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圈选组件使用说明

最近更新时间：2024.12.06 17:57:17首次发布时间：2024.09.14 18:04:24

1.概述

圈选组件，主要方便用户通过定义多个条件来筛选特定的人群。这些条件可以基于标签、人群、行为、明细数据或主体属性，精准选择或者排除目标人群，确保营销信息能有效覆盖到目标用户，提升活动的精准度和转化率。

2.应用场景

圈选组件的应用场景广泛，主要包括以下几个方面：

构建标签：例如通过规则创建标签，使用多端数据，定义多个规则，并通过且/或两种逻辑函数定义规则，筛选出各标签值。
圈选目标分群：可以使用圈选组件来选择或排除特定的用户群体，创建定制化的目标分群包。这些分群包可以用于针对性的营销活动，如向特定地区的用户推广新产品。
创建群体洞察报告：利用圈选组件，可以选择需要进行画像分析的目标人群，并结合多种分析维度生成深入的群体洞察报告，分析特定用户群体的行为模式、消费习惯等，辅助策略制定。

圈选组件通过提供灵活的条件设置，使得用户能够根据实际需求，快速而准确地锁定目标用户群体，实现精细化运营和营销。

3.圈选逻辑说明

3.1 结合现有标签圈选

圈选所用的数据源	支持的计算逻辑	示例说明
标签	`包含``：`所有被打上该标签的对象中，含有你所选标签值的对象。	举例：全局用户100人,其中10人被打上"学历"标签:其中"本科"4人、"研究生"5人、"博士"为1人。那么【"学历"包含"本科"】的是4人。
	`不包含``：`在所有被打上该标签的对象中，排除含有你所选标签值的对象	举例：全局用户100人,其中10人被打上"居住城市"标签:其中""深圳"1人、"广州"1人、"北京"2人、"其他"1人、"上海"5人。那么【"居住城市"不包含"深圳"、"广州"、"北京"、"其他"】的是10-1-1-2-1=5人。
	`全局不包含``：`在所有对象(包括未被打上该标签的)中，排除含有你所选标签值的对象。	举例：全局用户100人,其中10人被打上"会员类型"标签：其中"限定产品喜爱型"4人，"明星代言产品喜爱型"2人，"新品抢购性"2人，"价格敏感型"2人。那么【"会员类型"不包含"限定产品喜爱型"、"明星代言产品喜爱型"】的是100-4-2=94人。
	`为空``：`所选标签值为空，即未打上该标签的用户	举例：职业为空，也就是说没有打上职业标签的用户
	`不为空``：`所选标签值不为空，即打上了该标签（任意标签值）的用户	举例：会员状态不为空，也就是说，打上任意会员状态标签的用户。
	`like``：`通过在搜索词中添加通配符(%或)进行模糊搜索。其中，%表示任意多个字符，_表示一个字符	举例：购买渠道标签的计算逻辑为like【%抖音】，那么筛选的则为渠道名称带有抖音的所有渠道的标签，比如抖音商城、抖音直播间等。
	`正则匹配``：`通过编写匹配模式（正则表达式）来进行模糊搜索 *点击查看常用语法说明	举例：^[0-9]+abc$，这个表达式代表：匹配以一个或多个数字开头，并以字母 abc 结束的字符串。^代表字符串的开始位置；[0-9]代表匹配单个数字字符，可以是0到9之间的任何一个数字；+代表前面的元素（这里是[0-9]）可以出现一次或多次。所以，[0-9]+ 可以匹配一个或多个连续的数字字符；abc代表字符串 "abc"；$代表字符串的结束位置。

3.2 结合行为数据圈选

行为数据：围绕主体的行为日志，即谁（OneID）在什么时间（行为时间）做了什么事（行为事件）产生什么事件结果（属性）。

行为数据	支持的计算逻辑	示例
行为事件	1、`做过``：`做过+事件 `总次数/求和/最大值/最小值/平均值` + `=、>、≥、<、≤、!=` `每日次数/天数/连续天数` + `TopN、=、>、≥、<、≤、!=`	举例：`做过`+`行为`+`总次数`+`TopN、=、>、≥、<、≤、!=` 筛选做过加入购物车行为的总次数 = 1的人群
	2、`未做过``：`当前数据来源下，排除做过指定行为事件的对象	举例：全局用户100人，其中10人发生过行为；最近一天做过【立即支付】有3人，则符合最近一天【未做过"立即支付"】的是10-3=7人。
	3、`全局未做过``：`在所有对象(含未发生任何事件的用户)中，排除做过该行为事件的用户	举例:全局用户100人，其中10人发生过行为；最近一天做过【收藏】有3人，则符合最近一天【全局未做过"收藏"】的是100-3=97人。
	3、`依次做过``：`当前数据来源下，依次做过指定行为事件的对象	举例:全局用户100人，其中10人发生过行为；最近一天做过【小程序打开】有9人，做过【加入购物车】有7人，做过【立即支付】有3人，则符合最近一天【依次做过"小程序打开"、"加入购物车"、"立即支付"】的是3人。

