如何判断两个类目的用户画像重叠度？

一、用户画像重叠度计算方法

基础指标计算‌

交集/并集法‌：计算两个类目用户画像的交集（共同用户数）与并集（总用户数）的比值，公式为：

重叠率

=

∣

𝐴

∩

𝐵

∣

∣

𝐴

∪

𝐵

∣

重叠率=

∣A∪B∣

∣A∩B∣

例如，类目A有1000用户，类目B有800用户，其中200用户同时属于两类目，则重叠率为200/1600=12.5%‌。

交集/单集法‌：计算交集与单个类目用户数的比值，适用于分析某一类目在另一类目中的渗透率‌。

核心维度对比‌

人口属性‌：对比性别、年龄、地域分布的重合度（如女性用户占比差异≤10%视为高重叠）‌。

行为特征‌：分析搜索词、购买频次、客单价等指标的相似性（如搜索词TOP10重叠率≥30%为强相关）‌。

二、数据获取与工具支持

生意参谋功能‌

通过「品类客群分析」模块获取类目用户画像的性别、年龄、消费层级等基础数据‌。

使用「竞品分析」功能对比竞品类目用户画像，需注意数据区间化问题（如支付买家数显示10-20万）‌。

第三方工具‌

通过FineBI等工具整合多类目数据，生成重叠度热力图（需处理数据加密问题）‌。

三、应用场景与优化建议

跨类目运营‌

若重叠率＞20%，可设计联合营销活动（如母婴与童装类目共享优惠券）‌。

低重叠类目（＜5%）需独立运营策略，避免资源浪费‌。

动态监测‌

每月更新重叠率数据，结合「市场趋势预测」功能调整策略‌。

关键提示‌：免费版生意参谋可满足基础分析需求，专业版支持API开发实现自动化计算‌。