남성 사용자 필터링과 여성 사용자 필터링의 차이점은 무엇인가요?

요즘에는 정확한 사용자 선별을 위해 단순히 성별로 그룹화하는 것만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 실제로 효과적인 것은 성별에 따라 다른 선별 논리를 사용하는 것입니다. 남성 사용자 선별과 여성 사용자 선별의 차이는 라벨이 다를 뿐만 아니라 근본적인 군중 행동, 소비 경로 및 도달 리듬도 완전히 다를 수 있기 때문입니다. 이 레이어가 해체되지 않으면 이후의 많은 배치 작업이 정확한 고객 확보를 위한 것처럼 보일 수 있지만 실제로는 여전히 일반적인 트래픽 논리를 기반으로 합니다.

이것이 바로 점점 더 많은 팀이 단순히 성별을 추가 라벨로 취급하는 대신 글로벌 번호 스크리닝, 일괄 스크리닝 및 성별 스크리닝을 수행할 때 남성 사용자 데이터와 여성 사용자 데이터를 별도로 논의하는 이유입니다. 다양한 산업 분야에서 남성과 여성 사용자 간의 전환율 차이가 많은 사람들이 예상하는 것보다 더 큰 경우가 많기 때문입니다.

동일한 검진자에게 왜 남성과 여성의 두 논리가 혼합될 수 없는 걸까요?

많은 산업 분야에서 남성 사용자와 여성 사용자는 자연스럽게 서로 다른 고민을 갖고 있기 때문입니다. 모든 차이점이 제품 자체에서 발생하는 것은 아니며, 많은 차이점은 행동 경로에서 발생합니다.

예를 들어, 남성 사용자는 정보를 볼 때 기능, 효율성 및 결과의 관점에서 응답할 가치가 있는지 판단할 가능성이 더 높습니다. 여성 사용자는 경험, 신뢰, 콘텐츠 수용의 관점에서 판단할 가능성이 더 높습니다.

심사단계에서 이 차이를 고려하지 않는다면 나중에 연락이 가더라도 매칭에 문제가 생기기 쉽습니다.

따라서 성별 검진은 단순히 사람을 남성과 여성으로 나누는 것이 아니라, 이후의 검진 기준 자체도 바뀌어야 함을 의미합니다.

남성 사용자가 필터링할 때 무엇에 집중해야 합니까?

남성 사용자 선별은 일반적으로 기능 중심 차원에 더 초점을 맞추는 데 더 적합합니다.

하나는 활동적입니다. 활동성이 높은 남성 사용자는 다양한 산업 분야에서 더욱 효율적으로 반응할 것입니다.

하나는 의사결정 속도와 관련된 군중 특성이다. 별도의 라벨로 직접 사용할 수는 없지만 활동, 기기 식별, 연령 계층화와 결합하면 판단에 도움이 되는 경우가 많습니다.

또 다른 하나는 장치 및 플랫폼 습관입니다. 일부 산업에서는 고품질 장비 사용자가 남성 사용자를 선별하는 데 참고 가치가 있습니다.

따라서 남성 사용자를 선별할 때 남성이라는 라벨만 보는 것이 아니라 성별과 행동 차원의 조합에 더 중점을 두는 경우가 많습니다.

이것이 바로 남성 사용자 선별이 활성 사용자 선별 및 장치 식별과 함께 종종 논의되는 이유입니다.

여성 사용자가 필터링할 때 무엇에 중점을 두어야 합니까?

여성 사용자를 필터링할 때 일반적으로 초점이 다릅니다.

연령 계층화가 더 중요한 경우가 많습니다.25세 이상의 여성 사용자와 35세 이상의 여성 사용자는 본질적으로 논리적이지 않습니다.

많은 시나리오에서 여성 사용자는 콘텐츠를 수용하는 방식과 더 밀접하게 관련되어 있으므로 상호 작용 빈도도 살펴볼 가치가 있습니다.

또 하나는 신뢰구축의 길과 관련된 사람들의 특성이다. 이는 직접적인 감지 라벨은 아니지만 활동 라벨과 군중 라벨의 조합에 반영되는 경우가 많습니다.

따라서 여성 사용자를 필터링할 때 성별만 선별하는 것보다 성별, 연령, 활동상태 등을 함께 살펴보는 것이 일반적으로 더 적합합니다.

