巨量千川人群包的全链路优化方案？

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一、痛点直击：人群包投放的三大核心困局

1. 人群包覆盖偏差

• 83% 的广告主遭遇过人群包覆盖与实际转化人群错位的问题。例如，某美妆品牌在拉新时误用 “泛兴趣人群”，导致 CTR 仅 0.8%，远低于行业平均水平。

• 典型案例：某服饰品牌初期使用 “年龄 + 性别” 基础定向，ROI 长期低于 1.5，后通过巨量云图洞察发现核心用户为 “三线城市 25-35 岁宝妈”，调整人群包后 ROI 提升至 3.2。

2. 转化成本失控

• 行业数据显示，人群包优化不足是导致 CPC（单次点击成本）居高不下的主因，平均成本偏差达 40%。

• 数据图表：

  优化阶段	人群包类型	CPC（元）	转化率（%）
  初期	基础定向	2.8	1.2
  中期	行为兴趣定向	1.9	2.5
  成熟期	自定义人群包	1.3	3.8

3. 动态优化缺失

• 多数广告主依赖人工调整人群包，响应速度滞后 24 小时以上，导致优质流量流失。

• 痛点场景：某 3C 品牌在大促期间未及时排除 “已购用户”，导致重复触达率达 35%，浪费预算超 10 万元。

二、全链路优化方案：精准圈人 + 智能调优 + 数据闭环

▶️ 第一阶段：精准圈人，构建人群资产体系

1. 人群分层策略

• 巨量云图：通过 “八大消费者” 标签（如 Z 世代、小镇青年）锁定核心人群。

• 抖音电商罗盘：分析 “人群流转漏斗”，识别 A2-A4（兴趣 - 购买）高转化路径。

• 高意向人群：私域复购用户、直播间成交人群、搜索品牌词用户（TGI＞120）。

• 潜力人群：行业类目活跃用户、竞品粉丝、高互动未转化人群（TGI 80-120）。

• 排除人群：退货用户、低消费频次用户、跨类目人群（TGI＜80）。

• 实操工具：

2. 人群包组合模型

• 拉新层：行业类目词 + 行为兴趣定向（如 “美妆”+“护肤教程”），覆盖 1000 万 - 3000 万用户。

• 促活层：直播间互动人群 + 相似达人粉丝，采用 “交集 + 排除” 逻辑（如 “观看直播≥5 分钟” 且 “未购买”）。

• 复购层：历史成交用户 + 高 ARPU 值人群，设置 “7 天内加购未支付” 行为定向。

▶️ 第二阶段：智能调优，提升转化效率

1. TGI 指标应用

• 定义：TGI（目标群体指数）反映人群包与转化目标的匹配度，TGI＜100 为高潜力人群。

• 操作步骤：

1. 筛选 “占比前 5%” 且 “TGI＜100” 的人群包（如 “三线城市 25-35 岁宝妈” TGI=85）。

2. 对该人群包进行 “排除低效标签”（如 “低消费能力”），生成优化包。

2. 动态调价机制

• 时段溢价：根据用户活跃高峰（如 20:00-22:00）提升出价 20%-30%，点击率提升 35%。

• 人群溢价：对 “高转化人群包”（如 ROI＞3）额外加价 15%，对 “低效包” 降价 10%。

3. 跨平台数据整合

• 巨量纵横：同步抖音、头条、西瓜等多平台人群数据，覆盖人群扩大 40%。

• 第三方工具：通过集简云对接飞书、钉钉，实现人群包数据实时同步与预警。

▶️ 第三阶段：数据闭环，迭代长效模型

1. 效果评估体系

• ROI：建议阈值≥2.5，低于 1.8 需立即优化。

• 人群包消耗占比：健康比例为 “拉新包 60%+ 促活包 30%+ 复购包 10%”。

• 核心指标：

• 工具：巨量千川 “人群效果分析” 模块，对比不同人群包的 CTR、CVR、ROI。

2. AB 测试与优化

• 优质包：复制高 ROI 计划，扩大投放预算。

• 劣质包：拆解标签组合，剔除低转化标签（如 “年龄 50+”）。

• 测试周期：每周进行 2-3 轮 AB 测试，每组测试 5-10 个计划。

• 优化方向：

3. AI 技术赋能

• 智能扩量：启用巨量千川 “自动定向” 功能，基于种子人群包拓展相似用户，覆盖人群提升 50%。

• 预测模型：通过巨量云图 “人群预测” 功能，提前锁定高转化潜力人群，CPC 降低 20%。

三、实战案例：某手机品牌如何实现 ROI 提升 40%

背景：某手机品牌在国补政策期间，通过人群包优化实现 GMV 爆发式增长。
策略：

1. 人群分层：

• 核心人群：24-35 岁男性、小镇青年、新锐白领（占比 62%）。

• 潜力人群：搜索 “手机补贴”“以旧换新” 用户（TGI=95）。

2. 动态调优：

• 时段溢价：19:00-21:00 加价 30%，转化率提升 25%。

• 排除策略：排除 “已购用户”，重复触达率从 35% 降至 8%。

3. 数据闭环：

• AB 测试：对比 “品牌词 + 行为” 与 “类目词 + 兴趣” 人群包，前者 ROI 高出 40%。

• AI 扩量：基于种子人群包拓展 “高消费潜力用户”，CPC 降低 18%。
  结果：

• ROI 提升 40%，GPM（千次观看成交金额）增长 45%。

• 支付 GMV 突破 1000 万，人群资产新增 1.12 亿。

四、资源包领取与总结

扫码领取以下高价值资源：

1. 《千川人群包搭建模板》：含拉新 / 促活 / 复购 3 大场景模板，直接套用。

2. 《行业案例库》：覆盖美妆、3C、母婴等 10 大行业的人群包优化案例。

3. 《TGI 指标计算工具》：一键生成人群包 TGI 值，快速识别高潜力人群。

4. 《动态调价 SOP》：分时段、分人群的出价策略文档。

5. 《AI 扩量操作指南》：巨量千川自动定向功能使用教程。

6. 《跨平台数据整合方案》：巨量纵横 + 第三方工具的实操手册。

7. 《人群包效果评估表》：ROI、CPC、CTR 等核心指标监控模板。

总结：
巨量千川人群包优化是数据驱动与策略创新的结合，需围绕 “精准圈人 - 智能调优 - 数据闭环” 三大环节持续迭代。未来，AI 技术（如自动定向、预测模型）与跨平台数据整合将成为破局关键，广告主需建立 “敏捷响应 + 长效运营” 的能力体系，方能在竞争中占据先机。