在电商行业高退货率的痛点背景下，巨量千川于 2025 年推出的「仅退款从严政策」通过算法优化与人工干预双轨并行，旨在降低商家经营损耗。这一政策不仅重塑了平台生态，更对广告主的人群定向策略提出了新要求。

一、政策核心逻辑对人群定向的深层影响

1. 算法分发机制优化

平台通过机器学习模型识别高退货率用户，减少其广告曝光机会。这要求广告主在定向设置中主动规避低质量用户，例如叠加「历史退货率高于行业均值」的排除标签，或通过 DMP 人群包锁定高价值用户。

2. 退款补贴政策引导

针对符合条件的全额退款订单，平台返还广告费至千川账户。这一机制倒逼商家提升广告精准度，因为低效流量带来的退款将直接影响实际 ROI。商家需更精细化地组合定向维度，例如结合「行为兴趣 + 场景化标签」，确保广告触达真实需求用户。

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3. 用户行为数据迭代

政策实施后，用户「仅退款」行为将被纳入平台风控体系，形成新的人群标签。广告主可利用这些数据优化定向策略，例如对「近 30 天发起过仅退款申请」的用户进行排除，或对「高退货风险用户」降低出价。

二、定向策略调整的三大核心方向

1. 基础定向的精细化分层

• 地域收缩：优先选择物流履约能力强、用户质量高的区域（如江浙沪皖），避免偏远地区因配送时效导致的退款。

• 年龄性别聚焦：根据产品特性锁定核心人群（如母婴产品侧重 25-35 岁女性），减少泛化流量。

• 设备与网络筛选：针对高客单价产品，可定向 Wi-Fi 环境用户，提升消费决策的严肃性。

案例：某 3C 品牌通过锁定新一线城市 22-35 岁男性用户，结合「近 15 天浏览过竞品」行为标签，ROI 提升 27%，退款率下降 14%。

2. 行为兴趣定向的场景化升级

• 行为标签优化：将「电商互动行为」时限缩短至 15 天内（原 30 天），确保数据新鲜度；叠加「高意向动作」标签（如下单未支付、咨询客服）。

• 兴趣标签组合：采用「核心类目 + 场景化关键词」模式（如 “智能家居”+“解放双手”），匹配用户即时需求。

• 智能放量控制：对优质计划开启「自动扩量」时，设置扩量范围不超过基础定向的 30%，防止流量泛化。

数据验证：某家居品牌通过「近 7 天浏览过沙发」+「北欧风装修」标签组合，CTR 提升至 4.1%，退款率较行业均值低 18%。

3. 人群包的动态管理与迭代

• 高价值人群包构建：通过 DMP 组合「高复购用户」+「客单价高于 500 元」+「评价 4 星以上」标签，精准触达优质客户。

• 风险人群排除：创建「近 6 个月退货率≥30%」的黑名单包，应用于所有推广计划。

• 自定义人群测试：建立 3 组差异化人群包（如 A 组：竞品粉丝；B 组：行业词搜索用户；C 组：相似达人粉丝），通过 A/B 测试筛选最优组合。

三、配套优化措施与风险规避

1. 素材与定向的强适配

• 精准人群：使用痛点场景化视频（如 “职场妈妈如何高效育儿”），强化需求匹配。

• 潜力人群：采用功能演示型素材（如 “智能扫地机器人的 3 种模式”），降低决策门槛。

• 风险人群：对高退货风险用户推送「运费险说明」或「售后保障」信息，提升信任度。

2. 出价与预算的动态调控

• 智能出价策略：对高价值人群包设置「成本稳投」模式，系统自动上浮 5%-10% 出价；对风险人群包启用「放量投放」，降低出价。

• 预算弹性分配：将 60% 预算分配给 CTR>3%、CVR>5% 的优质计划，剩余预算用于测试新定向组合。

3. 数据监控与策略迭代

• 核心指标追踪：重点关注「有效播放率」（播放 > 3 秒用户占比）与「GPM 值」（千次展现成交额），若连续 3 日低于行业均值，需重新校准定向组合。

• 每周策略复盘：分析 TOP5 高转化计划的人群画像，反哺定向组合优化。例如，若 31-40 岁女性转化率突出，可针对性增加该群体的定向权重。

四、总结

巨量千川「仅退款从严政策」的实施，本质是平台对流量质量与商家体验的双重优化。广告主需通过定向策略的精细化调整，主动适应规则变化：从泛流量争夺转向精准用户运营，从粗犷式投放转向数据驱动的智能调控。