オーディエンスフィルタリングは、オーディエンスを生成する主な方法です。
オーディエンスとは
Quick Audience のオーディエンスとは、基本的に指定された複数のユーザーのリストです。リストには、ユーザーの QAID が含まれています。
オーディエンスファイルに保存されているユーザーデータが Quick Audience にインポートされると、Quick Audience がユーザーに対して生成する QAID です。ユーザーグループを使用する場合、Quick Audience はユーザーの QAID に基づいてユーザーデータに含まれるすべての ID タイプをマッピングし、現在必要な ID タイプを使用できます。
元のデータテーブルの全ユーザーとは異なり、オーディエンスは通常、特定の目的のために、または特定の条件を満たすために、全ユーザーからフィルタリングした後に生成されます。
例 1：ユーザーグループにショートメッセージを送信する場合。携帯電話番号のリストがある場合は、オーディエンスのアップロードを使用して、それらをグループとして保存できます。その後、グループに対してSMS マーケティングを実施できます。
例 2：今月の誕生日のユーザーに SMS で挨拶を送信する場合。全ユーザーのユーザタグテーブルをインポートできます。テーブルには、携帯電話番号と誕生日が含まれています。その後、タグフィルタリングによって今月の誕生日のユーザーをユーザーグループにフィルタリングし、SMS マーケティングを実施できます。
オーディエンスは、インサイト分析、マーケティングコンテンツの送信、データバンク、Damengpan、または Kafka へのプッシュなど、多くの目的に使用できます。
オーディエンスフィルタリングの方法の種類
インポートされたデータからオーディエンスを生成するには、主に特定の条件を満たすオーディエンスをフィルタリングします。オーディエンスをフィルタリングする方法は、データテーブルとデータテーブルから生成されるモデルの種類によって複数あります。
タグフィルタリング：ユーザー属性やカスタムタグを含むユーザタグに基づいてオーディエンスをフィルタリングします。複数のタグフィルタリング条件間の関係は、AND、OR にすることができます。たとえば、province=Zhejiang province and gender=female が選択されています。
AIPL モデルフィルター：AIPL モデルに基づいてオーディエンスをフィルタリングします。AIPL モデルタイプまたは転送ステータスによってユーザーをフィルタリングできます。
タイプ別にフィルタリング：認知、興味、購入、ロイヤルティの各段階のユーザーを選択してオーディエンスに参加させます。
フロー ステータス別にフィルタリング：AIPL モデルフェーズが変更されたユーザーを選択します。たとえば、認知フェーズから購入フェーズに変更されたユーザーをオーディエンスに参加させます。
RFM モデルフィルター：RFM モデルによってオーディエンスをフィルタリングできます。たとえば、高価値ユーザーをフィルタリングできます。
行動フィルタリング：ユーザーの行動データと注文詳細データに基づいて、行動または注文レコードが要件を満たすオーディエンスをフィルタリングします。たとえば、過去 30 日間にオフラインストアでプロダクト A を購入した人々のグループです。
メトリックフィルター：インポートされた統計テーブルを使用して、指定されたメトリックとディメンションの要件を満たすオーディエンスをフィルタリングします。たとえば、モバイル デバイスが都市にあり、過去 7 日間に少なくとも 1 回アプリにログインしたオーディエンスです。
オーディエンスの共通部分：既存のオーディエンスの和（共通部分）、または（マージ）、差を計算することにより、新しいオーディエンスが生成されます。
クロスフィルタリング：上記のメソッドを組み合わせて使用し、上記のオーディエンスフィルタリングの結果の和、和、和、または差を計算することにより、最終的なオーディエンスを取得できます。
1 つ以上のオーディエンスが他のオーディエンスフィルタリング方法と AND、OR、または差を使用して新しいグループを生成する場合、クロスフィルタリングではなくオーディエンスの共通部分として分類されます。
よくある質問
オーディエンスフィルタリング以外に、他にどのようなオーディエンス生成方法がありますか？
A：オーディエンスフィルタリングの他に、以下をサポートしています。
テキストまたは複数値タグに基づいて、選択された各タグ値に対してオーディエンスが生成されます。詳細については、「タグ値に基づいてオーディエンスを選択する」をご参照ください。
CSV または TXT 形式のユーザー ID をオーディエンスにアップロードできます。詳細については、「オーディエンスのアップロード」をご参照ください。
分析 ソースからユーザー ID データテーブルを読み取ってオーディエンスを生成します。詳細については、「分析 ソースからオーディエンスを作成する」をご参照ください。
重複オーディエンス機能を使用して、元のオーディエンスと同じ新しいオーディエンスを取得できます。詳細については、「オーディエンスの複製」をご参照ください。
ユーザー分析を実行するときに、新しいオーディエンスを作成したり、既存のオーディエンスに追加したりできます。詳細については、「ユーザー分析」をご参照ください。
セルフサービス分析を実行するときに、レポート内のグラフまたはデータを選択してオーディエンスを選択できます。詳細については、「セルフサービス分析」をご参照ください。
自動化されていない SMS、E メール、またはプッシュ マーケティング タスクを実行してから 7 日以内に、タスク詳細ページで指定された結果を送信したオーディエンスを作成できます。詳細については、「SMS マーケティング タスク管理」、「E メール マーケティング タスク管理」、および「PUSH マーケティング タスク管理」をご参照ください。
自動マーケティングでテキストや SMS などのコンポーネントを実行してから 7 日以内に、送信済みまたは送信失敗のユーザーをアクション分析パネルでオーディエンスとして保存できます。詳細については、「キャンペーンの実行を表示する」をご参照ください。
分析レポートを表示するときに、レポート内のグラフまたはデータを選択することでオーディエンスを選択できます。詳細については、「分析ダッシュボードでオーディエンスを選択する」をご参照ください。
オーディエンスフィルタリング操作における和（クロス）、または（組み合わせ）、差とは何ですか？
回答：これらは、集合演算の 3 つの一般的な方法です。
和：両方の条件が満たされている場合、共通部分の演算と同等であり、2 つの集合の重複部分を抽出して重複を排除します。
または：条件のいずれか 1 つだけを満たす必要がある場合、和集合の演算と同等であり、2 つの集合をマージして重複を排除します。
差：前の集合の部分を次の集合から削除する差集合演算です。
次の図に示すように、2 つの円 R と S は元のデータセットであり、網掛け部分は操作後の結果です。
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