ユーザーポートレートシステムを構築するには？この記事を1つだけ読んでみてください!

ユーザーの特性とニーズを深く理解することによってのみ、ユーザーを満足させ、ユーザーエクスペリエンスを向上させる製品を生み出すことができます。ユーザーのポートレートを描くことは最も基本的なステップであり、ユーザーの基本情報を理解するのに役立ちます。では、ユーザーポートレートシステムを構築するにはどうすればよいでしょうか?この記事では3つの側面から分析していきますので、参考になれば幸いです。

Chopper: 私は途中で転職したデータプロダクトマネージャーです。今ビッグデータが流行っていて、会社でポートレートシステムを構築したいのですが、ユーザーポートレートについて全くわかりません。ポートレートシステムのアーキテクチャがどうなっているのか、共通する機能は何かなど全くわかりません。本当に困っています！

ゾロは心得て微笑んで言った。「プロダクトマネージャーは問題を解決するために存在し、問題は段階的に解決しなければなりません。ポートレートシステムをマスターしたいなら、まずラベルシステムやOneIDシステムなどの基本的な内容を理解する必要があります。」

それでは、Weibo、Baidu Maps、JD Digits、Tencent、Alibabaなどの巨大企業の肖像画システムなど、さまざまな大手企業の肖像システムがどのように構築されているかを詳しく見てみましょう。諺にあるように、「最良を求める者は中間を得、中間を求める者は最悪を得る」のです。正しい方法は、上記を現実と組み合わせることです。

もちろん、この選別は簡単ではなく、多くのエネルギーを必要とします。私は 2 か月かけてそれを整理し、60 ページの PPT を書きました。大変な作業でした。半分の労力で 2 倍の成果が得られると信じています。

チョッパー：いいですね、まずは注目して学んでみますね～

ゾロ：以下の構造が使用されます。

V1.0：ポートレートシステムのプライマリバージョン。ポートレートシステムのプロトタイプです。2015年から2017年までの初期のポートレートバージョンを選択しました。当時、百度マップポートレートシステムや微博ポートレートシステムなど、一部の企業のポートレートシステムは始まったばかりで、さまざまな機能が明確に探求されていませんでした。

V2.0: センサーポートレートシステムや JD デジタルポートレートシステムなどの完全な基本機能と特定の分析機能を備えたポートレートの標準バージョン。

V3.0: テンセント広電通DMPやアリババ大模版DMPなど、ビジネスの成長を支援するマーケティングツールに進化したポートレートマーケティングバージョン。

01 V1.0: ポートレートのプライマリバージョン

ポートレートのプライマリバージョンは、一部の企業のポートレートシステムが始まったばかりで、さまざまな機能がまだ十分に検討されていなかった 2015 年の初期バージョンに基づいています。

たとえば、Baidu Map のチャンネルポートレートシステムの全体的な設計は、データ分析/レポートシステムに基づいて、性別、年齢、業種、都市、その他のラベルデータなどの基本的なポートレート要素を追加することです。このフェーズでは、BIプラットフォームと同様にダッシュボードの構築、カスタムレポート、サブスクリプションなど、さまざまな業務でデータ分析を行う取り組みが進められていましたが、ラベルシステムの構築やインサイトモジュールが不足しており、各ポートレートの機能は比較的浅いものでした。

Weiboポートレートシステムに関しては、データ収集、データクリーニング、ラベル生成から、単一ユーザーポートレート、グループ化ユーザーポートレート、APIインターフェースの提供など、ポートレートの基本的な形式が形成されています。機能モジュールは比較的完成していますが、洞察力とラベルシステム構築機能はまださらに強化する必要があります。

1. 百度地図ポートレートシステム

関連報道によると、2017年の百度地図の市場シェアは45％から50％で、全ユーザーをカバーしきれず、ユーザーデータや情報へのアクセスは制限されていた。そのため、百度地図はHuawei、OPPO、vivo、Xiaomi、Meizuなどのトップ携帯電話メーカーと緊密な協力関係を築き、各社の携帯電話システムから百度地図のLBS基本機能を呼び出せるようにし、地域データ共有リソースを交換しました。ユーザーポートレートシステムはこうした背景から誕生しました。

