手册由 Sensor Tower 出品，聚焦移动应用领域的受众洞察应用，通过跨区域、跨行业案例，详解如何利用行为数据深化受众理解、发掘新增长机会、优化渠道策略及分析竞品，助力品牌将受众洞察转化为实际营销影响力。
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首个融合移动应用与数字广告数据的解决方案，覆盖 10 大类别、44 个定制化受众细分，基于用户应用使用时长等行为数据构建画像，提供人口统计、兴趣偏好、渠道活跃等多维度洞察。
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- 验证现有营销策略，明确广告触达人群特征；
- 发现未开发的细分受众，解锁新增长路径；
- 分析竞品受众策略，识别竞争空白与风险；
- 优化渠道组合，提升广告触达效率；
- 追踪用户行为趋势，保持策略前瞻性。
通过多维度数据勾勒受众全貌，验证定位并启发创意。
- 以美国 Oura 为例，2024 年其广告触达受众女性占比 58%，核心年龄段 25-34 岁，对健康健身、旅游类应用使用频次显著高于普通人群，健康与保健类广告接触量高出 33%，为媒体合作提供方向。
- 关键动作：分析受众人口统计、应用使用习惯、广告接触类别及竞品触达情况，构建完整用户画像。
挖掘跨品类兴趣关联，精准定位潜在用户并优化渠道。
- 以法国巴黎欧莱雅为例，2024 年其广告受众中 “拿铁爱好者” 亲和度达 2.8 倍，“居家厨师” 达 2.2 倍，且这类人群在 Reddit、Pinterest 平台广告接触率更高，且鲜有美妆品牌触达，成为差异化增长机会。
- 关键动作：识别高亲和度非核心品类受众，分析其活跃渠道，避开竞争红海进行精准触达。
基于受众渠道偏好与趋势，调整投放组合并对标竞品。
- 以美国 Olipop 为例，2024 年其核心受众 “数字社交达人” 在 YouTube、X 平台广告曝光率更高，且这类人群近年在 TikTok、Reddit 的活跃度持续上升，需针对性调整投放比例；对比竞品 Poppi，发现其在 TikTok 投放占比更高，可选择差异化渠道或正面竞争。
- 关键动作：建立现有受众渠道基线，对比目标受众渠道偏好，追踪渠道趋势与竞品投放策略，动态优化组合。
通过多维度对比，找到差异化机会点。
- 以英国 Tesco 与 Sainsbury’s 为例，两者受众人口统计高度相似，但 Tesco 受众更偏好游戏与美食类应用，头部广告主覆盖食品、时尚等多品类；Sainsbury’s 受众更偏向实用型应用，广告主集中在酒精与汽车类，可基于兴趣差异制定沟通策略。
- 关键动作：对比竞品受众人口统计、兴趣画像、应用使用习惯及渠道投放，识别重叠领域与差异化空间。
聚焦实际用户行为，优化留存与增长。
- 以美国 Chipotle 为例，2024 年其应用用户男性占比 63%，核心年龄段 25-34 岁，“快餐爱好者” 亲和度达 555%，同时高频使用体育、旅行类应用；竞品 Cava 用户性别更均衡，核心年龄段 25-44 岁，两者在 X、Reddit 渠道广告触达率均较高。
- 关键动作：分析应用用户特征、跨应用使用情况、与竞品用户差异及渠道偏好，指导用户运营与拉新策略。
- 优先关注行为数据：以应用使用、渠道活跃等行为信号为核心，构建精准受众画像；
- 数据引导渠道选择：根据受众活跃平台优化投放组合，挖掘差异化渠道机会；
- 竞争分析驱动差异化：通过受众重叠度、策略差异分析，识别空白市场与竞争威胁；
- 贴合受众真实兴趣：突破产品品类限制，基于受众跨领域兴趣构建共鸣，提升营销效率。
