# 用户组详细配置指南

## 筛选器的类型

用户细分市场的筛选器大致分为3个类别。

用户的行为

访问的属性

用户标签

### 1. 用户的行为🏃‍♂️

用户的行为是根据网站上的具体操作来创建细分市场。可以从以下4项中进行设置：

网站：筛选过去●天内访问了哪些页面多少次或未访问过的情况

**设置示例**

过去30天访问过产品页面5次或以上的用户

过去7天未曾访问博客的用户

```
要点：
- 确定高关注用户
- 提取需要重新参与的用户
```

事件：筛选过去●天内触发了哪些事件多少次或未触发过的情况

**设置示例**：

过去14天"添加到购物车"3次或以上的用户

过去30天未曾"提交询问表单"的用户

```
要点：
- 确定购买意愿高的用户
- 转化促进营销活动的目标设定
```

访问：不管具体的页面或行为，筛选过去●天内访问整个网站多少次或未访问过的情况

**设置示例**：

过去7天访问网站5次或以上的用户

过去30天未曾访问网站的用户

```
要点：
- 确定忠诚用户
- 对离开风险高的用户进行重新参与
```

体验：筛选过去●天内看过哪个体验的哪个模式或未看过的情况

**设置示例**：

过去14天看过A/B测试模式A的用户

过去30天未曾看过特定弹窗的用户

```
要点：
- A/B测试结果分析
- 营销活动效果评估
```

### 2. 访问的属性🌐

访问属性数据是用户每次访问网站时从浏览器Cookie中获取的重要信息。默认情况下，可以获取以下18种属性数据。

以下的其中，促销活动名称、流量来源、媒体、关键词、内容分别对应utm参数的utm\_campaign、utm\_source、utm\_media、utm\_keyword、utm\_content。

### 3. 用户标签🏷️

以下是Ptengine默认可识别的用户属性数据的标签。

与访问属性的一部相同，但设置用户标签条件时，不需要指定时间。

此外，如果通过用户识别标签获取了自定义的用户属性数据，这些属性也包含在上述内容中。

## 筛选条件的设置方法💅

在Ptengine中，创建用户细分市场时，可以设置多样的筛选条件。这样可以准确提取具有特定行为或属性的用户，并将其用于目标营销和分析。

### 设置的基本结构

筛选条件按以下结构设置：

「筛选器」>>「数据」>>「匹配规则」>>「时间范围」

### 匹配规则的详细说明

匹配规则包括以下选项（虽然未提供具体内容，但通常包括以下内容）：

**等于** (=)

**不等于** (≠)

**大于等于** (≥)

**小于等于** (≤)

**包含**

**不包含**

**开始于**

**结束于**

## 实用的筛选条件设置示例

🛒 **高频购买者**

筛选器：网站上的用户行为

```
数据：购买事件

匹配规则：3次或以上

时间范围：过去30天
```

📱 **移动用户**

筛选器：访问属性

```
数据：设备

匹配规则：等于

值：移动设备
```

🆕 **新注册用户**

筛选器：用户标签

```
数据：first seen

匹配规则：之后

值：[距离当前日期30天前]
```

🌟 **VIP用户**

筛选器：用户标签（自定义）

```
数据：会员等级

匹配规则：等于

值：黄金会员
```

> **数据准确性**：在设置筛选条件之前，确认相关事件和用户标签已正确设置和获取
>
> **组合效果**：通过组合多个筛选器，可以创建更精细的细分市场
>
> **定期审查**：根据用户行为和市场趋势的变化，定期审查和更新筛选条件
>
> **测试的重要性**：在应用新的筛选条件之前，进行小规模测试，确认是否获得了预期的结果


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://helps.ptengine.com/cn/experience/user-group/segment-advanced.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.