このユーザーポートレートシステムは、予算評価、配信効果分析、コスト削減、ユーザー実装監視などで強力なデータサポートを提供します。

1) システムアーキテクチャ

システムの全体的なアーキテクチャには以下が含まれます。

データ層: データ収集、データクリーニング、データベース構築、データ合成

管理: 管理モジュールとパーソナルセンター

管理モジュール: ロール管理、ユーザー権限管理、レポートの追加、削除、変更、クエリ管理
パーソナルセンターモジュール: ログイン設定、閲覧設定、ダッシュボードカスタマイズ設定

プレゼンテーション層: ナビゲーションモジュールとブラウジングモジュール。

ナビゲーションモジュール: ユーザーは独自の需要レポートを選択できます
閲覧モジュール: ユーザーは表示ディメンションを選択し、ダッシュボードの表示をカスタマイズします。

拡張レイヤー:

お気に入りモジュール: ユーザーは「お気に入り」をクリックして頻繁にアクセスするページを収集できるため、多数のレポートの中から興味のあるレポートをすばやく見つけやすくなります。
電子メール設定モジュール: ユーザーは興味のあるコアデータを選択し、選択したデータはレポートの形式で指定されたメールボックスに毎日定期的に送信されます。
異常警告モジュール：主に管理者向けで、レポートと値のしきい値を設定し、値がしきい値を超えたときに管理者に電子メールで通知し、データの異常を適時に検出します。
エクスポートモジュール: Excel 生データのエクスポート、チャートのエクスポート

2) 製品の特徴

チャネルポートレートプラットフォームは、下図に示すように、対象とするユーザー層のニーズや特性に応じて、導入前チャネル、導入後店舗、メーカーブランド、導入前と導入後の比較などの業務モジュールに分けられます。各チャネルについて、チャネルの品質、基本的なポートレート、ユーザーの行動をさらに分析できます。

基本ポートレートには、性別分布、年齢分布、教育レベル分布、消費レベル分布などの個人属性データが含まれています。

都市ユーザー分布ヒートマップにより、各都市のユーザー数の分布を直感的に把握できます。

2. Weiboポートレートシステム

Weibo ポートレートシステムは Weibo のビッグデータに基づいており、すべての Weibo ユーザーのプロファイルを作成し、各タイプのユーザーに関するデータ分析を実行できます。

Weibo のポートレートシステムには、主にデータクロールモジュール、単一ポートレートモジュール、バッチポートレートモジュール、クエリインターフェイスモジュールが含まれます。

1) データクローリングモジュール

データクローリングモジュールは、主にデータ収集とデータクリーニングを担当します。開発者プラットフォームでユーザーが入力した情報を収集し、インターフェイス呼び出しのカテゴリを制限し、最新のユーザーデータを保持し、データをクリーニングし、基本的なユーザー情報とユーザー関係チェーンのインターフェイスを提供して、さまざまなシステムからの呼び出しを容易にします。

2) シングルユーザーポートレートモジュール

シングルポートレートモジュールは、主にラベル生成、ユーザー行動分析、関係チェーン分析に分かれています。

タグ生成:

名前が示すように、ラベル生成モジュールの主な機能は、データ分析、つまりユーザーポートレートを通じてユーザーにラベルを付けることです。ラベルは主に、セキュリティラベル、クラスタリングラベル、統計ラベルの 3 つのカテゴリに分類されます。

セキュリティラベル: アカウントが異常かどうかを説明し、事前に設定されたセキュリティポリシーに基づいて異常の概要を分析します。 1つ目は、ブラック産業チェーンの全プロセスと、盗まれた後のユーザーアカウントの特徴を分析することです。2つ目は、ユーザーの過去の行動を分析して、現在のユーザー行動が異常である可能性を判断することです。

クラスターラベル: クラスタリングアルゴリズムの結果を分析および解釈した後に導き出された結論。主に使用されるアルゴリズムは、K 平均クラスタリングアルゴリズムです。

統計ラベル: 各指標を統計的に分析した後、ユーザーの分布に基づいて統計ラベルが取得されます。

Zoro：これは初期のラベリングシステムであることがわかりますが、ラベル分類の観点から見ると、明確な分類ロジックが欠けています。

ユーザー行動分析:

一定期間にわたるユーザー行動の変化を観察することで、ユーザーの状態を判断し、将来の行動を予測することができます。ユーザーのログイン期間、フォロワー数、ファン数、Weibo投稿数、お気に入りの数などの指標。

関係連鎖分析:

