用户洞察概述
随着互联网技术的发展，企业通过各种途径积累了消费者资产，Quick Audience用户洞察模块旨在通过丰富的用户洞察模型和便捷的策略配置，帮助企业完成消费者多维洞察分析，为后续的消费者运营和触达奠定人群基础。
功能简介
用户洞察模块提供以下功能，帮助您进行消费者运营：
数据源接入：提供多种（AnalyticDB MySQL 2.0、AnalyticDB MySQL 3.0、AnalyticDB PostgreSQL）的数据源的对接能力，用户可以基于此连接自己的消费者数据集，并基于产品内置的规则构建消费者运营模型（AIPL/RMF模型），快速完成消费者的结构化分层，为接下来的洞察分析提供业务分析数据。
用户分析：Quick Audience内置了强大的分析引擎，用户基于洞察分析功能可以实现对消费者的显著性特征识别，对各种画像标签进行分布观测，同时可以根据业务需要对自定义消费者运营模型（AIPL/RFM模型）进行分析，帮助企业快速了解企业当前的用户状况，并为进一步运营进行提供决策支撑。
受众管理：支持用户在洞察分析的过程中快速圈选指定数量、指定筛选条件的目标人群。支持基于用户标签数据集的标签筛选、基于行为数据集的行为筛选、基于RFM模型或AIPL模型的模型筛选、交叉筛选，为后续的人群触达应用提供基础。
资产管理：支持对标签热度进行统计查看，为企业标签生产和应用提供统计指导。支持在分析的过程中自定义标签，方便业务人员依据实际的场景需求生产标签。
品牌数据银行、达摩盘、Kafka推送：支持将企业的一方标签数据、AIPL模型、受众人群推送到数据银行，支持将受众人群推送到达摩盘、阿里云Kafka或开源Kafka，进而实现线上线下融合消费者分析和线上二次触达，为企业品牌全域消费者运营提能提效。
复购预测：复购预测将基于用户既往购买行为记录，通过训练算法模型，预测用户在未来指定时间内复购的可能性，找到大量非品牌原核心人群的高复购概率人群，为业务圈选外机会人群补充，继而针对这些高复购概率人群进行重点运营，提升品牌复购率。
货品推荐：货品推荐将基于用户既往购买行为记录，通过训练算法模型，智能解析用户和商品、商品和商品之间的关联关系，提升运营效率，提升品牌转化率和复购率。
分析看板：支持将Quick BI数据可视化分析平台专业版生成的报表嵌入到Quick Audience进行展示，针对相关数据通过报表进行可视化分析，辅助对营销数据的分析洞察。
使用流程
添加分析数据的数据源，可由管理员添加空间数据源，请参见数据源（即分析数据源）；也可由组织管理员添加组织数据源，并授权给空间使用，请参见组织数据源管理。
管理员从数据源创建数据集，请参见数据集文档。
由管理员向需要使用数据的非管理员授权数据集的使用权限，请参见数据集权限设置。
有相应角色权限的用户进行用户分析、受众筛选及分析、标签管理、自定义标签、受众及数据集推送、复购预测、货品推荐、分析看板等操作，请参见对应的功能文档。