技术要点：数据标签体系+场景化需求匹配

1. 动态用户分群技术
   基于用户行为数据构建「消费力-兴趣度-生命周期」三维模型，将用户分为潜力型（高兴趣/低消费）、价值型（高复购/高客单）、流失预警型（低频次/低互动）三类。
   案例：某美妆品牌通过购买频次+社交互动数据，识别出「成分党」群体，定向推送实验室研发过程短视频，转化率提升18%。

2. 需求场景映射法
   建立「时间-空间-情感」场景矩阵，将产品功能与具体场景关联。例如：

• 晨间场景：主推「快速上妆」产品+15秒教学短视频

• 节日场景：定制「礼赠套装」+情感化文案「让心意看得见」
  技术工具：Google Analytics事件追踪+热力图分析用户浏览路径

3. 动态创意优化
   利用DMP平台实时更新用户标签，通过A/B测试验证创意效果。
   执行建议：每周更新10%的广告素材，保持新鲜感同时降低审美疲劳风险