3.3 结合人群包圈选

计算逻辑：

人群属于：人群属于某个人群包，比如人群属于「兴趣」的人群包，则涵盖「兴趣」人群包的所有人。
人群不属于：人群不属于某个人群包，比如人群不属于「复购」的人群包，则不涵盖「复购」人群包的所有人。还可以添加筛选，筛选满足特定日期的人群包。

3.4 结合明细数据圈选

业务明细数据：围绕主体的业务事实数据，每个 ID 可能有多行数据，往往记录业务事实记录或统计数据，如门店订单交易数据、优惠券核销数据。

明细数据所选字段类型	支持的计算逻辑	示例
文本型 (string）	1、`总次数` + 选择`TopN、=、>、≥、<、≤、!=`	举例：`明细数据档案`+`总计数`+`>` 在`最近1天` 筛选最近7天售后进站档案中客户评价反馈5星级的总次数大于等于10的人群
	2、`去重计数`+ 选择`TopN、=、>、≥、<、≤、!=`	举例：`明细数据档案`+`去重计数`+`<` 在`最近1天` 筛选本月商城订单档案中商品二级分类去重计数后小于5的人群
	3、包含、不包含、全局不包含、为空、不为空	举例：`明细数据档案`+`不包含` 在`最近1天` 筛选最近1天明细数据1中education中不包含高中及以下的人群
	4、like（通过添加通配符（%或者_）替代某个关键字以进行模糊搜索）、正则匹配（通过正则表达式来进行模糊匹配）	举例：`明细数据档案`+`like` 在`最近1天` 筛选最近1天明细数据1档案中education的模糊字符为“本科”人群
数值型(int/bigint/long/float)	1、`总次数、去重计数、求和、平均值、最大值、最小值` + 选择`TopN、=、>、≥、<、≤、!=`	举例：`明细数据档案`+`求和` 在`最近1天` 筛选最近1天明细数据1档案中payment字段之和大于等于1000人群
数值型(int/bigint/long/float)	2、包含、不包含、全局不包含	举例：`明细数据档案`+`平均值` 在`最近1天` 筛选最近1天商城订单档案中订单现金支付金额平均值大于2000人群
时间型 (data/ datetime)	1、`范围/最近一天距今天数`+ 选择`=、>、≥、<、≤、!=`	举例：`明细数据档案`+`范围`+`包含`在`最近1天` 筛选最近1天明细数据1档案中订单创建时间字段范围包含2024-09-14的人群
	2、时间范围支持：固定日期：日期型标签支持选择某一天或一段日期，如2022-01-03～2022-01-03；时间日期型标签支持选择某一段日期，还可以选择精细至分秒级的时间。动态日期：支持选择以今天为基准的一段日期，如最近1/7/30天、本双月/月等动态日期单个日期：日期型标签支持选择单个日期，如2022-01-12；时间日期型标签支持选择单个日期时间，如2022-01-12 01:00:00。

3.5 结合主体属性圈选

主体属性数据：围绕主体的属性特征，每个主体 ID（OneID）绝对只有一行数据

主体属性数据所选字段类型	支持的计算逻辑	示例	产品配图
文本型 (string）	包含、不包含、全局不包含、为空、不为空、like、正则匹配	举例：`主体属性档案`+`不包含` 筛选全量用户数据档案中触点偏好字段不包含官网的人群
数值型(int/bigint/long/float)	TopN、=、>、≥、<、≤、!=	举例：`主体属性档案`+`≥` 筛选车主信息表档案中行驶里程大于等于10000的人群
数值型(int/bigint/long/float)	为空、不为空、包含、不包含	举例：`主体属性档案`+`为空` 筛选商城交易情况档案中积分累计值为空的人群
时间型 (data/ datetime)	包含、不包含、全局不包含、为空、不为空、like、正则匹配	举例：`主体属性档案`+`like`	/

