天貓代運營：怎么用達摩盤玩轉千人前面，人群標簽？

第一篇和第二篇內容我們分別介紹了全網用戶標簽和我的用戶標簽。

但是都是介紹的單一標簽。

人群是豐富的，每一個用戶其實都是具有多個標簽的，每個用戶都是多個標簽的集合，具備多種共同特征。

如果只能分析單一標簽，那將會非常的單調以及片面化。

還好，達摩盤提供了多個標簽的組合功能，組合的方式有三種：

· 交叉（交集）

· 合并（并集）

· 排除（不包含）

相信稍微懂一點集合論的同學對這三個概念應該不陌生，讀過高中的應該都學過集合論吧

受限于篇幅，本篇只講標簽的交叉，下一篇來講標簽的合并與排除

壹

全網用戶標簽的交叉

我們來做個示例

我們來看一下全網教育程度為‘碩士及以上’中的‘女性’人數

1， 找到‘教育程度’標簽，選擇‘碩士及以上’，添加到交集特征

2， 然后找到‘用戶性別’標簽，選擇‘女性用戶’，添加到交集特征

3， 我們可以看到，全網同時具有‘碩士及以上’和‘女性用戶’標簽的人數為2285577人。可以理解為是碩士及以上學歷人群中的女性，也可以理解為是女性中的碩士及以上學歷人群，都是一個意思。 
貳

店鋪標簽的交叉

一般來說店鋪標簽與店鋪標簽之間不做交叉，店鋪標簽通常都是與全網標簽進行交叉來分析某類店鋪人群的具體屬性，做店鋪人群畫像

我們也舉一個例子：

例如店鋪的‘現有用戶’，這個人群其實就是最近90天的成交人群，意義很大。

如果我們可以分析出‘現有用戶’的人群特征，然后去投放相似人群，那么就可以拉到全網更多的與我們店鋪成交人群相似的人群進店，這些人群往往都是容易成交的（當然如果你天天刷單，這個人群就毫無意義了）。

想分析‘現有用戶’的人群特征，先把‘現有用戶’添加到交集特征中然后再來看店鋪現有用戶這11835人的年齡、性別、職業、教育程度等基礎標簽

本店現有用戶中，男性用戶9729人，女性用戶1899人

其他屬性也可以這樣分析

當然也可以分析多個屬性同時交叉的人數

比如

男性中不同年齡段的用戶人數可能有些掌柜會說，這個在洞察里也可以看到。

后面的內容我會講到洞察的用法，洞察里已有的標簽確實很方便，但是洞察的標簽很有限，還有大量的標簽沒有被包含，這就需要我們自己去交叉。

手工交叉雖然慢，但是我們真正關心的標簽不會太多，手工也是可以處理的。

我們可以統計出如下的數據也可以做成如下的圖表

當然也可以使用工具來抓取，工具暫時不對外，后面看機會再決定是否對外開放使用。

第一篇和第二篇內容我們分別介紹了全網用戶標簽和我的用戶標簽。

達摩盤系列01 | 基礎 達摩盤標簽介紹（全網用戶）

達摩盤系列02 | 基礎 達摩盤標簽介紹（我的用戶）

但是都是介紹的單一標簽。

人群是豐富的，每一個用戶其實都是具有多個標簽的，每個用戶都是多個標簽的集合，具備多種共同特征。

如果只能分析單一標簽，那將會非常的單調以及片面化。

還好，達摩盤提供了多個標簽的組合功能，組合的方式有三種：

· 交叉（交集）

· 合并（并集）

· 排除（不包含）

相信稍微懂一點集合論的同學對這三個概念應該不陌生，讀過高中的應該都學過集合論吧

受限于篇幅，本篇只講標簽的交叉，下一篇來講標簽的合并與排除

壹

全網用戶標簽的交叉

我們來做個示例

我們來看一下全網教育程度為‘碩士及以上’中的‘女性’人數

1， 找到‘教育程度’標簽，選擇‘碩士及以上’，添加到交集特征

2， 然后找到‘用戶性別’標簽，選擇‘女性用戶’，添加到交集特征

3， 我們可以看到，全網同時具有‘碩士及以上’和‘女性用戶’標簽的人數為2285577人。可以理解為是碩士及以上學歷人群中的女性，也可以理解為是女性中的碩士及以上學歷人群，都是一個意思。 
貳

店鋪標簽的交叉

一般來說店鋪標簽與店鋪標簽之間不做交叉，店鋪標簽通常都是與全網標簽進行交叉來分析某類店鋪人群的具體屬性，做店鋪人群畫像

我們也舉一個例子：

例如店鋪的‘現有用戶’，這個人群其實就是最近90天的成交人群，意義很大。

如果我們可以分析出‘現有用戶’的人群特征，然后去投放相似人群，那么就可以拉到全網更多的與我們店鋪成交人群相似的人群進店，這些人群往往都是容易成交的（當然如果你天天刷單，這個人群就毫無意義了）。

想分析‘現有用戶’的人群特征，先把‘現有用戶’添加到交集特征中然后再來看店鋪現有用戶這11835人的年齡、性別、職業、教育程度等基礎標簽

本店現有用戶中，男性用戶9729人，女性用戶1899人

其他屬性也可以這樣分析

當然也可以分析多個屬性同時交叉的人數

比如

男性中不同年齡段的用戶人數可能有些掌柜會說，這個在洞察里也可以看到。

后面的內容我會講到洞察的用法，洞察里已有的標簽確實很方便，但是洞察的標簽很有限，還有大量的標簽沒有被包含，這就需要我們自己去交叉。

手工交叉雖然慢，但是我們真正關心的標簽不會太多，手工也是可以處理的。

我們可以統計出如下的數據也可以做成如下的圖表

當然也可以使用工具來抓取，工具暫時不對外，后面看機會再決定是否對外開放使用。

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