跨平台用戶分析:用 TikTok、Douyin、Lazada 數據打造精準人群畫像的實戰指南
引言
在數位行銷時代,唯有深刻掌握用戶的興趣傾向與行為模式,才能使內容創作、商品選品與廣告投放真正命中目標族群。本篇文章將結合 LuckData 提供的 TikTok、Douyin 與 Lazada API,拆解從「社交興趣」到「購買轉化」的完整閉環流程,幫助你構建一套可操作、可擴展的多維度用戶畫像體系,全面提升行銷效率與營運精準度。
一、為什麼要打造跨平台用戶畫像?
分析維度 | 單一平台的限制 | 跨平台補充價值 |
---|---|---|
興趣偏好 | 僅能觀察電商的瀏覽與購買行為 | 融合短影音平台的觀看行為、互動表現,更貼近用戶真實興趣 |
社交影響力 | 難以評估推薦者或 KOL 的轉化潛力 | 結合粉絲數、互動數據、內容熱度,衡量意見領袖價值 |
地域分佈 | 僅依賴下單地址,地域判斷粗略 | 透過社交平台內容與熱榜城市資訊,精準定位潛在市場與興趣群體 |
人群標籤 | 僅有買家或瀏覽者等基本標籤 | 補充「時尚」、「健身」、「美食」等高維興趣分類 |
跨平台畫像的核心在於將「行為數據」與「內容數據」融合,形成立體的人群認知,使選品、廣告、內容策略全面升級。
二、核心 API 與關鍵數據一覽
平台 | 接口名稱 | 可取得關鍵數據 |
---|---|---|
TikTok |
| 視頻標籤、播放量、點讚數、評論數、分享數 |
TikTok |
| 粉絲總數、增長率、活躍互動指標 |
Douyin |
| 作者帳號資訊、內容熱度趨勢、影片表現 |
Douyin |
| 熱門影片與作者、關聯城市地理分佈 |
Lazada |
| 下單商品類型、價格帶、評論關鍵詞(可推測購買動機與偏好) |
這些 API 提供的資料是構建用戶畫像的基石,涵蓋從內容偏好到轉化行為的完整路徑。
三、五步驟打造立體用戶畫像
1. 收集社交平台互動資料
TikTok API 達人篩選與粉絲分析
res = requests.get(
"https://luckdata.io/api/tiktok-api/user_follower_list?user_id=<达人ID>",
headers=headers
)
followers = res.json()['data']['followers_count']
Douyin API 熱榜作者爬取與影響力判斷
res = requests.get(
"https://luckdata.io/api/douyin-API/get_xv5p?city=110000&type=rise_heat",
headers=headers
)
authors = [v['author_id'] for v in res.json()['data']['list']]
分析這些作者的內容表現、粉絲互動率、影片話題熱度等,篩選具備真實影響力的關鍵 KOL。
2. 提取內容興趣標籤
從 TikTok、Douyin 視頻中的 hashtags 與主題挑戰中提煉興趣維度
利用 NLP 對影片標題、描述與高頻評論詞彙建立詞雲圖,形成主題輪廓
常見標籤示例:「#護膚」「#健身日常」「#成分黨」「#新品開箱」
透過這些資訊可將用戶分類為不同興趣群體,並支持更精準的內容推薦與廣告匹配。
3. 連結 Lazada 電商購買行為
利用
search_product
分析特定類目的熱門產品與下單趨勢透過
product_detail
抽取用戶評論中的核心關鍵字,如「便宜好用」、「舒緩肌膚」、「無添加」交叉比對評論與產品屬性,推斷目標人群的購買動機與價值偏好
這能幫助品牌掌握「興趣 → 購買」間的動機轉化邏輯。
4. 構建畫像資料模型(Schema)
以下為一份範例畫像的 JSON 結構:
{"user_segment": "年輕女性護膚愛好者",
"social_metrics": {
"avg_tiktok_views": 120000,
"avg_douyin_likes": 3500
},
"interest_tags": ["護膚", "測評", "成分黨"],
"purchase_behavior": {
"avg_order_value": 25.4,
"fav_categories": ["面膜", "精華"],
"top_keywords": ["補水", "美白"]
}
}
這樣的資料模型能直接供應投放與推薦系統使用,形成數據驅動的精準行銷機制。
5. 可視化與應用整合
建立 雷達圖:對社交表現、興趣密度、消費能力等進行可量化比較
製作 人群卡片:每一畫像產出一張簡明視覺卡片,方便內容團隊與投放團隊快速取用
實施 自動化標籤同步:將畫像標籤同步至廣告平台(如 Facebook Ads、TikTok Ads Manager),實現精准投放 ✅
四、實戰案例解析:面膜市場+美妝 KOL 畫像
1. 社交平台表現
TikTok 達人 A:粉絲超過 80 萬,單支影片平均觀看數達 15 萬
Douyin 熱榜作者 B:主打植物護膚內容,累計粉絲約 50 萬
2. 內容興趣聚焦
共同強調「成分黨」、「敏感肌」、「修復型」等話題
頻繁使用標籤:「#玻尿酸」「#修復面膜」「#敏感肌首選」
3. Lazada 消費數據洞察
面膜類產品中,「補水」、「舒緩」、「低敏」三大關鍵字出現率超過 45%
該品類平均客單價介於 $20–$30 之間,符合年輕女性消費水準
4. 綜合畫像輸出
{"segment": "敏感肌補水控",
"social": {
"tiktok_views": 150000,
"douyin_plays": 200000
},
"tags": ["敏感肌", "補水", "修復"],
"ecom": {
"price_range": [20, 30],
"keywords": ["補水", "舒緩", "低敏"]
}
}
應用此畫像策略,可選擇高適配的 KOL 進行深度內容合作,並在廣告投放時精準觸達「敏感肌補水」用戶群,提升轉化率 ✅
五、總結
透過 TikTok、Douyin、Lazada 的跨平台整合,品牌可構建一套從「社交興趣」到「購買行為」的數據驅動畫像體系。這套系統將幫助:
內容團隊 根據用戶興趣設計腳本,提高內容點擊與互動
產品團隊 根據消費偏好調整商品組合,提升品類命中率
行銷投放團隊 精準定向推廣,提升 ROI 與用戶回購率 ✅
跨平台畫像的價值不僅在於「看到更多」,更在於「做得更對」。現在就是升級用戶理解的最佳時機。
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