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一、背景介紹
為提升社交行業客戶側投放效果,客戶運營側聯合產運、數據部門針對不同細分行業投放需求和考核目標充分挖掘媒體用戶屬性,實時利用商業化歷史數據定制DMP人群包,并引入多客戶測試驗證效果,現進行正向匯總并推送給需求客戶,如下:
二、人群包匯總
| 推薦指數 | 推薦包體類型 | 適配考核指標 | 適配行業客戶 |
| ??? | 游戲細分行業人群包 | 次留付費 | 興趣交友 |
| ???? | 聚星人群包 | 次留付費 | 陌生人/婚戀交友 |
| ????? | 社交通訊優選/精選人群包 | 激活/注冊/次留/付費 | 興趣/婚戀/陌生人交友 |
| ???? | 三方-游戲高付費高活躍人群包 | 激活/次留/付費 | 興趣/婚戀交友 |
| ????? | 社交行業安裝包 | roi/付費/次留/注冊 | 興趣/陌生人交友 |
| ????? | 社交需求人群包 | 激活/注冊 | 婚戀/陌生人交友 |
| ????? | 用戶興趣人群包 | 次留/付費 | 興趣/婚戀交友 |
| ????? | 社交負反饋人群包 | 所有考核 | 興趣/婚戀/陌生人交友 |
| ????? | 社交付費行為人群包 | 付費 | 興趣/婚戀/陌生人交友 |
| ????? | 游戲付費行為人群包 | 付費 | 興趣交友 |
| ????? | 學歷/職業標簽人群包 | 付費 | 興趣/婚戀/陌生人交友 |
| ????? | 社交廣告行為人群包 | 付費 | 興趣/婚戀/陌生人交友 |

三、拆分人群包介紹
1、游戲細分行業人群包
打包邏輯:針對游戲行業拆分不同細分類型對付費人群進行整合,且游戲人群與社交行業交叉人群較多,交叉測試不同行業的高付費人群,收割精準用戶。
推薦指數:???
針對次留、付費考核有強需求的產品定制,興趣交友行業首選
測試數據:次留雙出價成本達標率高,但整體起量率偏低
使用建議:單包覆蓋人群較少更建議疊加使用,或搭配負反饋排除包使用效果更佳人群包內容:
人群包內容: