如何发现品牌潜客?目标人群优选算法模型及实践解析
    2018-10-10    云鸣

阿里妹导读:品牌数字化营销正在成为热点,在Uni-Marketing背景下,我们通过策略中心海豹项目,探索和实践了品牌目标人群优选算法,在实际投放中取得了非常好的人群转化效果,并得出一些有价值的算法和业务结论。本文主要对品牌目标人群优选算法及相关实践结论进行介绍。

 

作者:云鸣、林君、泊智、一初

 

1.   背景简介

 

全域营销(Uni-Marketing)战略是依托大阿里生态,以消费者运营为核心,在新零售体系下实现全链路、全媒体、全数据、全渠道的品牌大数据营销。Uni-Marketing产品矩阵包括品牌数据银行、全域策略(策略中心)、全域传播(Uni-Desk)、全域运营(品牌号、智慧门店、天猫营销产品)等。传统品牌营销的痛点在于效果无法量化和追踪,而阿里的产品和数据闭环可以很好的解决这个问题。

 

策略中心年货节投放海豹项目,通过大数据+算法的手段,对A品牌的目标人群进行分析,建立人群优选算法模型,挖掘品牌目标潜客。品牌A的年货节实际投放效果,算法优选人群相比基于业务经验使用规则圈选的人群,在“O->IPL”人群关系加深率指标上好47%,显示了人群优选算法的有效性。

 

2.   名词解释

 

品牌消费者关系:Opportunity(机会)、Awareness(认知)、Interest(兴趣)、Purchase(购买)、Loyalty(忠诚)。

人群关系加深率:衡量品牌营销效果的直接指标。“O->I”人群关系加深率,即机会人群到兴趣人群的转化率。

品牌数据银行:从“融合、分析、激活”三个纬度实现品牌消费者数据资产的管理和增值,即品牌消费者数据资产的高效梳理、消费者全链路的透视分析、最后到多元营销场景的应用,包括阿里的电商、娱乐和营销服务矩阵。

品牌策略中心:以解决“机会在哪里”和“如何增长”为目标,赋能品牌开发生意策略,实现策略的可应用、可验证、可优化。功能包括市场概览与细分、竞争与得失分析、消费者细分与多维洞察、人群放大与优选等,可用于新品上市、品类拉新、品类成长、品牌升级等场景。

3.   项目目标

基于策略中心的品牌人群定向,与程序化广告的不同之处在于,要根据品牌方的营销需求(包括目标、渠道、时间和预算)产出特定规模的目标人群,进而再针对性地营销投放。

 

此次实践即以年货节拉新为目标,找到指定规模的潜在机会人群或者认知人群,通过营销投放将其转化为品牌兴趣人群和已购人群,从而提升品牌消费者资产。

4.   业界方案

业界相关方案主要与程序化广告中人群定向相关,方法基本都是Look-alike人群扩散,具体有以下几种:

 

1)标签扩散:根据已有目标用户画像,给用户打各种标签,再利用标签找到机会人群。

 

2)基于标签的协同过滤:在标签扩散的基础上,采用基于用户的协同过滤算法,找到与种子人群相似的机会人群。

 

3)基于社交关系的扩散:以具有相似社交关系的人也有相似的兴趣爱好/价值观为前提假设,利用社交网络关系进行人群扩散。

4)基于聚类的扩散:根据用户画像或标签,采用层次聚类算法(如BIRCH或CURE算法)对人群进行聚类,再从中找出与种子人群相似的机会人群。

 

5)目标人群分类方法:以种子人群为正样本,候选对象为负样本,训练分类模型,然后用模型对所有候选对象进行筛选。涉及PU Learning的问题。

5.   技术方案介绍

根据项目目标,我们制定了“种子人群聚类细分+聚类人群扩散”和“多方向人群扩散+人群分类优选”的两种方案。由于聚类分群属于无监督学习且分群效果不容易评估,因此选择后者优先实施。

 

方案整体流程如下图所示:

                          

5.1    多方向人群扩散

 

在人群扩散方向上,我们探索了6类方向,并在每个方向下挖掘有效特征,通过白盒条件筛选和黑盒模型预测的方式进行人群扩散。

 

