TGI指数

Posted 阿井井w

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了TGI指数相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

TGI是英文Target Group Index的缩写,直译为“目标群体指数”。计算方法非常简单:
TGI = [目标群体中具有某一特征 的群体所占比例/总体中具有相同特征的群体所占比例]*100
 
举个简单的例子。我在读大学时,我们专业的男女比为1:3,即女生所占比例为75%。显然,这是一个让其他理工科专业男生十分羡慕的男女比,因为我们同级3000多人中,女生占比约为50%。
在这种情况下,我们专业女生性别TGI = 75%/50%*100 = 150。而TGI大于100,则说明我们专业中女生占比更高。
但是大家再考虑一种状况:如果我们专业归属在女校之中(假设我们专业比较特殊,允许招收男生),那么大家还会觉得我们专业的女生更多吗?
显然不会。因为锚定的群体中,女生占比接近100%(因为还有我们几个男生在,分子略小于分母),而我们专业中的女生比例只有75%,少于大盘。
让我们回到一开始的小故事中。如果60%凯迪拉克车主都爱去洗浴中心,而整个豪车群体只有30%的车主爱去,那么凯迪拉克车主在“爱去洗浴中心”的TGI指数为60%/30%*100=200,远高于100,那么可以说凯迪拉克车主“更”爱去。
需要注意的是:如果只看60%这一单一的数字,我们无法是无法“更爱去”这个结论的,顶多说他们“爱去”。如果中国车主60%去洗浴中心,那么凯迪拉克车主并未表现出明显的偏好性,只是符合一般规律而已。
 
 
我们上初中时就知道:当掷硬币的次数越多,正面出现的概率越来越趋近于0.5。
将大数定律延伸到我们的人群画像中也类似、我们观察的某个群体数量越多,其在某个特征的分布,应该越来越趋近于整体大盘的分布水平。
考虑到大众汽车销量很高,并且在中国汽车市场上有较大的保有量,我们可以假设大众车主的男女比例、省份分布,跟中国4.39亿汽车车主的男女比例、省份分布应该是类似的。即,子集在某个维度上的分布,应该与大盘相同。
但是,我们经常会发现,子集在某个维度上的分布,比大盘要高或者低。那到底是什么因素导致的呢?
实际上,我们市场营销理论的基石是“同质人假说”——某个品牌的目标消费者(Target Audience),是一群有着相似年龄、性别、地域、消费能力、价值观的群体。比如,很多品牌官网上可能会明确介绍:我们品牌和产品,主要面向25-30岁的白领女性,她们居住在一线和新一线,追求新鲜的事物,等等。
同质人假设有其合理性:一方面品牌可以更明确找到符合其特征的目标消费者,可以有针对性地开发特定产品,并利用特定媒体渠道进行广告触达,即品牌更希望找到某一类人;另外一方面,从消费者的视角看,可以通过这些品牌定位和理念,来快速找到适合自己的产品和品牌,即某一类人也会找到适合自己的品牌。
同质性假说造成的结果则是某个相似群体在某个品牌下的高度聚集。比如提到奔驰车主,我们就觉得这是一个有钱人的群体。
所以,如果我们观察的群体,在某个维度上的分布,跟大盘相比出现了较大的异常(过高/过低),我们可以假设是品牌造成的这种差异(毕竟在真实社会中,要准确计算某个因素的解释力非常困难),而这往往可以评估品牌建立的有效性。
比如品牌A希望吸引25-30岁的一线白领女性,通过CRM数据分析发现:该品牌符合这些条件的消费者占比是20%,比例与大盘中符合上述条件的人群占比一样。我们可以认为品牌形象并未成功建立;换句话说,即使品牌什么都不做,来消费者的中白领女性比例跟现在也没什么差别。
我们在分析数据的时候,遇到TGI指数过高或者过低的维度,往往是一个突破口,我们可以在这个维度上继续深挖。
 
参考链接:https://view.inews.qq.com/a/20221121A04WAX00?refer=wx_hot

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