海"5人。那么【"居住城市"不包含"深圳"、"广州"、"北京"、"其他"】的是10-1-1-2-1=5人。

全局不包含在所有对象(包括未被打上该标签的)中,排除含有你所选标签值的对象。

举例:全局用户100人,其中10人被打上"会员类型"标签:其中"限定产品喜爱型"4人,"明星代言产品喜爱型"2人,"新品抢购性"1人,"价格敏感型"1人。那么【"会员类型"不包含"限定产品喜爱型"】、"明星代言产品喜爱型"】的是100-4-2=94人。

为空所选标签值为空,即未打上该标签的用户

举例:职业为空,也就是说没有打上职业标签的用户

不为空所选标签值不为空,即打上了该标签(任意标签值)的用户

举例:会员状态不为空,也就是说,打上任意会员状态标签的用户。

like通过在搜索词中添加通配符(%或)进行模糊搜索。其中,%表示任意多个字符,_表示一个字符

举例:购买渠道标签的计算逻辑为like【%抖音】,那么筛选的则为渠道名称带有抖音的所有渠道的标签,比如抖音商城、抖音直播间等。

正则匹配通过编写匹配模式(正则表达式)来进行模糊搜索

*点击查看常用语法说明

举例:^[0-9]+abc$,这个表达式代表:匹配以一个或多个数字开头,并以字母 abc 结束的字符串。^代表字符串的开始位置;[0-9]代表匹配单个数字字符,可以是0到9之间的任何一个数字;+代表前面的元素(这里是[0-9])可以出现一次或多次。所以,[0-9]+ 可以匹配一个或多个连续的数字字符;abc代表字符串 "abc";$代表字符串的结束位置。

3.2 结合行为数据圈选

行为数据:围绕主体的行为日志,即谁(OneID)在什么时间(行为时间)做了什么事(行为事件)产生什么事件结果(属性)。

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行为数据

支持的计算逻辑

示例

产品配图

行为事件

1、做过做过+事件

  • 总次数/求和/最大值/最小值/平均值 + =、>、≥、<、≤、!=
  • 每日次数/天数/连续天数 + TopN、=、>、≥、<、≤、!=

举例:做过+行为+总次数+TopN、=、>、≥、<、≤、!=

筛选做过加入购物车行为的总次数 = 1的人群

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2、未做过当前数据来源下,排除做过指定行为事件的对象

举例:全局用户100人,其中10人发生过行为;最近一天做过【立即支付】有3人,则符合最近一天【未做过"立即支付"】的是10-3=7人。

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3、全局未做过在所有对象(含未发生任何事件的用户)中,排除做过该行为事件的用户

举例:全局用户100人,其中10人发生过行为;最近一天做过【收藏】有3人,则符合最近一天【全局未做过"收藏"】的是100-3=97人。

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3、依次做过当前数据来源下,依次做过指定行为事件的对象

举例:全局用户100人,其中10人发生过行为;最近一天做过【小程序打开】有9人,做过【加入购物车】有7人,做过【立即支付】有3人,则符合最近一天【依次做过"小程序打开"、"加入购物车"、"立即支付"】的是3人。

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3.3 结合人群包圈选

计算逻辑:

  • 人群属于:人群属于某个人群包,比如人群属于「兴趣」的人群包,则涵盖「兴趣」人群包的所有人。
  • 人群不属于:人群不属于某个人群包,比如人群不属于「复购」的人群包,则不涵盖「复购」人群包的所有人。还可以添加筛选,筛选满足特定日期的人群包。

3.4 结合明细数据圈选

业务明细数据:围绕主体的业务事实数据,每个 ID 可能有多行数据,往往记录业务事实记录或统计数据,如门店订单交易数据、优惠券核销数据。

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明细数据所选字段类型

支持的计算逻辑

示例

产品配图

文本型
(string)

1、总次数 + 选择TopN、=、>、≥、<、≤、!=

举例:明细数据档案+总计数+>最近1天

筛选最近7天售后进站档案中客户评价反馈5星级的总次数大于等于10的人群

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2、去重计数+ 选择TopN、=、>、≥、<、≤、!=

举例:明细数据档案+去重计数+<最近1天

筛选本月商城订单档案中商品二级分类去重计数后小于5的人群

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3、包含、不包含、全局不包含、为空、不为空

举例:明细数据档案+不包含最近1天

筛选最近1天明细数据1中education中不包含高中及以下的人群

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4、like(通过添加通配符(%或者_)替代某个关键字以进行模糊搜索)、正则匹配(通过正则表达式来进行模糊匹配)

举例:明细数据档案+like最近1天

筛选最近1天明细数据1档案中education的模糊字符为“本科”人群

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数值型(int/bigint/long/float)

1、总次数、去重计数、求和、平均值、最大值、最小值 + 选择TopN、=、>、≥、<、≤、!=

举例:明细数据档案+求和最近1天

筛选最近1天明细数据1档案中payment字段之和大于等于1000人群

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2、包含、不包含、全局不包含

举例:明细数据档案+平均值最近1天

筛选最近1天商城订单档案中订单现金支付金额平均值大于2000人群

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时间型
(data/ datetime)

1、范围/最近一天距今天数+ 选择=、>、≥、<、≤、!=

举例:明细数据档案+范围+包含最近1天

筛选最近1天明细数据1档案中订单创建时间字段范围包含2024-09-14的人群

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2、时间范围支持:

