精细化用户数据：Google Customer Match必备指南

在往期《都在说要用好一方数据，到底怎么用？》的文章中，我们介绍了Google Customer Match的背景、原理以及实施流程。作为谷歌广告平台中的一项强大功能，Google Customer Match允许广告主将第一方用户数据上传至谷歌，以更精准地定位目标受众，优化广告投放效果。 本文将为您介绍在实施Google Customer Match过程中，如何采取最佳实践以达到更好的效果。

01.什么是用户数据细分

在使用Google Customer Match进行广告投放前，细分用户数据是至关重要的一步。用户数据细分是指通过系统化处理和清洗原始的第一方数据，剔除重复和错误项，广告主可以生成高质量、结构化的数据集。这些数据不仅提高了广告的精准度和效果，也为成功投放奠定了坚实基础。

02.为什么用户数据细分如此重要？

不同企业的市场目标和受众特征各不相同，因此，数据细分为广告主提供了根据特定业务需求定制广告策略的灵活性。通过用户数据细分，企业可以从庞大的数据池中筛选出最符合其目标的用户群体，从而实现更为精准的广告投放。

以下是用户数据细分的几个核心价值：

• 提高广告定位的精确性：通过将用户划分为如高价值客户、潜在客户和近期购买客户等不同群体，可以更精确地将广告展示给这些目标群体。例如，对于高价值客户可以投放高端产品或会员服务的广告，而对于潜在客户，则可能更注重介绍产品优势和促销信息。这样的精准投放不仅提升了广告的点击率和转化率，也增强了用户的品牌认知和忠诚度。
• 优化广告投放效果：通过细分数据，广告主能够更深入地分析不同客户群体的行为模式和兴趣偏好。基于这些洞察可以为每个细分群体量身定制广告内容和投放策略。例如，可以针对“购物车遗弃者”群体投放限时优惠广告，以促使他们完成购买，从而提高广告的投资回报率（ROI）。
• 提升广告预算的使用效率：广告预算通常是有限的，因此，将预算集中在最有可能产生转化的用户群体上是至关重要的。未经细分的用户数据可能导致广告展示给与品牌无关或兴趣不匹配的用户，造成预算浪费。通过精细的数据细分，广告主能够确保广告只展示给最有可能产生购买行为的受众，最大化预算使用效率。
• 满足个性化营销的需求：随着市场竞争的加剧和消费者对个性化体验的日益期待，数据细分成为实现个性化营销的关键工具。我们可以基于用户的历史行为、兴趣偏好和购买习惯，为不同的细分群体制定个性化的广告内容。例如，对于曾多次购买某类产品的用户，可以推送相关的新品或配件广告；而对于首次访问网站的用户，可以展示品牌故事或客户评价以增强信任感。这种个性化的营销策略不仅提高了用户体验，也显著增加了转化的可能性。

03.如何进行用户数据细分 

要实现有效的数据细分，广告主可以按照以下步骤进行：

1. 分析业务数据：首先，深入了解您的业务数据和客户需求，明确数据细分的目的和目标。这一步至关重要，因为它决定了后续数据细分的方向和精度。
2. 确定细分维度：根据业务需求和目标，选择适合的细分维度。例如，您可以根据客户的属性（如年龄、性别、地理位置）、购买历史、浏览行为、兴趣偏好等来进行细分。
3. 执行数据细分：使用数据分析工具或编程语言（如Google BigQuery、Python、R等），根据选定的细分维度对数据进行处理和分析，生成不同的细分群体。这一步需要技术团队的支持，以确保数据分析的精确性和有效性。
4. 验证和调整：数据细分完成后，广告主需要验证细分结果的有效性，并根据实际情况进行调整和优化。可以使用统计测试或业务指标来评估细分的效果，并据此做出必要的调整，以确保细分结果能有效指导广告投放。
5. 数据上传：最后，将细分后的数据整理成符合Google Customer Match要求的格式，并上传至Google Ads平台。此时，广告主可以结合细分群体的特点，制定更有针对性的广告策略，确保广告能在合适的时间、通过合适的渠道，精准地传递给目标用户。

在实际操作中，您还可以利用机器学习和人工智能技术能显著提升数据处理的深度和精度。例如，借助BigQuery ML、TensorFlow、Vertex AI等先进技术，您可以对海量用户数据进行复杂分析和精准预测，从而优化数据细分的准确性和效率。

以RFM模型为例，这是一种基于用户消费行为（最近一次消费时间、消费频率和消费金额）的经典细分方法。在运用RFM模型时，您只需将用户的消费行为数据（包括用户ID、购买时间、购买金额等）导入到模型中，模型便会自动根据用户的R、F、M值将他们细分为不同的群体。

这些群体可能包括重要价值用户、重要发展用户、重要保持用户和一般价值用户等。当然，具体的分类方式和标准完全可以根据您企业的业务需求和策略进行灵活定制。通过结合机器学习和RFM模型，不仅能更深入地理解用户行为，还能为不同用户群体提供更具针对性的服务和营销策略，进而提升用户满意度和企业效益。

用户数据细分是一项复杂且具有挑战性的工作，它要求工作人员或团队在业务和技术两个层面都具备深厚的功底。

在业务层面，工作人员需要对所服务的行业、市场、客户群体有深入的理解和洞察。他们需要了解不同用户群体的需求、偏好、行为模式等，以便根据这些特点制定出有针对性的营销策略。这种对业务的透彻理解是进行数据细分的基础。

在技术层面，工作人员需要掌握数据处理、分析、挖掘等技能，能够熟练运用各种数据分析工具和技术手段。他们需要能够从海量的用户数据中提取出有价值的信息，并通过科学的分析方法进行数据细分，以便更好地服务于业务决策。

