DMP (plate-forme de gestion des données) Plate-forme de gestion des données, intégrant des données multi-canaux dispersées dans une plate-forme technique unifiée, normalisation et subdivision de ces données, permettant aux utilisateurs de pousser ces résultats ultérieurs à la plate-forme existante dans l'environnement de marketing interactif.

Portrait de l'utilisateur, en tant qu'outil valide de masquage de l'utilisateur cible, de contacter l'attrait utilisateur et de la direction de conception, en suppritant les informations spécifiques de l'utilisateur dans une étiquette, à l'aide de ces balises pour incarner l'image utilisateur, fournissant ainsi un service ciblé des utilisateurs.

DMP nécessite le nettoyage de toutes les données, facile à utiliser; sa mise en œuvre de l'entreprise principale consiste à former des portraits d'utilisateurs en marquant.

La première étape est le système d'étiquettes, le système d'étiquettes est utilisé pour marquer la foule pour répondre à certaines caractéristiques, une personne peut avoir Beaucoup d'étiquettes, nous sommes conformes à ces balises pour décrire des portraits d'utilisateurs de cette personne ou de cette partie, offrant une population plus précise pour les entreprises.

Le système de balises de construction doit commencer à partir de la classification. L'étiquette peut être divisée en de nombreux types, qui peuvent être divisées en très bien. Nous ne partons ici que du point de vue des affaires, divisez simplement les besoins de base.

Tags utilisateur: Ces informations sont les informations les plus élémentaires de l'utilisateur, telles que le sexe, l'âge, la région, le diplôme, le temps d'inscription, le mariage, etc.
Tags de comportement: certaines des comportements de base statistiques des utilisateurs, tels que le nombre de temps actifs au 7ème, le nombre d'achats dans 30 jours, le nombre de points de vue sur le 90e, le nombre d'attention de 180, la quantité de consommation de 90 jours, etc.

Préférences Tags: Préférences de temps, Préférences de produits de base, Préférences de catégories, Préférences de magasin et Classification par comportement statistique des utilisateurs après avoir jugé.

Tags de prédiction: à travers des données de comportement des utilisateurs, utilisez un algorithme de filtres collaboratifs, un algorithme de régression, etc. pour faire des prédictions comportementales pour les utilisateurs. Si les données commerciales de la société sont petites, ce type d'étiquette utilisera moins et les effets n'apportent pas nécessairement de manière significative.

Suivant, différents types de balises sont divisés en différentes étiquettes en fonction des besoins de service pour former des arbres d'étiquette. Quelques exemples de scènes de commerce électronique sont simplement soulevés:

Lorsque l'étiquette est créée, chaque étiquette aura des règles, il suffit de extraire les règles en fonction du scénario de l'entreprise; vous pouvez également prendre en charge l'addition manuelle Étiquettes et définir les règles; certains autres systèmes d'entreprise peuvent être utilisés directement comme étiquette, tels que le niveau d'adhésion, sans ajouter de règles, ajustant directement les informations pertinentes comme étiquette d'attribut utilisateur.

Deuxièmement, l'utilisateur est divisé en groupe

Suivant est la deuxième étape,L'utilisateur est divisé en groupe et la foule que nous voulons utilisera. Ci-dessous, l'interface du disque Dharma peut être référée à:

Sélection d'une population principalement deux points, le premier est l'utilisation de l'étiquette; la seconde est la foule.

Les balises peuvent être sélectionnées lors de l'utilisation de plusieurs balises et peuvent être "ou" ou "ou", localisez les personnes que nous voulons via plusieurs balises. L'étiquette peut également être prise en charge pour filtrer la foule lorsque l'étiquette ne peut pas répondre pleinement à nos besoins.

Pour le genre de foule, car le nombre de personnes qui respectent nos conditions peut être trop grande, il peut être trop petit; afin de prendre le nombre approprié, les gens doivent être élargis ou diminués.

Lorsque le nombre de personnes est inférieur à nos attentes, la population peut être prolongée, d'une manière d'élargir le nombre de populations, telles que des algorithmes de collaboration courants par l'algorithme de programme. Une autre solution consiste à augmenter la quantité provenant de l'entreprise, des nouvelles étiquettes ou des règles d'ajustement. Les deux méthodes peuvent généralement, généralement celle-ci est plus courante, l'effet est également bon.

Lorsque le nombre de personnes est plus élevé que notre attente, il peut être sélectionné en coupant les données excédentaires. Le principe consiste à marquer chaque individu dans la foule, puis à trier et à sélectionner un niveau élevé en fonction de la quantité de la demande.

Considérant les facteurs de poids et de temps lorsqu'il est marqué. Le poids entre différentes étiquettes peut contrôler les règles d'étiquette par le biais de la manière commerciale, ce qui rend un équilibre relativement entre des étiquettes différentes; bien sûr, peut également être capable de résoudre l'algorithme de programme, mais je choisis généralement l'entreprise à développer et à utiliser plus bas, plus facilement quasi-demande. La même balise peut être utilisée comme poids, telle que 5 fois, achat de rouge à lèvres, 10 fois et que le poids peut être 5 et 10.

De plus, le facteur de poids peut être considéré et le poids de contrôle du programme peut être appliqué en fonction de l'atténuation du temps, et un coefficient d'atténuation de temps est ajouté, mais il est gênant de fonctionner en fonction du fonctionnement de entreprise, comparer abstraction. Donc, utilisez un autre moyen, ajoutez une limite de cycle de temps sur chaque étiquette, telle que le nombre de rouge à lèvres dans les 90 jours; il suffit de ne pas atteindre la demande en ajustant les règles, plus spécifique.

La dernière étape consiste à connecter le cercle des personnes et des systèmes d'affaires connexes, tels que des poussées courantes, des ventes électriques, de la publicité, de la poussée de produits, etc. Il est relativement simple ici. Il est préférable de concevoir le processus en fonction de votre propre entreprise.
Ici, après avoir importé le système d'entreprise, vous pouvez statistiquement les effets de différentes personnes, ce qui convient aux opérations de comparer l'utilisation de l'utilisation suivante.
Ce processus métier peut utiliser essentiellement la plupart des systèmes DMP, il suffit de régler le flux de chaque partie en fonction des besoins de l'entreprise.
Un vaste système DMP de données que j'ai fait et cette différencePas beaucoup, la première étape est la balise que la demande est téléchargée; la deuxième étape consiste à correspondre à l'étiquette réelle de l'étiquette téléchargée et à la balise réelle de la bibliothèque, obtenez l'étiquette pouvant être utilisée; puis démarrez les données dans le Bibliothèque; La troisième étape ajuste la quantité en fonction du résultat de l'aperçu après avoir exécuté des données, principalement en ajustant la balise; ajustant la plate-forme de service à l'aide de données après ajustement.