3.6 使用多端数据，通过“且、或”多层嵌套圈选

可使用多端数据，定义多个规则，并通过且/或两种逻辑函数定义规则的生效方式：

且：满足所有规则或组合规则条件则视为符合标签规则
或：满足任意规则或组合规则条件则视为符合标签规则

产品限制：最多可嵌套两层“且、或”条件

3.7 结合“排除”组件进行圈选

支持用户快速创建具有排除条件的分群包，即目标人群包= 大分群包-排除分群包。
例如用户希望圈选出7天内点击过小程序活动（>=3次）并且7天内未下单的用户群体，即排除最近7天已下单的用户，圈选逻辑应为：

4.使用说明

4.1 标签体系中圈选组件如何使用

标签体系-新建标签-规则标签

填写完配置基础信息后点击下一步

可以新建标签/行为/明细数据/主体属性的条件进行圈选

4.2 用户分群中圈选组件如何使用

用户分群-新建私域分群-规则创建分群-确定

可以新建标签/行为/人群包/明细数据/主体属性的条件进行圈选

4.3洞察报告中圈选组件如何使用

分析洞察-私域群体画像-新建报告-确定

点击自定义圈选即可新建标签/行为/人群包/明细数据/主体属性的条件进行圈选

5.常见问题

Q1:正则匹配常用语法有哪些？

通配符

字符	含义	示例
.	匹配任何单个字符	volc.ngine 与 volcengine、volc3ngine 匹配
	匹配0个或多个先前项	默认的先前项是前一个字符。volc*ngine 与 volngine、volccngine 匹配
	与星号的用法一样，只不过加号至少必须匹配一个先前项	volc+ngine 与 volccngine 匹配，但是与 volngine 不匹配
?	匹配0个或1个先前项	volc?ngine 与 volngine 和 volcngine 匹配
∣	执行“或”匹配	a∣b 匹配 a 或 b

定位符

字符	含义	示例
^	要求您的数据位于字段开头	^volcengine 与 volcengine 匹配，与 supervolcengine 不匹配
$	要求您的数据位于字段末尾	volcengine$ 与 volcengine 匹配，与 volcengineyes 不匹配

Q2:日期的圈选支持哪几种形式？

支持固定日期、动态日期、单个日期及高级日期选择。
1）固定日期选择： 日期型标签支持选择某一天或一段日期，如2022-01-03～2022-01-03，或2022-01-04～2022-01-13。时间日期型标签支持不仅支持选择某单天或者某段日期，还可选择具体时间，如2022-01-03～2022-01-03 00:00:00～23:59:59.
2）动态日期选择： 支持选择以今天为基准的一段时间，如最近1/3/7/14/30天、本月/双月、本季度/上季度、最近3/6月、去年/今年、最近1/2年，或者自定义最近X天（是否包含今天）。
3）单个日期选择： 日期型标签支持点选某单个日期，如2022-01-12。时间日期型标签不仅支持选择单个日期，还支持精确到具体时分秒，如2022-01-12 01:00:00。
4）高级日期选择： 仅行为数据支持以事件发生时间为基准的一段时间，如注册时间在xx事件发生的当天/当周/当月、注册时间在xx事件发生的未来/过去3天/秒/分/小时/周等。产品能力上支持：

开始时间：固定/动态/无限制+（x）天/小时/分/秒/周/月/年+前/后
结束时间：固定/动态/无限制+（x）天/小时/分/秒/周/月/年+前/后

Q3：圈选标签时，下拉展示并支持选择的是所有分区的标签值吗？

圈选标签时，下拉仅展示并支持选择最近一个分区的标签值

Q4：配置规则标签时，支持选择array类型吗？

支持array属性，计算逻辑支持包含、不包含、包含全部

Q5：在创建规则标签时，配置规则时若选择明细表中的文本&数值类型的数据，若数据有重复，当前标签的计算逻辑是怎样的？

配置规则时若选择明细表中的文本&数值类型的数据，计算逻辑支持“去重计数”。

例如以下明细表中，未设置去重计数前，若计算“最近3天下单城市数”，则为3个；若设置了去重计数，计算“最近3天下单城市数”，则为2个，即不会重复计算同一个城市（上海）。

用户id	订单id	下单城市	下单城市数-总次数	下单城市数-去重计数
123	789	上海	3	2
123	790	上海
123	791	北京