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      【干貨】手機租賃行業在磁力智投上如何圈定高意向人群

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      面對經濟大環境不太友好的條件下,為了提高市場經濟消費增長,上層領導也是想處了很多提振消費的策略,來推動老百姓進行消費,然后根本問題在于很多人面臨各種生活成本和壓力,都不會盲目消費,而有的東西在如今社會又不得不消費使用,那就是手機,最近服務了很多有關有關手機租賃分期業務的中小商家,從而了解到這個行業面對的都是一些經濟能力有限的小年輕群體,為了使用手機不得不選擇租賃分期,以租代購的方式來獲得,從而降低生活成本壓力。



      基于這一特點,很多做手機租賃業務的中小商家就在磁力智投上投放廣告,宣傳業務從而引流精準客戶,然而很多老板反應,引流推廣過程中,有很多無效用戶(比如逾期/聯系不上/套現/加微不說話/無意向),這些因素讓老板們頭疼焦慮,那么要如何解決這些無效用戶占比呢,下面我將針對“手機租賃業務在磁力智投投放廣告引流獲客,如何圈定高意向用戶并減少無效用戶(如逾期、無意向、聯系不上)”的核心問題進行詳細分析。重點聚焦于人群圈定策略:比較“磁力萬象提前運算好的自定義人群包”vs“定向中的行為興趣定向”,并給出建議。



      問題核心:手機租賃業務的高意向用戶圈定策略

      您的目標是吸引高信用、高轉化意向用戶,以減少無效流量(如逾期還款、意向缺失或聯系失敗)。手機租賃用戶場景特點:

      高意向人群特征:信用評分高、近期搜索手機購買/租賃、頻繁使用金融類App、對電子產品感興趣、穩定收入和居住地。

      無效用戶風險:低信用人群、沖動點擊者、信息虛假用戶。

      策略關鍵:精準性、數據支持、實時優化。

      在磁力智投平臺(快手旗下廣告系統),人群圈定主要有兩種方式:

      1、磁力萬象自定義人群包:基于平臺歷史數據(如用戶行為、轉化路徑)訓練生成的預定義人群分組(例如“手機租賃意向用戶包”)。優點是高度精準,減少人為偏差;缺點是依賴數據積累,靈活性較低。

      2、行為興趣定向:手動設置用戶標簽(如興趣標簽“電子產品”“金融理財”,行為標簽“搜索手機型號”“安裝租賃App”)。優點是靈活易操作,可即時調整;缺點是精準度較低,易引入泛化流量。

      兩種方式的核心區別在于數據來源和精度水平:

      自定義人群包使用AI算法預測用戶意向,更側重“預測性”;行為興趣定向基于用戶顯性行為,更側重“實時性”。

      詳細對比分析:哪個更適合減少無效用戶?為直觀呈現,我將兩者在關鍵指標上進行比較(基于手機租賃場景):



      分析結論:哪個更好?對于您的場景,磁力萬象自定義人群包總體上更優。

      原因:手機租賃業務的核心風險是“無效用戶”(如逾期、聯系不上),這需要高精度預測用戶信用和真實意向。

      自定義人群包基于AI模型(磁力萬象的運算能力),能減少30-50%的無效流量(行業數據表明,算法模型在金融類業務中可提升轉化率20%以上)。

      針對“減少逾期:模型可關聯用戶金融行為(如信用評分App使用),過濾高風險群體。

      針對“減少無意向/聯系不上:基于歷史轉化路徑(如App安裝、表單提交),確保用戶可觸達。

      局限性:如果您的業務是新啟動,缺乏數據,初始效果可能不如行為定向。此時,可先用行為定向積累數據。

      當無足夠有效用戶數據基數時,建議先使用行為興趣定向累計實時數據,有一定體量后可轉入人群包拓展模型,二者搭配建模需謹慎使用:

      行為興趣定向優勢場景:測試新受眾或快速迭代標簽(如添加“電子產品興趣” + “25-35歲年齡段”)。

      風險:易引入無效用戶(如興趣標簽“手機”可能覆蓋圍觀者,而非真正租賃意向者)。建議“找準目標受眾”,但手動定向易過泛。

      實施策略建議

      基于以上分析,我推薦一個分步優化方案,結合兩種方式最大化效果:

      一、啟動階段(首月):使用行為興趣定向作為基礎。

      標簽組合示例:興趣標簽(電子產品、金融理財)+ 行為標簽(搜索“手機租賃”、安裝“租賃類App”)+ 人口屬性(年齡25-40歲,一二線城市)。

      目的:快速獲客,積累轉化數據。監控CTR(點擊率)和CVR(轉化率),過濾低效標簽。

      優化階段(積累數據后):遷移到磁力萬象自定義人群包。

      步驟:通過磁力智投后臺或代運營服務,請求創建“手機租賃高意向包”(訓練數據:您的歷史轉化用戶)。

      預期效果:精準圈定用戶,減少無效流量50%+。定期更新人群包(每季度),確保實時性。

      二、減少無效用戶的通用技巧(2原則):

      1、分層篩選:在行為定向中添加排除標簽(如排除“低信用行業用戶)。

      2、A/B測試:并行測試人群包和定向,對比轉化成本和無效用戶率。

      數據驅動優化:利用磁力智投分析工具(強調“利用數據分析”),監控無效用戶指標(如跳出率、聯系失敗率),動態調整策略。

      創意配合:廣告素材強調“信用審核”和“便捷聯系”,自然過濾無意向用戶。



      總結

      基于有效用戶基數大的情況下,首選推薦:磁力萬象自定義人群包更有效減少無效用戶(尤其逾期/聯系不上),因其AI驅動的精準性。適合數據豐富的業務階段。

      次選方案:行為興趣定向更靈活,可作為起始點,但需配合多層過濾(如人口屬性+排除標簽)。

      行動建議:咨詢磁力智投官方或代運營服務商,定制人群包。初期預算較小的話,可從行為定向開始,逐步過渡。

      如果您提供更多業務細節(如歷史投放數據),可聯系我細化分析交流!

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