04.如何使用GA4做用户数据细分 

随着数字营销的不断发展，广告主不仅需要精准的受众定位，还需要高效的工具来分析和细分用户数据。Google Analytics 4（GA4）受众群体构建功能可以帮助广告主基于用户行为数据创建高度精准的目标用户群体。

GA4受众群体简介

借助GA4的受众群体功能，您可以根据业务需求，基于用户在网站或应用中的具体行为，如页面浏览、购物车操作、购买行为等，构建不同的受众群体。通过这些受众群体，您可以更加深入分析用户数据或进行广告精准投放。同时，您也可以将受众群体数据与Google Customer Match相结合，这样您的广告将能够更精准地触达目标用户。

如何创建受众群体

在GA4界面中点击左侧导航栏的“管理”，在“数据显示”板块点击“受众群体”，进入受众群体管理界面。

点击新建受众群体按钮，进入创建受众群体界面，在此界面您可以选择通用的受众群体、根据模板创建、创建预测型受众群体或创建自定义的受众群体。

以下是创建高价值受众群体的简单示例；例如，您可以创建用户生命周期中消费价值超过500的受众群体

• 在“符合以下条件时包含用户”中点击“添加新条件”
• 在“指标”中选择“用户生命周期”，再点击“生命周期价值”指标
• 在过滤条件中设置大于“500”
• 应用并保存受众群体

以下是创建有购买兴趣的受众群体的简单示例

您可以根据用户在应用/网站上的行为来筛选出可能有购买兴趣的用户，例如：筛选出浏览产品类别页面或将商品添加到愿望列表中的用户：

• 在符合以下条件时包含用户中添加第一个筛选条件：选择事件view_item，添加参数事件数大于0
• 在符合以下条件时包含用户中选择“与”条件：选择事件view_item，添加参数item_category包含产品的类别

以下是创建购买概率高的受众群体的简单示例

您也可以利用GA4内置的ML功能来预测识别高/低购买倾向的用户，例如：

• 在符合以下条件时包含用户中添加筛选条件：选择“预测性指标”，点击过滤器，在过滤器中您可以筛选用户购买几率的范围：例如选择最有可能发生购买行为的用户
• 通过下图所示受众群体，您可以筛选出在过去28天内活跃且在未来7天有90%-100%几率产生购买行为的用户

  

GA4的用户行为数据不仅反映了用户的在线活动模式，还直接关联到企业的核心业务指标，只有基于这些数据定义出符合您的业务逻辑的受众群体，才能充分发挥受众群体的作用。

进一步地，GA4允许您导入CRM系统中的线下用户数据。通过将GA4的线上行为数据与CRM中的历史交易、客户偏好等线下数据相融合，您能够构建出更加全面、立体的用户画像，进而创造出高度契合业务逻辑的定制化受众群体。这不仅能帮助企业实现更精准的营销投放，还能在提升用户体验的同时，有效推动业务增长与转化率的提升。 

05.如何将受众群体数据用于Google Customer Match

在GA4中构建出符合业务需求的受众群体后，广告主可以进一步将这些受众群体数据与Google Customer Match相结合，实现跨平台的精准营销。这一过程涉及数据导出、整合以及上传到Google Ads的多个步骤，确保最终的广告投放能精准触达目标用户群体。

步骤一：导出用户数据 

首先，利用GA4的API接口导出受众数据列表，该列表包含用户的唯一标识符（如User ID）。这些User ID通常是在用户注册或进行交易时生成的，确保了数据的准确性和一致性。此步骤为精准营销奠定了基础。

步骤二：数据整合与优化

导出用户数据后，下一步是将GA4中的受众数据与公司内部的第一方数据进行深度整合。这一过程不仅限于简单的数据汇总，还包括对数据的进一步分析和优化。

例如，您可以将用户的在线行为与历史购买记录、参与的忠诚度计划等数据结合起来，构建更为详尽的用户画像。通过这种方式，您可以更精准地了解用户的偏好和需求，从而在后续广告投放中制定更为个性化的策略。

这种深度整合的过程不仅提升了数据的质量和深度，还增强了用户分类的准确性，使广告投放更具针对性和有效性。

步骤三：上传数据至Google Customer Match

完成数据整合后，接下来需要将这些优化后的用户ID列表上传至Google Ads的Customer Match功能中。Google Customer Match支持多种数据格式的上传，包括电子邮件地址、电话号码和用户ID等。您可以根据最适合的方式选择上传格式。

上传的数据会经过Google的加密处理，然后与Google生态系统中的用户进行匹配。

这种匹配过程确保了广告主可以在Google搜索、YouTube、Gmail等多个平台上精准定位这些已知的用户群体，从而实现跨平台的广告投放。

步骤四：个性化广告投放 

通过Customer Match，广告主不仅可以精准触及已知用户，还可以基于这些用户的行为和兴趣定制个性化广告。例如，您可以向过去购买过某类产品的用户推送相关的新产品推荐，或者向高价值客户提供独家促销优惠。

这种高度个性化的广告投放策略，不仅能提高广告的点击率和转化率，还能够增强用户的品牌忠诚度和认知度。

此外，Customer Match还允许您根据具体需求排除已删除的客户数据，进一步提升广告投放的精准性。

步骤五：定期更新与优化 

随着市场环境和用户行为的变化，广告主需要定期更新Customer Match中的受众列表。这一持续的优化过程可以确保您的广告策略始终处于动态优化的状态。通过不断调整和更新受众数据，广告主能够在正确的时间，通过最合适的渠道，向最相关的受众传递信息，从而最大化广告的营销效果。