数据Distiller模板

数据Distiller模板 ​提供了一组功能强大的功能板，旨在帮助您深入了解受众数据。 为了帮助您制定数据驱动型决策并改进定位策略，每个模板都提供了一个结构化的指南，用于分析受众行为、分段和身份管理的特定方面。

这些模板通过提供可操作的见解来帮助您优化分段、减少冗余和增强参与，从而确保分析工作流的一致性和效率。 无论您是要跟踪受众趋势、比较受众组还是分析身份重叠，数据Distiller模板都提供了所需的工具，用于更好地了解受众并推动有效的营销活动。

要开始使用此功能，请在功能板服务工作区中选择​ 模板 ​选项卡，然后从可用列表中选择模板卡片。

可用模板 available-templates

功能板工作区中当前可用的模板包括：

高级受众重叠 advanced-audience-overlaps

使用高级受众重叠仪表板可快速分析特定受众的受众交叉点或查看所有重叠，以揭示整个受众集中的有价值的见解。 利用这些见解优化细分、减少冗余消息传送，并创建更有针对性的促销活动以提高营销效率。

受众对比 audience-comparison

受众比较仪表板允许您并排比较两个受众组之间的关键量度。 使用此仪表板分析重要KPI，例如受众规模、身份划分以及受众规模随时间发生的变化。 这些见解可帮助您针对受众细分做出明智决策并改进定位策略。

受众趋势 audience-trends

使用受众趋势仪表板可分析一段时间内的受众量度。 可将受众规模、身份数和单一身份配置文件数的趋势可视化，以监控受众演变、衡量增长并有效优化参与策略。

受众标识重叠 audience-identity-overlaps

使用受众身份重叠仪表板分析选定受众中的身份重叠。 查看身份趋势和细分，以了解不同的身份类型如何关联，从而增强身份拼接并提高客户分段准确性。

后续步骤

阅读本文档后，您已了解功能板工作区中可用的四个Data Distiller模板，以及它们如何帮助您分析受众数据以便做出更好的决策。 这些模板提供了用于了解受众交叉点、比较量度、跟踪趋势和分析身份重叠以优化分段、减少冗余和增强参与度的工具。

有关每个模板的更多详细信息，请参阅高级受众重叠、受众比较、受众趋势和受众标识重叠的各自指南。