我们在本文中研究的方法是相似建模，营销人员和广告商可以识别受众并获取与他们当前有价值的客户相似的客户。
因此，如果您有兴趣了解更多关于相似建模的信息，营销人员和广告商如何从中受益，以及它是如何工作的，请继续阅读。
什么是相似客户建模？
相似客户建模是一种基于机器学习的分析技术，可识别表现出与现有最佳客户相似的行为和人口统计特征的人群。
例如，您是一个电子商务品牌，您的最佳客户每月购买两次，每笔订单平均花费 150 美元，并购买技术和游戏产品。相似建模将帮助您识别表现出相似特征的人。
被确定为最佳客户的人被称为您的种子受众。与您的最佳客户相似的人群是您的相似受众。
营销人员如何从相似建模中受益？
营销人员可以通过多种方式从相似建模中受益，包括：
- 改善潜在客户生成
相似建模使您能够识别现有客户群之外的高质量潜在客户，这要归功于机器学习在查找像您最佳客户一样的潜在客户方面的准确性。这些潜在客户更有可能成为您的理想客户，因为他们在购买时表现得像您最好的现有客户。因此，引线的质量更高。 - 减少营销支出
使用相似建模，您可以将精力集中在高价值的相似受众上，而不是目标受众群体中的每个人。这有助于您降低购置成本，并提高投资回报。仅向这些与现有高价值客户具有相似属性的相似受众投放广告是一种有针对性的营销方法，其重点是减少支出和增加收入。 - 提高品牌知名度
因为相似的建模可以为您提供新的受众，所以它可以有效地提高品牌知名度。只需将您的品牌和产品展示给更多符合您目标形象的人，您就可以提高兴趣和参与度——这是购买的第一步。接触这些新的受众群体将大大提高您的品牌知名度和曝光率，因为随着这些细分市场的个人开始更多地了解您，他们可能会与他们的朋友和网络分享。 - 实现更准确的定位
相似建模使用机器学习来分析和比较来自更广泛网络的现有客户和受众的数据，以便找到最佳客户的重要和最准确的特征。
这些特征不仅可以帮助您提高定位的准确性，还可以让您更好地定制初始广告活动，然后个性化您的重定向活动。 - 更好地了解您的客户
我们将在下一节中介绍相似建模的过程，可以让您更好地了解您的细分受众群以及促使他们转化的操作。只有了解您的客户、他们的独特特征和动机，您才能确定在相似的受众中寻找什么。这些见解可用于优化您的营销策略和未来跨所有渠道的活动。 - 提高转化率
由于相似建模可以识别高质量的潜在客户，因此它可以显着提高您的点击率 （CTR） 和您可能实现的转化次数。这可以提高您的利润，提高您的底线，进而发展您的业务。
相似建模如何工作？
与任何类型的计算机建模一样，相似建模使用数据、数学算法和机器学习的组合来工作。该过程通常通过数据平台进行，涉及三个关键步骤：
步骤 1：收集数据
为了生成相似的受众群体，您首先需要从现有客户那里收集广泛的数据。客户数据是人口统计信息和现场浏览行为的组合，这是您可以从自己的渠道收集的第一方数据。
重要的是要记住，您拥有的质量数据越多，您的建模就越准确。
步骤 2：定义属性和行为
收集完所有数据后，下一步就是确定最能定义最活跃、最有利可图的客户（即种子受众）的属性和行为。要考虑的属性和行为示例包括位置、购买历史记录、购买频率和数量、浏览历史记录以及对特定产品显示的兴趣。
你对这些属性的定义越严格，你就越有可能识别出高质量的潜在客户。但是，虽然缩小种子受众群体参数范围可以帮助您找到最有可能转化的用户，但它会限制类似受众群体的规模。这是因为您选择的属性越多，您过滤掉的潜在客户就越多。
如果您的目标不太关注转化，而更关注覆盖面和认知度，那么选择更广泛、更不具体的属性和行为可能是一个很好的策略，因为它可以帮助您吸引更多的受众。
第 3 步：生成类似受众
一旦您确定了种子受众的属性和行为，就会应用一种算法来查找匹配的配置文件。然后，相似模型使用机器学习预测建模，根据用户与种子受众的相似性，在个人层面上对用户进行评分。得分最高的个人资料将成为您的相似受众。
通过相似建模过程，您可以精确定位可能无法识别的效果更好的受众。
相似建模为希望发展业务的品牌提供了巨大的胜利。成功的关键是将高质量的数据与智能建模软件相结合。为确保您的营销工作看起来不像您的竞争对手，请考虑您可以挖掘哪些未开发的数据集来建立更好的相似受众。
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