  • 固定日期: 支持选择某一天或一段日期,如2022-01-03~2022-01-03
  • 动态日期: 支持选择以今天为基准的一段时间,如最近1/7/30天、本双月/月等
  • 单个日期: **** 支持点选某单个日期,如2022-01-12。

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3.5 结合主体属性圈选

主体属性数据:围绕主体的属性特征,每个主体 ID(OneID)绝对只有一行数据

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主体属性数据所选字段类型

支持的计算逻辑

示例

产品配图

文本型
(string)

包含、不包含、全局不包含、为空、不为空、like、正则匹配

举例:主体属性档案+不包含

筛选全量用户数据档案中触点偏好字段不包含官网的人群

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数值型(int/bigint/long/float)

TopN、=、>、≥、<、≤、!=

举例:主体属性档案+

筛选车主信息表档案中行驶里程大于等于10000的人群

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为空、不为空、包含、不包含

举例:主体属性档案+为空

筛选商城交易情况档案中积分累计值为空的人群

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时间型
(data/ datetime)

包含、不包含、全局不包含、为空、不为空、like、正则匹配

举例:主体属性档案+like

/

3.6 使用多端数据,通过“且、或”多层嵌套圈选

可使用多端数据,定义多个规则,并通过且/或两种逻辑函数定义规则的生效方式:

  • :满足所有规则或组合规则条件则视为符合标签规则
  • :满足任意规则或组合规则条件则视为符合标签规则

产品限制:最多可嵌套两层“且、或”条件

3.7 结合“排除”组件进行圈选

支持用户快速创建具有排除条件的分群包,即 目标人群包= 大分群包-排除分群包。
例如用户希望圈选出7天内点击过小程序活动(>=3次)并且7天内未下单的用户群体,即排除最近7天已下单的用户,圈选逻辑应为:
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4.使用说明

4.1 标签体系中圈选组件如何使用

  1. 标签体系-新建标签-规则标签
  1. 填写完配置基础信息后点击下一步

可以新建标签/行为/明细数据/主体属性的条件进行圈选

4.2 用户分群中圈选组件如何使用

  1. 用户分群-新建私域分群-规则创建分群-确定

可以新建标签/行为/人群包/明细数据/主体属性的条件进行圈选

4.3洞察报告中圈选组件如何使用

  1. 分析洞察-私域群体画像-新建报告-确定

点击自定义圈选即可新建标签/行为/人群包/明细数据/主体属性的条件进行圈选

5.常见问题

Q1:正则匹配常用语法有哪些?

  • 通配符

字符

含义

示例

.

匹配任何单个字符

volc.ngine 与 volcengine、volc3ngine 匹配

匹配0个或多个先前项

默认的先前项是前一个字符。volc*ngine 与 volngine、volccngine 匹配

与星号的用法一样,只不过加号至少必须匹配一个先前项

volc+ngine 与 volccngine 匹配,但是与 volngine 不匹配

?

匹配0个或1个先前项

volc?ngine 与 volngine 和 volcngine 匹配

执行“或”匹配

a∣b 匹配 a 或 b

  • 定位符

字符

含义

示例

^

要求您的数据位于字段开头

^volcengine 与 volcengine 匹配,与 supervolcengine 不匹配

$

要求您的数据位于字段末尾

volcengine$ 与 volcengine 匹配,与 volcengineyes 不匹配

Q2:日期的圈选支持哪几种形式?

支持固定日期、动态日期、单个日期及高级日期选择。
1)固定日期选择: 支持选择某一天或一段日期,如2022-01-03~2022-01-03,或2022-01-04~2022-01-13。
2)动态日期选择: 支持选择以今天为基准的一段时间,如最近1/3/7/14/30天、本双月/月、最近3/6月、最近1/2年,或者自定义最近X天(是否包含今天)。
3)单个日期选择: 支持点选某单个日期,如2022-01-12。
4)高级日期选择: 仅行为数据支持以事件发生时间为基准的一段时间,如注册时间在xx事件发生的当天/当周/当月、注册时间在xx事件发生的未来/过去3天/秒/分/小时/周等。产品能力上支持:

  • 开始时间:固定/动态/无限制+(x)天/小时/分/秒/周/月/年+前/后
  • 结束时间:固定/动态/无限制+(x)天/小时/分/秒/周/月/年+前/后

Q3:圈选标签时,下拉展示并支持选择的是所有分区的标签值吗?

圈选标签时,下拉仅展示并支持选择最近一个分区的标签值

Q4:配置规则标签时,支持选择array类型吗?

  • 支持array属性,计算逻辑支持包含、不包含、包含全部

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Q5:在创建规则标签时,配置规则时若选择明细表中的文本&数值类型的数据,若数据有重复,当前标签的计算逻辑是怎样的?

配置规则时若选择明细表中的文本&数值类型的数据,计算逻辑支持“去重计数”。
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例如以下明细表中,未设置去重计数前,若计算“最近3天下单城市数”,则为3个;若设置了去重计数,计算“最近3天下单城市数”,则为2个,即不会重复计算同一个城市(上海)。

用户id

订单id

下单城市

下单城市数-总次数

下单城市数-去重计数

123

789

上海

3

2

123

790

上海

123

791

北京