5.1.1    兴趣偏好方向

 

采用特征值TGI和TA浓度2个指标,挖掘了4个特征中与品牌相关的特征值,并根据特征值的全网覆盖量设定TGI和TA浓度阈值,进行白盒扩散。TGI指标衡量了特征值在品牌人群中的显著性,TA浓度则衡量了特征值在品牌人群中的覆盖率,因此二者共同考虑才能筛选出有效的人群扩散特征值。

 

5.1.2    相关品类方向

 

1)  主营类目分析:根据品牌在线商品数和销售额计算筛选主营类目,并得出主营类目权重。

 

2) 相关品牌分析:根据brand-user关系矩阵,采用Jaccard相似度计算相关品牌及相关分。相似度计算公式如下:

 

 

3)相关类目分析:根据线上user-cate购买行为,通过Association Rule Mining挖掘相关类目,使用confidence指标筛选类目并作为相关分,然后经过类目关系的二度扩散得到最终相关类目结果。类目扩散公式如下,其中表示类目k:

 

 

5.1.3    竞品人群方向

 

1)竞品分析:当前品牌主营类目中,市场份额top10的其他品牌。

 

2)人群流转分析:分析发现品牌新增人群中,有较大比例来自竞品,说明选择该方向进行扩散是可靠的。

 

3) 竞品人群转化模型:以来自竞品的人群为目标,挖掘用户在竞品的AIPL状态、退款、退货、评分、评价等特征,训练竞品人群转化模型。通过模型对竞品人群进行转换预测,实现人群扩散。

 

5.1.4    搜索人群方向

 

1) 搜索关键词:从引导到品牌成交的搜索词中,综合考虑搜索词是否充分竞争以及本品牌在搜索词上是否有优势,实现品牌拉相关的搜索词发现。公式如下,其中E表示关键词引导成交的类目信息熵,

表示关键词引导成交额,

表示关键词引导到品牌的成交额:

 

 

2)搜索人群扩散:近15天内搜索了kwords并点击了品牌主营类目的用户。

 

5.1.5  流失人群方向

 

对于之前属于品牌人群而现已流失了的用户,也进行扩散召回,包括近半年从IPL状态流失的用户和近1个月从A状态流失的用户。

 

5.1.6    同好人群方向

 

基于用户的向量表示,可以直接计算用户与用户直接的相似度,从而得到种子用户最相似的topN个用户。用户表示的方法有多种,例如:

 

a) 用户偏好的类目向量、品牌向量组合。

 

b) 将user-item表示为二部图,基于graph embedding方法生成用户向量。

 

5.1.7    人群扩散汇总

 

最终6个方向的品牌扩散人群汇总去重,作为人群优选模型的输入。

 

5.2    目标人群优选模型

 

没有历史投放数据,是此次项目面临的一个挑战。我们通过训练模型来区分目标人群和非目标人群。

 

5.2.1    评估指标

 

训练集的正负样本,分别从品牌已购人群和其他品牌的人群中采样得到。从中训练的分类模型,可以较好的区分品牌目标人群和全网其它人群(大都和目标人群相距较远),但对区分和品牌目标人群相距不远的扩散人群则并非同样有效。

 

因此,直接使用传统的分类指标,只能评估模型在训练集上的效果,不能准确评估其在扩散人群上的分类效果,需要设计新的评估指标。

 

PredictTA TopNPrecision指标由此而来,表示优选的TopN人群中品牌目标人群的占比,该指标越大说明模型预测效果越好。我们通过对比该指标在不同模型上使用不同topN值的值,验证了它的一致性;并设计NewTA topN Recall指标,即优选人群在之后一段时间品牌新增目标人群的占比,验证了它的正确性。

 

 

上图中,紫色框表示品牌目标人群即种子人群,蓝色框表示模型优选出的TopN人群,它与种子人群有小部分交集,交集占蓝色框的比例即为PredictTATopN Precision。绿色框表示一周内品牌实际新增人群,与蓝色框的交集为预测准确的人群,交集占绿色框的比例即为NewTA topN Recall。

 

