25세 이상 사용자와 35세 이상 사용자의 마케팅 요구가 다르기 때문에 심사 단계를 분리해야 합니다

사용자 계층화 측면에서 보면,과거에는 25세 이상의 사용자와 35세 이상의 사용자를 동일한 성인 사용자 범주에 넣는 경우가 많았으나 이제는 이러한 접근 방식이 점점 더 문제가 되고 있습니다. 이 두 연령대는 젊은 일반 교통에 속하지 않지만 소비 습관, 정보 판단, 노출 리듬의 차이는 실제로 매우 분명합니다. 심사 단계를 미리 분리하지 않으면 이후의 많은 마케팅 활동으로 인해 군중은 정확한 것처럼 보이지만 전환이 안정적이지 않은 상황이 발생하는 경우가 많습니다.

이것이 바로 연령 계층화, 글로벌 번호 심사, 정확한 사용자 식별을 수행할 때 점점 더 많은 사람들이25세 이상 사용자에 대한 필터링과 35세 이상 사용자에 대한 필터링은 단순히 연령 태그를 하나만 달지 않고 별도로 설계되었습니다.

왜25세 이상 35세 이상은 더 이상 같은 연령층에 섞일 수 없습니다.

핵심적인 이유는 사용자 단계가 다르기 때문이다.

25세 이상의 많은 사용자들은 아직 시도 의향이 상대적으로 높고, 콘텐츠에 대한 수용도가 상대적으로 높은 단계에 있습니다. 이러한 사용자는 여러 시나리오에서 새로운 제품과 새로운 정보에 의해 촉발될 가능성이 더 높습니다.35세 이상의 사용자는 일반적으로 안정적인 의사결정을 선호합니다. 정보가 많은지보다는 그만한 가치가 있는지를 따지는 경우가 많다.

이 두 유형의 사용자를 동일한 연령층에서 치료하면 스크리닝 결과에서 서로 다른 두 리듬을 가진 사람들이 쉽게 섞일 것입니다.

군중 구조가 혼합되면 후속 도달 전략이 쉽게 잘못 정렬됩니다.그럼 문제는 나이 차이가 아니라10년 후에는 사용자 논리가 변경될 수 있습니다.

25세 이상 사용자의 일반적인 행동 및 마케팅 요구 사항

25세 이상의 사용자는 일반적으로 보다 대화형이고 콘텐츠 중심적이며 빠르게 반응하는 경로에 더 적합합니다.

예를 들어 일부 전자 상거래, 소셜 제품 및 콘텐츠 중심 비즈니스에서 이러한 사용자는 종종 새로운 정보를 더 잘 수용하고 활동성이 높은 사용자를 선별하는 데 더 적합합니다.

이 그룹의 사람들에 대한 선별 단계에서는 일반적으로 활동 상태, 성별 라벨 및 기본 장비 식별 차원에 중점을 둘 가치가 있습니다.

많은 경우 이러한 사용자의 전환 효율성은 즉각적인 응답과 더 큰 관계가 있기 때문입니다.그래서25세 이상의 사용자를 선별할 때 종종 활성 사용자의 비율이 더 강조됩니다.

35세 이상의 사용자는 무엇에 더 주의를 기울이고 전환 속도가 다른 이유는 무엇입니까?

35세 이상의 사용자는 일반적으로 가치 판단에 더 많은 관심을 기울입니다.특히 고객 주문이 많고 장기 서비스가 안정적이며 소비가 안정적인 시나리오에서는 이러한 사용자가 반드시 가장 빠르게 반응하는 것은 아니지만 의사결정의 질은 더 높아질 수 있습니다.이러한 유형의 크라우드 스크리닝의 경우 활성 사용자 식별 외에도 장치 식별 및 고품질 사용자 태그와 같은 차원을 추가하는 것이 더 가치 있는 경우가 많습니다.

이러한 유형의 사용자에게는 활동을 살펴보는 것만으로는 충분하지 않은 경우가 많습니다.이것이 바로 35세 이상의 사용자에 대한 선별이 25세 이상의 사용자에 대한 선별보다 더 많은 품질 판단을 요구하는 이유입니다.본질적으로 검진 방법이 복잡하다는 것이 아니라 요구 사항이 다르다는 것입니다.