ユーザーの関係チェーンは人物を非常によく表すことができるため、関係チェーン分析も肖像画の焦点となります。ここで分析される主な指標は、ユーザーの友人の年齢、都市、フォロワー数です。

3) ユーザーポートレートを一括作成

バッチユーザーポートレートは、主にファイルのアップロード、結果の統計、表示モジュールに分かれています。

ファイルのアップロード:

ファイルアップロードモジュールは、分析する必要があるユーザー ID を txt ファイルに書き込み、フロントエンドページを通じてバックエンドに送信して分析することをサポートします。ファイル内の各ユーザーIDは改行文字で区切られており、原則として各ファイルのサイズは10Mを超えません。

データの統計と表示:

バッチユーザーポートレートと単一ポートレートの主な違いは、単一ポートレートでは 1 人のユーザーのみを記述すればよいのに対し、バッチポートレートでは複数のユーザー情報の統計分析が必要になることです。データ統計および表示モジュールは主にハイチャートを使用して実装され、棒グラフ、円グラフ、散布図を使用してデータを視覚化します。

独立分析指標：性別、フォロワー数、ファン数、Weibo投稿数、お気に入り数…

共同分析指標：ファン数、Weibo投稿数、お気に入り数、フォロワー数、Weibo投稿数、お気に入り数、フォロワー数、ファン数、お気に入り数、フォロワー数、ファン数、Weibo投稿数。

クエリインターフェース:

インターフェースモジュールもポートレートシステムでは非常に重要です。ポートレートシステムで作成されたクラスターは、インターフェースの形式でさまざまなビジネスシステムから呼び出すことができます。

3. まとめ

この場合の Baidu チャネルのポートレートシステムはまだ比較的伝統的で、BI アプローチに従っています。相対的に言えば、Weibo のポートレートシステムはさらに一歩進んでおり、単一ユーザーポートレート、グループポートレート、タグ管理、インターフェイスなどの標準的なポートレートモジュールを備えています。ただし、タグシステムとユーザーインサイトは十分に詳細ではありません。次に、Portrait V2.0の進化を見てみましょう。

02 V2.0: 画像の標準バージョン

第2フェーズのポートレートシステムは機能が比較的充実しており、当初はセンサーポートレートシステム、JDデジタルポートレートシステム、テンセント広電通などの企業の強化に使用されていました。

標準ポートレートシステムである JD Digital のポートレートシステムは、ラベルマーケット、群衆ポートレート、群衆管理、インターフェースサービス、ラベル管理など、ユーザーをグループ化して他のビジネスシステムにサービスを提供できる、比較的標準的なポートレート機能を提供します。

センサーポートレートシステムと分析ポートレートシステムは、センサーのデータ分析遺伝子に基づいて、ユーザーセグメンテーションとポートレートインサイトに関連する拡張を実行します。本質的にはデータ分析ツールであり、その分析機能はリファレンスとして使用できます。

1. JDデジタルのポートレートシステム

JD デジタルポートレートシステム: ユーザータグと群衆ポートレートに基づいた統合データ開発およびアプリケーションサービスを提供します。事業主体を軸にマーケティング、分析、特定、価値実現などの対象シナリオの実現とサービス展開を支援します。

レーベル市場:

すべてのタグはタグリストに表示されます。指定したタグについて、タグ情報、タグ値の分布、およびさまざまなタグインジケーターの統計を表示できます。

群衆のポートレート/洞察:

群衆量の計算、基本的なポートレート分析、カスタムポートレート分析、2 つの群衆間の交差の分析、群衆と他のラベルとの関係の分析をサポートします。

群衆管理:

群衆管理は、群衆を作成する複数の方法をサポートし、群衆情報の設定、ルールの変更、保存後の群衆プロファイリングなどの操作をサポートします。

インターフェースサービス:

管理者は、「権限管理」でユーザーのシステムロールとタグの使用権限を管理できます。また、任期中にシステムドッキングタグとインターフェイスの権限を管理できます。

タグ管理:

データ開発者と管理者はタグを管理する権限を持ちます。ページに入ると、対応するタグのステータスと情報を表示し、タグの「テスト、オフライン、変更、削除」などの操作を実行できます。

2. センサーポートレートシステム

Sensors ユーザーポートレートシステムは、エンタープライズレベルの顧客向けにリリースされたユーザーデータ分析プラットフォームです。ユーザー特性とポートレートの調査、ユーザー識別、クラスタリング、セグメンテーションの完了、および機能の履歴変更によるライフサイクル全体にわたるユーザーの進化の表示が可能です。主な機能には、機能ラベルの処理と生成、ユーザー特性とポートレートの分析、およびユーザーグループの管理が含まれます。

1) ユーザータグ管理

タグユーザーを作成します:

タグを作成するときは、ユーザーの行動習慣に合った方法で作成するだけです。タグ名を入力し、明確なタグ条件を設定します。同時に、タグを作成するときに、タグの表示名、タグ名、タグのグループ化、更新方法、コメントなど、タグの基本情報を提供する必要があります。

ユーザータグの管理:

有効化、停止、削除、再計算、履歴のバックトラッキング、タグ計算ルールの表示、タグデータの視覚化をサポートします。

2) ユーザーグループ管理

ユーザーグループを作成するには:

ルールに基づいて、またはファイルをアップロードしてグループを作成する機能をサポートします。

ユーザーグループの管理:

3) ユーザーインサイト分析

単一ユーザーのポートレート:

一人のユーザーのポートレート情報を閲覧すると、その人の履歴書に相当する、そのユーザーのすべての属性を目の前に見ることができます。

グループユーザーのポートレート:

コントロールグループを選択することで、2 つのユーザーグループのプロファイル特性の比較分析を実行できます。コントロールグループのデフォルト設定は「なし」です。コントロール分析には、ユーザーグループ化または任意のバージョンのユーザーグループ化を選択できます。

TGI を確認する、TGI（ターゲットユーザーグループインデックス）= ターゲットユーザーグループ内の特定の機能を持つユーザー総数がユーザー総数に占める割合 / この機能を持つユーザー総数がユーザー総数に占める割合 * 基準数 100

また、ユーザーグループのポートレートテンプレートを選択することで、管理者が事前に設定したポートレート情報をポートレート分析結果に素早く読み込み、それに基づいてポートレート情報を追加または削除することができます。

似たような人が広めた:

インテリジェントなアルゴリズムを通じて、シード集団と同様の特性を持つ類似のユーザーグループを見つけ、類似のユーザーグループを対象とした運用戦略を実装できます。

シード集団は、予測された集団の結果が陽性シード集団の結果と類似する陽性シード集団と、予測された集団の結果が陰性シード集団の結果と反対である陰性シード集団に分けられます。

4) システム設定

これには、単一ユーザーポートレート、グループユーザーポートレート、類似グループポートレートテンプレートの管理、機能権限、データ権限の構成などの機能が含まれます。

3. まとめ

第 2 フェーズのポートレートシステム機能はほぼ完成しており、ラベルシステムは独立して構築および管理され始めており、分析洞察力も継続的に強化されており、ポートレートの標準バージョンの機能を備えています。しかし、現段階ではビジネスとの関係が十分緊密ではありません。レーベルのビジネス価値を十分に発揮したいのであれば、ビジネス側との関係をさらに強化する必要があります。

03 V3.0: ポートレートマーケティングエディション

Portrait 3.0 では、ポートレートシステムはマーケティングツールに近くなります。ポートレートの基本機能が完備されているだけでなく、ビジネスにより近いマーケティングインサイトも提供できます。個人的には、Alibaba の Dharma Plate の方がマーケティングバージョンに近いと思います。

Tencent Guangdiantong DMP は、Tencent が立ち上げたデータ管理プラットフォームで、広告ポートレートシステムです。主にインテリジェントな広告配信に使用され、ラベルマーケット、ユーザーセグメンテーション、セグメンテーションインサイトなどの機能を提供します。

マーケティングポートレートシステムである Alibaba Dharmapan DMP は、Alimama が立ち上げたデータ管理プラットフォームであり、ラベルマーケット、ユーザーセグメンテーション、セグメンテーションインサイト、マーケティングアカデミーなどの機能を提供します。

1. テンセントDMP

テンセントのDMPデータ管理プラットフォームは、広告主が自社データの付加価値を実現するための重要なツールです。広告主がテンセントシステム内で自社のオーディエンスを管理し、ファーストパーティデータをより柔軟に広告に活用できるほか、リマーケティング、ダイナミックプロダクト広告、コンバージョン統計などのアプリケーションにも活用できます。

広告主は、キーワードや LBS などのデータタグを使用して、独自のターゲットユーザーを作成することもできます。 DMP の類似クラウド拡張機能は、広告主が Tencent のユーザーシステムで潜在的な新規ユーザーを見つけるのにも役立ちます。

1) データアクセス

ユーザーは、Web サイト、アプリケーション、その他のシナリオで、製品の閲覧、コンテンツの収集、レベルの完了などの特定のアクションを実行します。行動データにアクセスして、ユーザーが Web サイトやアプリで実行するアクションを理解し、そのデータを広告マーケティングキャンペーンに使用します。

人口抽出: 広告主は、アップロードしたユーザー行動データに基づいて、特定の条件を満たすユーザー人口を抽出し、広告ターゲティングなどに使用できます。広告主が「ユーザーが特定の時間に特定のアプリで 300 元相当の婦人服を購入した」という行動データ項目を報告した場合、広告主は DMP で「過去 7 日間にアプリで購入が行われ、商品タイプは婦人服で、商品価格は 200 元超」という行動グループを作成できます。

コンバージョン統計: 広告主は、アップロードしたユーザー行動データを広告に関連付けて、広告のコンバージョン効果をカウントできます。

2) 群衆管理

群衆を作成する:

ユーザーのニーズに応じて、群衆はさまざまな方法で抽出または分割され、異なる性質の群衆が作成されます。

群衆の分類は、カスタム群衆、拡張群衆、複合群衆の 3 つのカテゴリに分けられます。以下は、いくつかのサブカテゴリに分かれています。

たとえば、クライアントファイルとは、クライアントが広告に使用するユーザー ID をアップロードするファイルを指します。

作成要件: クラウドは、顧客が対象ユーザーの QQ 番号、携帯電話番号、IDFA、Cookie、MAC アドレスなどの情報を持っている場合にのみ作成できます。

適用シナリオ: 管理したいユーザー ID やその他の情報を、TXT ファイルまたは圧縮パッケージの形式で DMP にアップロードできます。正常に作成されたユーザーは、DMP で拡張、結合、分析、宣伝できます。

たとえば、ある美容ブランドは登録会員のグループをアップロードし、このグループをブランドの周年記念割引イベントの広告でターゲットにすることで、売上と会員の再購入率を大幅に向上させました。インテリジェントな拡張に使用すると、高品質の一次データパッケージと作成されたシードグループを拡張して、正確に位置付けられた多数の潜在的ユーザーを獲得できます。

サポートされているデータ型:

群衆管理:

ユーザーは、クラウド管理ページで審査、編集、承認、削除などの操作を行うことができます。

操作: ドロップダウンメニューをクリックして、グループに対してインテリジェントな拡張、インサイト分析、承認、削除、その他の操作を実行します。

クラウド編集: クラウド名をクリックすると詳細ページが表示され、クラウド名と説明を編集したり、クラウドの特定の情報、作成時間、ソース、操作記録を表示したりできます。

検索: 名前または ID でユーザーを検索すると、入力するとグループが自動的にフィルタリングされます。

削除: 不要な群衆を削除して群衆の割り当てを解放します。群衆を定期的に削除すると、群衆の管理も容易になります。たとえば、一部のテストグループでは削除できます。

3) 洞察分析

各母集団は特定の条件下で作成されます。特定の広告に頻繁に接触する人々のグループ、場所が変化するグループ、または顧客が最初に提供したデータに基づいて作成されたグループがあります。インサイト分析により、顧客は母集団の属性、関心カテゴリ、焦点、地域特性などの特性の分布をより詳細かつ包括的に理解できます。これらの特性は、広告の創造性を最適化し、マーケティング戦略を導き、広告キャンペーンをさらに策定するための参考資料として使用できます。顧客の群衆に対する洞察が明確になればなるほど、ブランドの製品情報をより正確に伝えることができ、配送効率が向上します。

たとえば、インサイト分析により、ユーザーは男性が人口の比較的高い割合を占め、男性の興味や趣味のほとんどがスポーツや健康の分野にあることを知ります。この情報に基づいて、ユーザーは広告クリエイティブをユーザーの特性に合わせて変更できます。広告を掲載する際に、クリックスルーコンバージョンが低い可能性のある女性向け製品などのカテゴリの広告を除外して、よりターゲットを絞った広告を作成できます。また、レポートをエクスポートして生成することもできます。

ドリルダウンしてより深い洞察を確認します。

4) ラベルスクエア

タグスクエアには、タグエリアとホットグループの 2 つのモジュールが含まれています。ラベルエリアには、ラベルマップ、独自の推奨事項、業界の推奨事項が含まれます。

ラベルマップ: ラベルインデックス領域。すべての方向ラベルがツリー構造で表示されます。基本的な人口統計属性には、消費状況、ライフスタイル、仕事の状況など、いくつかの主要なラベルカテゴリが含まれます。ラベルをクリックして次のページに移動し、特定のラベル構造を表示して、ラベル情報の詳細を確認してください。

さらに業務効率を高めるため、ユーザーが興味を持ったタグを保存できるお気に入り機能も搭載しており、目的のタグをすぐに見つけやすくなっています。どのタグを選択すればよいかわからない場合は、専用の推奨および業界推奨モジュールを確認できます。

ダブルイレブンが近づいているので、ホットグループを利用できます。ホットグループは、マーケティングシナリオに応じて開始されるテーマタグの組み合わせのための特別な領域です。一連のマーケティングシナリオや時事トピックを中心に、業界特性や休日テーマと組み合わせて組み合わせられます。

5) ドッキング

DMP でオーディエンスを選択することで、セルフサービス広告配信システムに接続し、広告を配信することができます。

2. アリババ・ダルマパンDMP

Dharmapan（DMP とも呼ばれる）は、Alimama が商用シナリオに基づいて構築したデータ管理プラットフォームです。マーチャントは Dharmapan を使用して、さまざまな人々のグループに関する洞察を得て分析し、潜在的な顧客を開拓することができます。また、タグマーケットを通じてターゲットグループを迅速に特定し、パーソナライズされたユーザーセグメンテーションと精密なマーケティングを確立することもできます。

ダルマパンは非常に複雑だと言わざるを得ません。麦わら小僧はダルマパンのラベルシステム、システムの背景、ゲームプレイを研究するのにほぼ2か月かかりました。調べれば調べるほど、より多くのことがわかります。これから麦わら小僧がダルマパンの全体的なシステム構造を紹介します。今後、ダルマパンラベルシステム、インサイト、グループ化など、各モジュールに関する特集記事も公開される予定です。ご興味のある方は、まずは公式アカウント「データパーソンのプライベートランド」をフォローし、グループに参加してコミュニケーションをとってください。

1) ホームページ

Dharmapan のホームページには主に店舗消費資産が含まれており、すべての消費者、潜在顧客、新規顧客、既存顧客の動向、推奨タグの使用状況、既存顧客の価値セグメンテーション、店舗消費者の回転率などを確認できます。

2) 洞察

インサイトモジュールには、主に群衆ポートレート分析、単一製品のインテリジェントインサイトと人々の輪、店舗スーパーユーザーインサイトと人々の輪が含まれます。たとえば、人口プロファイルの分析を行う場合、比較グループを選択し、性別、年齢、業種、消費レベルなどのさまざまなグループの特性やその他のデータを比較する必要があります。

3) タグ

ますます多くのマーチャントがパーソナライズされたクラウドオペレーションの需要を持つようになるにつれて、ダルマパンは洗練されたクラウド指向のミドルプラットフォームを中心に位置づけられます。ビッグデータのディープマイニングと分析に基づき、洗練されたクラウドを通じてさまざまなレベルのマーチャントに正確なマーケティングを可能にし、さまざまなマーケティングシナリオでマーチャントのクラウド需要を満たし、マーチャントと消費者のオペレーション効率を向上させます。

4) 群衆

クラウドモジュールには、主に私が作成したクラウド、パートナークラウド、サードパーティのデータアップロードが含まれます。クラウドを管理し、ラベルとクラウドの組み合わせによるグループの作成をサポートし、交差と相違のさまざまな組み合わせによるグループの作成をサポートします。

5) レポート

このシステムは、ダルマパン集団全体の配信効果の概要を提供します。過去のイベントをカスタマイズして、全体の配信効果を表示できます。同時に、同じレベルのピアの平均配信データを確認して、ピアとの比較を理解することもできます。異なるチャネルでの群衆配信の効果を確認し、配信の傾向を表示します。同時に、広告露出、ダルマディスク露出、全店舗消費者の3つの側面に基づく群衆フロー分析を提供し、商人が群衆構成を総合的に評価するのに役立ちます。