对于有效的算法模型,PredictTATopN Precision指标随着TopN的减小而增大。两个不同的算法模型,PredictTA TopN Precision指标在不同TopN取值上的表现是一致的,说明该指标的稳定性。以A品牌为例,其一致性验证结果如下图所示:

 

 

5.2.2    模型训练

 

以品牌目标人群为正样本,从全网其它品牌的人群中随机选负样本,经过数据预处理、归一化、序列化编码后,训练并优化人群优选模型。

 

1)样本选择

 

a. 正样本选择:对于线上市场份额大的品牌而言,直接用品牌已购人群即可。但对新品牌或者线上市场份额小的品牌,已购人群可能很小,这时就需要对正样本进行扩充,比如加入兴趣人群、加入与品牌定位相似的其它品牌的人群。

 

b. 负样本选择:默认从全网其它品牌的人群中随机采样,但发现全网人群中特征缺失的情况比较多,负样本集离扩散人群比较远,因此实验了从全网其它品牌的已购人群中采样,PredictTA TopN Precision(N=300万)指标绝对值有0.8%的提升。

 

2)特征工程

 

a.  数值型特征离散化。年购物天数、近30天订单数等特征进行等距离散,提高模型稳定性和效果。

 

b. 枚举型特征值筛选。汽车型号、收货省份等特征长尾分布非常明显,筛选出与目标品牌相关的特征值。

 

c. 多值特征处理。偏好品牌、偏好类目这样的特征,一个用户可以同时有多个特征值。以品牌A品牌为例,我们在b步筛选的基础上,对比了只保留偏好值最大的特征、只保留品牌最相关的特征、保留品牌相关的多个特征3种不同的处理方法,效果如下:

 

 

d.  特征编码。主要采用one-hot编码方式。

 

e. 稀疏特征embedding。对于类目id,品牌id这种高维高稀疏性的特征,直接将其作为分类模型的特征会影响最终的模型效果,为此,我们借鉴word embedding的思路,将用户过去一段时间内对类目(或品牌)的行为序列作为doc,将类目(或品牌)本身作为word,基于全网活跃用户的行为序列(doc集合)训练类目(或品牌)的embedding表示。具体而言,我们将类目(或品牌)编码为100维的低维稠密向量,并将其作为预测特征用于模型训练。

 

f.  特征选择。首先使用全部特征进行模型训练,然后根据特征重要性程度筛除部分尾部特征,重新训练模型,通过比较模型的PredictTA TopN Precision指标确定此次特征选择是否更好。

 

3)训练模型

 

a. LR模型。使用逻辑回归作为baseline的算法,除了模型简单容易理解外,还有个好处是可以得出特征和特征值的重要性。

 

b. RF模型。对随机森林模型的实验效果并不理想,在相同的样本和特征上Precision和AUC指标均比LR低,且特征重要性结果只能到特征粒度不能到特征值粒度,因此不再使用。

 

c. PS-SMART。基于PS架构的GBDT算法模型,决策树弱分类器加上GBM算法,具有较强的非线性拟合能力,在应用中相比其它两种算法模型效果更好。因此选择PS-SMART作为最终的算法模型,并对损失函数、树的个数深度、正则系数进行调优。

 

模型与特征相关对比结果如下表:

 

 

5.2.3  模型预测

 

使用训练好的人群优选模型,对5.1节中产出的扩散人群进行预测打分,筛除预测分数小于0.5的人群,再根据拉新的目标过滤品牌现有IPL人群。

 

5.3    年货人群模型

 

此次品牌投放需求临近春节,与年货的相关性很大。虽然可以用最新的样本数据训练日常的目标人群优选模型,但人群扩散方向和相关特征并非针对年货场景而挖掘的,因此不能有效捕捉出于屯年货动机的消费需求,需要针对年货场景单独建立一个人群模型进行预测。

 

但由于年货场景与日期时间高度相关,需要用到去年春节期间品牌相关的人群数据,与日常模型差异较大,不方便合并,需要单独建模。

 

5.3.1    品牌相关年货类目

 

1) 年货类目挖掘:统计春节期间包含“年货”的搜索词所引导点击的类目数据,再由运营同学根据业务经验筛选出部分与年货相关性较强的类目,从而得到二级类目粒度的年货类目数据。

 