심사단계를 미리 분리해야 하는 이유는 무엇인가요?

왜냐하면 출시 단계까지 기다려서 나누면 너무 늦는 경우가 많기 때문입니다.처음에는 데이터 풀을 혼합하고 나중에 내용과 전략을 조정하면 효율성이 훨씬 낮아집니다.

그리고 심사단계라면25세 이상 사용자와 35세 이상 사용자를 분리하면 도달률이나 콘텐츠 경로, 전환 디자인 측면에서 이들을 매칭하기가 더 쉬울 것입니다.

따라서 연령 계층화의 가장 중요한 부분은 백엔드 작업이 아니라 정확하게는 프론트 엔드 심사에 있습니다.이제 검진단계를 분리해야 한다고 강조하는 사람들이 많아지는 이유다.

연령층화 이후 콘텐츠, 말하기 능력, 접촉 순서도 변경되어야 하는 이유는 무엇입니까?

군중이 분리되고 플레이 스타일이 변하지 않으면 계층화의 의미가 약화되기 때문입니다.

25세 이상의 사용자는 상대적으로 빠른 속도로 도달하는 데 더 적합합니다.35세 이상의 사용자는 상대적으로 안정적인 속도로 접근하는 데 더 적합한 경우가 많습니다.

순서와 어휘가 변하지 않는다면 본질은 여전히 ​​논리의 집합이다.따라서 실제 연령 계층화는 단순한 데이터 계층화가 아니라 기본 논리의 계층화이기도 합니다.

이는 많은 사람들이 나이 태그를 적용하지만 효과가 크게 변하지 않는다고 느끼는 이유이기도 합니다.연령 계층화가 쓸모없다는 것이 아니라 절반만 수행한다는 것입니다.

연령층별 심사에서 디지털 행성의 실제 역할

이 링크에서 많은 팀은 Digital Planet을 사용하여 연령 계층화, 활성 사용자 선별 및 크라우드 라벨 조합 처리를 수행합니다. Digital Planet은 다음과 같은 분들에게 더욱 적합한 무료 체험판 선별 테스트를 지원합니다.25세 이상 사용자와 35세 이상 사용자를 화면에서 분리한 후 활성 상태 및 장치 식별과 결합하여 추가 필터링을 수행합니다.

이것의 가치는 단순히 또 다른 연령 라벨을 추가하는 것이 아니라 연령 계층화를 실제로 사용 가능한 데이터 구조로 만드는 것입니다.

기본적인 연령 선별에만 비해 이 방법은 일반적으로 더 안정적입니다.

연령층을 불문하고 발생하는 명백한 문제는 무엇입니까?

가장 직접적인 문제는 군중구조가 불분명하다는 점이다.성숙한 사용자에게 투자하고 있다고 생각하지만 실제로는 두 가지 요구 사항이 혼합되어 있습니다.

또 다른 문제는 전환율 판단이 쉽게 왜곡된다는 점이다. 다양한 연령층의 성과가 뒤섞여 있기 때문에 어디에 문제가 있는지 판단하기가 어렵습니다.또한, 이전 작업이 명확하지 않고 후속 작업은 보충적인 움직임에 의해서만 보상될 수 있기 때문에 이후의 작업 움직임이 점점 더 무거워지기 쉽습니다.이러한 문제는 출시 단계에서는 발생하지 않지만 심사 단계에서는 묻혀지는 경우가 많습니다.

연령 계층화 논리는 실제로 라벨에서 기본 선별 기능으로 변경되었습니다.

과거25세 이상의 사용자와 35세 이상의 사용자는 종종 두 개의 레이블로 구성됩니다.이제 두 세트의 필터링 논리처럼 보입니다.이것은 완전히 다른 수준입니다.

그리고 이런 변화는 앞으로도 계속될 것 같습니다45세 이상 고액 지출 그룹과 더 많은 연령층이 세분화되어 있습니다.왜냐하면 미래의 경쟁은 연령 데이터가 있는지 여부뿐만 아니라 다양한 연령 데이터를 별도로 선별하는 방법을 아는 사람이 될 것이기 때문입니다.

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