人群圈选视角下，如何有效抓住用户群体划分的核心？

信息技术的快速发展催生了营销的数智化，使先进的商业思维和组织管理方式得到了普及。在精细化运营中，我们一直强调要发挥数据的力量，让数据驱动决策。

今天我们以人群圈选中标签构建和维度筛选的过程为例，即人群创建过程来谈谈数据是如何推动决策，成为驱动业务增长的重要组成力量。

标签定义：标签是一种灵活的数据组织方式，是基于业务场景的数据载体。

人群圈选的价值在于尽可能按照业务场景的假设条件，将人群与产品、内容做匹配，驱动进一步的用户个性化运营。

过去受限于空间与时间的限制，个性化用户运营的效率太低、成本太高。

而今，得益于技术的加持，企业能够在成本可控的情况下更好地支撑多元化、精细化的用户运营需求。

具体而言，将业务场景中牵涉的各主题按照特定的维度、规则等手法进一步细化排序，通过标签的方式以可视化面貌落实在人群圈选中。而后在应用过程中依据标签细化的颗粒度来筛选与构建目标人群。

不管企业的运营策略如何灵活变化，其实质都是由一系列连串的业务运营活动组成，绕不开选人这一步，即构建目标人群。落地在实际操作中就是在积累大量的经验之后，以标签总结出用户群体的共性、特性，再按照标签筛选出条件与维度，通过限定（且、或、非等计算过程）来圈出、缩小、扩展范围内的用户，形成目标人群。

实际上，人群圈选属于标签最常应用的方式，其构建的正确性极大地影响了创建人群和精细化用户运营的效率效果。除了通用的标签设计规则，核心仍旧是从业务中来到业务中去，落脚点在以下三个方面：

一、标签来源：人群圈选的细分颗粒度

给用户群体推送提醒信息、兴趣内容及匹配个性化产品之前，第一步是尽可能细化人群筛选的颗粒度。通常，从业务视角而言其细化人群的颗粒度主要依托于两种方式：

1.用户信息记录，包含用户的基础属性、所处阶段、用户价值、会员权益等。此标签一部分来源于微博微信、业务系统、人工维护等渠道的描述性标签；另外一部分来源于，AI计算、数据统计、业务统计等计算性标签。

2.用户需求划分，包含全链路需求类的业务场景及业务场景内的需求等。此部分标签主要取决于行业特性，以及企业本身创建的业务场景和对业务场景的需求理解。比如复购场景：

• 汽车行业的用车保养、车险续购是周期性需求，试驾买车则很难定义为周期性需求；
• 母婴行业的产品复购，奶粉是其刚需产品，可以计算消耗周期，但兴趣类玩具则很难计算消费周期。

当然，其人群圈选的标签细分颗粒度不止如此。理论上，每一个组织可以依据数据采集的准确性、数量级无限延伸，但考虑到资源的有限性，如何根据业务目标优先级创建人群包、调整人群包亦很重要，非常考验组织的数据标签能力。

二、构建维度：人群圈选的筛选条件

除了以标签来源为人群圈选的颗粒度，另外一个构成筛选条件的维度就是基于业务的用户行为，即基于业务流程与场景中的用户行为过程来构建筛选的关键维度与指标。

从用户运营的视角概括来说，在一个业务场景中要定义人群圈选的筛选条件包含三个维度：

1.业务过程：业务过程是对用户行为的一种回答，梳理一个完整的用户行为可分别定义包含时间、地点、人物及其事件的起承转合在内的各要素。

2.关键维度：在业务过程中定义用户行为的关键动作和行为习惯模式等要素，抽取相同特征的维度，以行业和企业的管理方式、业务特征及状况为基础摘取典型的维度。比如电商行业中

• 最常见的用户购买典型行为：浏览-注册-首购-支付-收货
• 最常见的用户行为要素维度：品类品牌、消费金额（等级）、购买数量、关联的线下门店等等

3.关键指标：关键指标是业务过程中关键目标、关键要素及运营结果的精简，不同业务线和流程抽取各自的关键指标主要依据还是业务目标和状况。

• 比如激活近90天首购用户复购，其中首购时间（以下单时间为准）≤90d 就是一个关键指标，而精准其定义时间的办法关键在于对业务、用户的深度了解和数据抽象。

基于数字化工具及思维，把运营改进的速度提到至目前企业管理最能适应的程度，不断地在人群圈选的环节进行迭代，进一步驱使数据标签在决策环节发挥数据的价值亦十分重要。

三、运营逻辑：人群圈选的范围限定

不同企业的迭代速度以及快速的人群构建即取决于行业内企业的发展状况及变化，又要根据业务场景做相应变动，在规划阶段适宜预留转变空间，并在后期运营中定期更新构建人群的方式方法。

以标签的调整为例，即可以根据标签调用率、标签关注热度和业务增量效果及时更新、增加、删减人群圈选的标签颗粒度、数量；（如图示）

又可以分类按照其标签的生命周期和数据消亡逻辑设置自动生成和消亡的周期，例如：

1.基于业务维护的标签，可按照业务维护过程的程度设置生命周期。不设置标签消亡规则的，标签永久存续；打上【有效线索】标签的，设置消亡时间为1个月，而1月内没有新操作，则标签自动消亡；

2.基于业务统计构建的标签，同步计算标签的生命周期，比如不能带来业务价值可以作下线处理；

通过以上对人群圈选的详细梳理，我们比较清晰了解到通用的人群圈选构建逻辑，也由此可见其落地所要求对应的数字化工具及组织运营水平都不低。

那么对于供应商而言，必要的产品及运营支持必不可少。

从产品上来说，需要强大数据圈选能力，系统高效的计算效率，达到亿级用户，秒级出圈人结果；能够实时维护各类进入系统标签的同时，还能离线同步系统标签和统计标签，实现实时使用行为圈人+离线用户模型圈人。

从运营上来说，既要能够基于实时业务来构建用户标签/ 行为圈人， 又可以基于大数据和离线统计的方法构建目标人群，不断驱动人群创建的准确性、精细化验证人群特征。

创略科技基于服务多企业的成功实践，不仅从产品端发力，直面数据量级庞大、业务需求与营销触点复杂的场景进行产品开发，将不同行业数据集成的方法论通过产品构建及落地的过程赋能于多行业客户的圈人场景；同时搭建了具备行业Know-how、懂业务场景、数据逻辑、系统搭建、策略分析的运营团队，从产品+运营出发，不断赋能企业在用户运营、创建人群、圈人场景的实践中总结方式方法、更新运营理念，一起驱动“多人群”的全面运营，创造可衡量的业务价值。