그렇기 때문에 여성 사용자 선별은 많은 사람들보다 더 신중하게 이해하는 경우가 많습니다.

남성 사용자를 우선시하는 데 더 적합한 산업은 무엇입니까?

최근의 일반적인 시나리오, 도구, 금융,카테고리 3C는 남성 사용자에게 우선순위를 부여하는 데 더 적합한 경우가 많습니다.

그 이유는 이러한 제품은 기능과 효율성을 중시하는 경향이 강하고 이러한 방향이 일부 남성 사용자에게 더 적합하기 때문입니다.

특히 도구고객 확보와 금융 이용자 심사를 할 때 남성 이용자 심사를 별도로 진행하는 경우가 많다.

물론, 이것이 이러한 산업이 남성 사용자에게만 적합하다는 것을 의미하지는 않지만, 우선 순위를 정한다면 남성 사용자가 먼저 테스트할 가치가 있는 경우가 많습니다.

여성 사용자를 우선시하기에 더 적합한 산업은 무엇입니까?

미용 및 피부 관리, 가정 생활, 모자 건강, 재구매율이 높은 소비재는 여성 사용자에게 우선순위를 두는 데 더 적합한 경우가 많습니다.이러한 유형의 비즈니스 자체는 콘텐츠 수용, 장기적인 신뢰 및 재구매 논리에 더 많이 의존하기 때문입니다.

이러한 지침은 여성 사용자의 선별 논리와 더 일치하는 경우가 많습니다.따라서 많은 팀이 여성 사용자 데이터를 심사할 때 심사 후 업종을 고려하는 대신 해당 업종과 심사 로직을 함께 직접 설계하게 됩니다.

산업별로 남성과 여성의 심사논리 차이가 점점 커지는 이유는 무엇인가요?

왜냐하면 교통비가 점점 더 비싸질수록 일반 상영을 위한 공간은 점점 작아지기 때문입니다.예전에는 아마도 남성과 여성을 함께 검진하고 뒤에서 조정을 했는데 아직도 간신히 최적화가 가능했던 것 같습니다.

요즘에는 기업이 점점 더 많아지고 있으며 심사 단계에서 군중 구조를 바로 잡을 수 있기를 바랍니다.

이로 인해 성별 심사 논리가 더욱 상세해지게 됩니다.이 링크에서는 많은 팀이 Digital Planet을 통해 성별 심사, 연령 계층화, 활성 사용자 식별 조합 처리를 수행합니다. Digital Planet은 남성 사용자 선별과 여성 사용자 선별을 분리한 다음 군중 필터링을 위한 업계 목표와 결합하는 데 더 적합한 무료 평가판 선별 테스트를 지원합니다.이 접근 방식은 단일 성별 라벨 레이어를 만드는 것보다 훨씬 안정적입니다.

성별 선별이 이제 단순한 라벨링이 아닌 인구 계층화와 더 유사한 이유

과거에는 성별 심사가 조건을 추가하는 것과 비슷했습니다.이제는 군중 계층화를 수행하는 것과 점점 더 비슷해졌습니다.

남성 사용자 선별과 여성 사용자 선별에는 서로 다른 두 가지 논리 세트가 따르기 때문입니다.라벨만 추가하면 진정한 의미의 레이어링으로 간주되지 않습니다.필터링 논리가 변경되는 경우에만 계층적이라고 간주될 수 있습니다.

이것이 바로 이제 점점 더 많은 사람들이 성별 선별을 논의할 때 남성과 여성에 대해서만 논의하는 것이 아니라 산업, 전환율, 인구 구조에 대해서도 논의하는 이유입니다.왜냐하면 이것들은 같은 것이기 때문입니다.

성별 심사의 논리는 실제로 좀 더 세부적인 방향으로 움직이고 있습니다.

예전에는 사람들을 성별로 구분하는 데 중점을 두었습니다.이제 초점은 분리 후 어떻게 따로 체에 거르는가 입니다.

이것은 두 가지 다른 수준의 논리입니다.그리고 이러한 변화는 앞으로도 계속될 것 같습니다. 왜냐하면 앞으로의 경쟁은 남성 사용자 데이터와 여성 사용자 데이터가 있는지 여부뿐만 아니라, 이 두 가지 유형의 데이터를 각각 어떻게 사용할 것인지를 더 잘 아는 사람이 될 것이기 때문입니다.

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