天猫代运营：怎么用达摩盘玩转千人前面，人群标签？

第一篇和第二篇内容我们分别介绍了全网用户标签和我的用户标签。

但是都是介绍的单一标签。

人群是丰富的，每一个用户其实都是具有多个标签的，每个用户都是多个标签的集合，具备多种共同特征。

如果只能分析单一标签，那将会非常的单调以及片面化。

还好，达摩盘提供了多个标签的组合功能，组合的方式有三种：

· 交叉（交集）

· 合并（并集）

· 排除（不包含）

相信稍微懂一点集合论的同学对这三个概念应该不陌生，读过高中的应该都学过集合论吧

受限于篇幅，本篇只讲标签的交叉，下一篇来讲标签的合并与排除

壹

全网用户标签的交叉

我们来做个示例

我们来看一下全网教育程度为‘硕士及以上’中的‘女性’人数

1， 找到‘教育程度’标签，选择‘硕士及以上’，添加到交集特征

2， 然后找到‘用户性别’标签，选择‘女性用户’，添加到交集特征

3， 我们可以看到，全网同时具有‘硕士及以上’和‘女性用户’标签的人数为2285577人。可以理解为是硕士及以上学历人群中的女性，也可以理解为是女性中的硕士及以上学历人群，都是一个意思。 
贰

店铺标签的交叉

一般来说店铺标签与店铺标签之间不做交叉，店铺标签通常都是与全网标签进行交叉来分析某类店铺人群的具体属性，做店铺人群画像

我们也举一个例子：

例如店铺的‘现有用户’，这个人群其实就是最近90天的成交人群，意义很大。

如果我们可以分析出‘现有用户’的人群特征，然后去投放相似人群，那么就可以拉到全网更多的与我们店铺成交人群相似的人群进店，这些人群往往都是容易成交的（当然如果你天天刷单，这个人群就毫无意义了）。

想分析‘现有用户’的人群特征，先把‘现有用户’添加到交集特征中然后再来看店铺现有用户这11835人的年龄、性别、职业、教育程度等基础标签

本店现有用户中，男性用户9729人，女性用户1899人

其他属性也可以这样分析

当然也可以分析多个属性同时交叉的人数

比如

男性中不同年龄段的用户人数可能有些掌柜会说，这个在洞察里也可以看到。

后面的内容我会讲到洞察的用法，洞察里已有的标签确实很方便，但是洞察的标签很有限，还有大量的标签没有被包含，这就需要我们自己去交叉。

手工交叉虽然慢，但是我们真正关心的标签不会太多，手工也是可以处理的。

我们可以统计出如下的数据也可以做成如下的图表

当然也可以使用工具来抓取，工具暂时不对外，后面看机会再决定是否对外开放使用。

第一篇和第二篇内容我们分别介绍了全网用户标签和我的用户标签。

达摩盘系列01 | 基础 达摩盘标签介绍（全网用户）

达摩盘系列02 | 基础 达摩盘标签介绍（我的用户）

但是都是介绍的单一标签。

人群是丰富的，每一个用户其实都是具有多个标签的，每个用户都是多个标签的集合，具备多种共同特征。

如果只能分析单一标签，那将会非常的单调以及片面化。

还好，达摩盘提供了多个标签的组合功能，组合的方式有三种：

· 交叉（交集）

· 合并（并集）

· 排除（不包含）

相信稍微懂一点集合论的同学对这三个概念应该不陌生，读过高中的应该都学过集合论吧

受限于篇幅，本篇只讲标签的交叉，下一篇来讲标签的合并与排除

壹

全网用户标签的交叉

我们来做个示例

我们来看一下全网教育程度为‘硕士及以上’中的‘女性’人数

1， 找到‘教育程度’标签，选择‘硕士及以上’，添加到交集特征

2， 然后找到‘用户性别’标签，选择‘女性用户’，添加到交集特征

3， 我们可以看到，全网同时具有‘硕士及以上’和‘女性用户’标签的人数为2285577人。可以理解为是硕士及以上学历人群中的女性，也可以理解为是女性中的硕士及以上学历人群，都是一个意思。 
贰

店铺标签的交叉

一般来说店铺标签与店铺标签之间不做交叉，店铺标签通常都是与全网标签进行交叉来分析某类店铺人群的具体属性，做店铺人群画像

我们也举一个例子：

例如店铺的‘现有用户’，这个人群其实就是最近90天的成交人群，意义很大。

如果我们可以分析出‘现有用户’的人群特征，然后去投放相似人群，那么就可以拉到全网更多的与我们店铺成交人群相似的人群进店，这些人群往往都是容易成交的（当然如果你天天刷单，这个人群就毫无意义了）。

想分析‘现有用户’的人群特征，先把‘现有用户’添加到交集特征中然后再来看店铺现有用户这11835人的年龄、性别、职业、教育程度等基础标签

本店现有用户中，男性用户9729人，女性用户1899人

其他属性也可以这样分析

当然也可以分析多个属性同时交叉的人数

比如

男性中不同年龄段的用户人数可能有些掌柜会说，这个在洞察里也可以看到。

后面的内容我会讲到洞察的用法，洞察里已有的标签确实很方便，但是洞察的标签很有限，还有大量的标签没有被包含，这就需要我们自己去交叉。

手工交叉虽然慢，但是我们真正关心的标签不会太多，手工也是可以处理的。

我们可以统计出如下的数据也可以做成如下的图表

当然也可以使用工具来抓取，工具暂时不对外，后面看机会再决定是否对外开放使用。

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