1. 圈选对军事感兴趣的人群并用于Push
应用背景：运营人员每天会整理当前俄乌冲突热门事件并通过Push推送给对军事感兴趣的用户，刚开始主要通过手动的方式在画像平台创建人群，然后导入到Push平台进行推送。为了降低人力成本并提高推送效率，运营人员希望人群每天可以自动更新，然后推送到Push平台并完成自动化推送。
应用方式：运营人员在画像平台上通过规则圈选创建对军事感兴趣的人群并配置为每日自动更新。Push侧通过人群接口每日定时拉取人群数据，然后遍历人群中的每一个用户并推送Push消息。
应用结果：运营人员只需要在画像平台创建一次人群，在Push侧仅需要配置每天的推送素材，通过系统间接口调用减少了人工操作步骤，极大地降低了人力成本。
2. 基于LBS圈选学校周边用户
应用背景：调研人员期望了解当代大学生就业观念，主要通过私信的方式给用户推送调研问卷。调研人员指定了几所国内高校，期望在这些高校中分别选取几十人进行问卷调研。
应用方式：调研人员通过画像平台LBS人群圈选功能找到了几所高校附近出现过的用户，并结合用户年龄段等标签提高了用户圈选的精确度。生成人群之后，私信平台可以通过接口拉取人群数据并进行私信推送。
应用结果：通过LBS圈选出的学校附近用户大部分都是大学生，不仅可以实现精准的私信触达而且还减少了对无关用户的打扰，最终帮助调研人员顺利完成既定工作。以此类推，针对特定场合如医院、公园、电影院、旅游景点都可以进行精细化的人群圈选。
3. 基于组合人群赠送优惠券
应用背景：三八妇女节当天电商平台会给女性用户赠送商品优惠券，主要通过画像平台的规则圈选找出所有女性用户并构建人群，当用户位于人群中时则赠送优惠券。为了屏蔽黑灰产用户，风控团队通过文件提供了一批用户名单，需要在推送优惠券时排除掉该部分用户。
应用方式：在画像平台上通过规则圈选创建女性用户人群A，通过文件导入的方式创建黑产用户人群B，通过组合人群的方式创建人群A与B的差集人群C。人群C支持判存服务，最终通过判断用户是否在人群C中来决定是否赠送优惠券。
应用结果：通过人群组合的方式便捷地支持了业务需求。业务为了给指定用户（不分男女）赠送优惠券，还创建了一个白名单人群D，将C人群与D人群求并集后生成了新的人群E，E人群不仅覆盖了原有的赠送人群范围，而且可以向特定用户群体赠送优惠券。图8-4展示了人群E的生成逻辑及命中的用户范围。
图8-4 E人群生成逻辑图4. 使用人群拆分功能支持外呼对比实验
应用背景：智能外呼团队为了测试不同话术在外呼效果上的差异，对于同一个外呼人群需要随机平均拆分成4个子人群，然后针对不同子人群中的用户采用不同话术进行外呼，最终通过对比外呼效果来选出最佳话术。
应用方式：外呼团队在画像平台上创建外呼人群，并借助人群拆分功能将该人群按照25%、25%、25%、25%的比例拆分为4个子人群，在外呼平台导入4个子人群并配置不同的话术进行外呼操作。
应用结果：人群拆分功能实现了对原人群的随机拆分，拆分过程完全随机且不受任何外部因素干扰，这一特点保证了实验的有效性。最终通过对比不同子人群外呼效果找到了最合适的话术，其有效性相比其他话术提高了15%，外呼团队也针对性地提高了该话术在外呼中的占比。
5. 人群判存在新功能引导上的使用
应用背景：客户端应用中增加了网页小游戏功能模块，为了测试该模块的实际运行状况并评估用户的喜爱程度，产品经理希望前期仅面向种子人群开放小游戏功能入口。
应用方式：产品经理在画像平台上创建种子人群并申请该人群支持判存服务，客户端调用判存服务判断当前用户是否在种子人群中，如果存在则展示小游戏功能入口。
应用结果：通过种子人群精准限制了小游戏功能的透出范围，高性能的判存服务保证了服务调用的稳定性。通过该实验证明了小游戏的价值，后续通过种子人群扩量不断地提高了覆盖用户的量级。产品经理根据用户反馈不断优化和完善了小游戏功能，最终小游戏模块全量上线。
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