蒙牛集团液奶行业TA人群定制
基于天猫液奶行业人群数据,通过层次算法聚类对消费者进行分层,帮助蒙牛集团定位核心 TA 人群,并从基础画像、液奶消费属性、跨品类关注点等多维度构建立体人群画像,为客户精准投放和人群运营提供数据依据。
背景与痛点
市场背景:液奶行业竞争加剧,品牌需要更精准地识别和运营核心消费人群。传统的 demographic 分层已无法满足精细化运营需求,需要基于消费行为的多维度人群聚类分析。
核心痛点:蒙牛集团液奶业务缺乏清晰的 TA 人群分层体系,96组细分人群(性别×月均消费×年龄×城市等级)过于碎片化,难以指导实际投放策略。需要从海量数据中识别出高价值、高潜力、可规模化触达的核心 TA 人群。
数据基础:策略中心全渠道数据,分析周期 2021.05-2022.05,覆盖常温乳制品消费者。
核心策略
以层次聚类算法为核心方法论,通过「细分人群算法聚类→定位液奶行业TA人群→立体画像深度刻画」三步法,将96组细分人群聚合成10组核心TA人群,总覆盖5160W(液奶行业占比78.9%),为蒙牛精准投放提供数据底座。
聚类方法论
三步法流程:
| 步骤 | 动作 | 输入 | 输出 | 关键指标 |
|---|---|---|---|---|
| Step1 | 细分人群算法聚类 | 96组人群 | 15组聚类人群 | 性别×消费×年龄×城市 |
| Step2 | 定位液奶行业TA人群 | 15组人群 | 10组TA人群 | 占比×增速×转化率 |
| Step3 | 立体画像深度刻画 | 10组TA | 多维画像报告 | 基础属性+消费偏好+跨品类 |
聚类维度:
- 性别(2层)× 月均消费(3层)× 年龄(4层)× 城市等级(4层)= 96组细分人群
- 利用Python层次聚类法聚合为15组,再基于增速×占比矩阵和浏览成交转化率×占比矩阵双维度筛选,剔除5组低价值人群,保留10组核心TA
TA人群分层
按消费层级分为三类,差异化运营策略:
经济适用人群(月消0-0.5k):
| 人群名称 | 规模 | 占比 | 蒙牛渗透率 | 核心特征 |
|---|---|---|---|---|
| 平价羊毛党 | 1000W | 16.9% | 29.0% | 18-24岁女性,3线城市 |
| 平价宅男 | 500W | 8.5% | 34.0% | 25-29岁男性,2线城市 |
| 经济适用大叔 | 500W | 8.5% | 36.0% | 30岁以上男性,全线城市 |
中产小资人群(月消0.5-1.5k):
| 人群名称 | 规模 | 占比 | 蒙牛渗透率 | 核心特征 |
|---|---|---|---|---|
| 小康宝妈 | 450W | 7.6% | 35.6% | 30-39岁女性,2线城市 |
| 轻奢宝妈 | 410W | 6.9% | 36.6% | 25-29岁女性,4线以上 |
| 活力青年 | 310W | 5.3% | 29.0% | 18-24岁男性,3线城市 |
轻奢品质人群(月消1.5k以上):
| 人群名称 | 规模 | 占比 | 蒙牛渗透率 | 核心特征 |
|---|---|---|---|---|
| 悦己小姐姐 | 700W | 11.8% | 30.0% | 18-29岁女性,全线 |
| 精致白富美 | 500W | 8.5% | 34.0% | 18-29岁女性,全线 |
| 时尚玩咖 | 250W | 2.5% | 33.3% | 25-29岁女性,4线以上 |
| 品质乐活阿姨 | 140W | 2.4% | 35.7% | 40岁以上女性,2-6线 |
TA人群聚合指标:
- 总覆盖:5160W(液奶行业占比 78.9%)
- 蒙牛TA人群占比:79.0%
Roadmap
| 阶段 | 核心动作 | 产出 |
|---|---|---|
| Step1:细分人群算法聚类 | 基于性别×消费×年龄×城市四维度96组人群,利用层次聚类法聚合为15组 | 15组聚类人群数据 |
| Step2:定位液奶行业TA人群 | 基于增速×占比×转化率三维度筛选,剔除5组低价值人群,保留10组核心TA | 10组TA人群清单及优先级 |
| Step3:立体画像深度刻画 | 从基础画像、液奶消费属性、跨品类关注点三维度输出详细画像 | 完整TA人群画像报告及投放标签包 |
核心亮点
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系统化聚类方法论:三步法(聚类→定位→画像),从96组细分人群到10组核心TA,兼顾科学性与可操作性。
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多维度筛选体系:不仅看人群规模,更结合增速、占比、浏览成交转化率三维度识别高价值人群。
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消费分层差异化策略:按经济适用/中产小资/轻奢品质三层消费力分组,指导子品牌差异化投放策略。
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可落地的标签输出:每个TA人群配套基础属性标签、液奶品类偏好、跨品类关注点,可直接用于人群包投放。