2)  品牌相关年货类目:根据春节期间融合不同行为的“用户-类目”矩阵,通过I2I算法计算年货类目的相关性,进而得到品牌主营类目相关的年货类目及其相关分。

 

5.3.2    年货人群特征

 

1)  人群属性特征:同日常人群优选模型一样,包括用户人口基础属性、人口预测属性等。

 

2)  人群偏好特征:同日常人群优选模型一样,包括与目标品牌相关的偏好品牌、生活标签、偏好类目、及偏好品牌等特征。

 

3)  品牌主营类目行为特征、品牌相关年货类目行为特征。包括有行为的相关年货类目id、类目相关性等特征。

 

5.3.3    年货人群模型

 

1) 样本选择:根据投放时间的农历日期,选取去年当日前1个月有行为的用户做样本。其中以去年当日到元宵节期间转化到品牌PL状态的用户为正样本,随机采用同等数量的其他用户为负样本,训练年货人群模型。

 

2) 模型训练:基于日常人群优选模型的经验,同样采用PS-SMART算法进行模型训练、优化、及特征重要性分析。

 

3) 模型预测:圈选投放日期前1个月对品牌主营类目及相关年货类目有行为的用户,使用年货人群模型进行预测,去除预测分数小于0.5的用户,根据拉新目标去除品牌现有IPL人群。

 

5.4    目标人群模型融合

 

根据日常人群优选模型和年货人群模型的PredictTA TopN Precision指标,确定目标人群中2个模型优选结果的占比,最终筛选出指定数量的投放人群,导入数据银行,供服务商同步到DMP进行品牌广告投放。

 

5.5    投放效果追踪

 

品牌A投放案例,算法优选年货人群(A人群包),服务商通过策略中心找出品牌A购买人群同时购买的年货类目,选取买了对应类目的人群(A人群包),分别在钻展投放。其中算法优选人群在“O->IPL”人群关系加深率指标上相比高47%,拉新转化效果显著。算法优选人群内部,年货模型转化率最低,混合模型转化率最高,说明在春节期间品牌A的目标人群与日常目标人群特征比较相近,有年货囤零食需求的日常目标人群在春节期间转化率最好。

 

6.   挑战与应对

 

6.1  项目时间周期短

 

因此我们优先保证模型目标与业务目标的一致,时间上做到最新,对投放渠道则没有研究和优化。

 

6.2  无历史反馈数据

品牌人群优选模型,由于没有品牌投放历史,不能从用户的历史投放反馈中来学习品牌人群特征。尤其是不能获取大量直接的负样本,只能以随机人群来代替,在样本选择上还有很大的提升空间。

 

6.3  无历史属性特征

 

年货人群模型和时间紧密相关,但由于存储周期的原因,只能获取用户去年的行为特征,而无法获取去年的属性和偏好特征,只能用近期的属性和偏好特征来代替,在特征实效性上也有较大提升空间。

6.4  重要的稀疏特征

 

模型使用的特征中有较多的稀疏特征,这些特征的特征值呈长尾分布,全部使用会引入很多噪声影响模型效果,只选高频特征又会丢失较多信息,为此我们采用特征值的TGI和TA浓度两个指标综合筛选,达到保留相关特征值、减少噪音和信息丢失的目的。

 

6.5  有效的评估指标

也是由于无历史反馈数据,导致用于优选的扩散人群与训练模型的人群分布有较大差异,单纯的AUC、Precision等指标不能准确衡量优选模型在扩散人群上的效果,为此我们设计并验证了PredictTA TopN Precision评估指标,有效指导了模型的优化。

7. 总结与展望

针对品牌目标人群定向,此次实践的人群扩散+优选的算法流程、人群优选/年货人群模型、及提出的PredictTA TopN Precision评估指标是非常有效的。后续优化方向,包括前面挑战中提到的基于用户反馈数据的样本优化,需要大量的投放反馈数据;用户历史属性和偏好特征优化,需要存储更多的历史特征数据;稀疏特征的优化,可通过深度学习方法将稀释特征映射到稠密特征空间实现;用户在生活方式/消费心理方面的embedding特征,对于人群优选非常有用,多任务学习是不错的实现方式。

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