1.1 概念界定#

**TGI 指数（Target Group Index）**用于衡量某个目标群体在某一特征上的集中程度或偏好程度，核心是“相对总体平均水平的偏离程度”。

它回答的不是“这个群体有多少人”，而是“这个群体对某特征的倾向，是否高于全体平均”。

• 当我们研究“25-30 岁女性是否更偏好成分党护肤内容”时，TGI 量化的是偏好强弱。
• 当我们研究“该偏好在多大范围可变现”时，还需要结合渗透率、绝对用户数、转化效率等指标。

换句话说，TGI 是方向盘，不是油量表。它告诉你方向是否正确，但不会单独告诉你盘子有多大。

1.2 标准计算公式#

TGI 的标准计算公式如下：

1
TGI = [目标群体中具有某一特征的群体所占比例 / 总体中具有该特征的群体所占比例] × 100

为了便于理解，我们用一个简化示例：

• 总体用户中，关注“抗老精华内容”的占比为 20%。
• 目标群体（28-35 岁职场女性）中，关注该内容占比为 32%。

则：

1
TGI = (32% / 20%) × 100 = 160

这意味着：目标群体对“抗老精华内容”的偏好强度是总体平均水平的 1.6 倍。

2.1 TGI = 100：与总体平均持平#

当 TGI = 100，表示该目标群体在某特征上的占比与总体一致，说明“没有显著偏好差异”。

业务含义：

• 该特征不是你区隔该群体的关键标签。
• 该特征可作为基础沟通点，但不应作为核心定位依据。

2.2 TGI > 100：显著特征（正向偏好）#

当 TGI > 100，表示目标群体在该特征上的集中程度高于总体平均，数值越高，偏好越强。

常见业务解释区间（可按行业微调）：

• 100-120：轻度偏好，可用于补充定向。
• 120-150：中度偏好，可作为创意和投放重点标签。
• 150+：强偏好，是优先策略人群的重要候选。

要点：高 TGI 并不自动等于“高商业价值”，还需叠加规模、成本、转化判断。

2.3 TGI < 100：非特征（相对弱偏好）#

当 TGI < 100，表示该目标群体对该特征的倾向低于总体平均。

业务上不代表“绝对没人需要”，而是“相对不占优”。

• 在预算有限时，这类特征通常降级。
• 在品牌扩张期，这类特征也可用于寻找增量市场（尤其是高基数低偏好人群）。

2.4 样本量决定置信度：别让“小样本高 TGI”误导决策#

很多团队会掉进一个陷阱：某细分人群 TGI 高达 230，于是迅速加大投放；结果两周后数据回落，复盘发现该标签样本只有几十个。

因此，TGI 解读必须配套统计置信度。

建议至少同步查看以下维度：

1. 样本量门槛：单元格样本过小（例如 <100）时，不建议直接做预算决策。
2. 置信区间：对关键标签计算区间估计，区间过宽说明不稳定。
3. 显著性检验：对重点差异做人群占比差异检验，避免把随机波动当趋势。
4. 时间稳定性：按周/月滚动看 TGI，短期异常值要谨慎。

一个实操原则：

• “高 TGI + 高样本 + 稳定趋势” 才是可放大策略。
• “高 TGI + 小样本 + 高波动” 只能定义为观察信号。

3.1 两条轴怎么定义#

• 纵轴：TGI 指数（偏好强弱）
• 横轴：渗透率或用户规模（可触达盘子）

常见划分方式：

• TGI 以 100 或业务中位数为分割线。
• 渗透率以全体平均值、历史中位数或预算可承载阈值为分割线。

3.2 四象限业务含义#

3.3 识别“核心客群”与“机会客群”的关键差异#

核心客群关注“确定性收益”：

• 短期转化效率高，适合直接放量。
• 可承载品牌主叙事，利于打造稳定心智。

机会客群关注“增长弹性”：

• 当前规模不大，但偏好明确。
• 通过内容教育、产品组合、渠道精投，有机会转化为下一阶段核心客群。

在预算分配上，常见做法是“70% 保核心，20% 做机会，10% 探索新象限”，并按月动态调整。

4.1 业务背景与问题#

某中高端护肤品牌计划在 Q4 推出“抗老+修护”新品线，预算有限，需要回答三个问题：

1. 小红书与抖音，哪个平台更适合作为种草主阵地？
2. 不同平台应主打哪类内容主题？
3. 线下快闪店优先落在哪类城市商圈？

4.2 数据切片与指标设计#

团队将人群切分为三类（示例）：

• A：22-27 岁新锐白领
• B：28-35 岁都市职场女性
• C：36-45 岁高消费家庭决策者

并在两个平台统计“关注成分功效内容”的占比，得到如下结果（示意）：

计算关键 TGI：

• 小红书 B 人群：(38% / 24%) × 100 = 158
• 抖音 B 人群：(27% / 18%) × 100 = 150
• 抖音 C 人群：(25% / 18%) × 100 = 139

进一步结合渗透规模（示意）：

• 小红书 B 人群月活规模较高，互动率高。
• 抖音 C 人群规模更大，但内容完播与收藏行为偏中等。

4.3 从数字到动作：内容投放策略#

基于四象限结论，品牌制定了差异化打法：

4.4 从投放到选址：TGI 如何支持线下布局#

该品牌同步评估三类候选商圈：

• 一线城市高端购物中心
• 新一线城市核心商圈
• 区域城市社区型商场

方法上，团队把线上高 TGI 人群城市分布与线下客流画像做匹配：

1. 识别 B 人群 TGI 高且规模大的城市集合。
2. 叠加客单价、同类品牌竞争密度、租金效率。
3. 以“人群匹配度 × 商业效率”做选址排序。

最终策略：

• 首店落在 B 人群集中且品牌心智成熟的新一线核心商圈。
• 快闪测试放在小红书声量高、抖音转化好的双高城市。

这说明 TGI 不仅能指导“把广告投给谁”，还能指导“把店开到哪里”。

5.1 数据准备层#

• 明确总体口径（全平台、单平台、单类目）。
• 统一标签体系（人群标签、兴趣标签、行为标签）。
• 保证样本去重与时间窗一致（如近 30 天）。

5.2 计算与校验层#

• 批量计算各标签 TGI。
• 同步输出样本量、渗透率、绝对人数。
• 对关键标签做显著性与稳定性校验。

5.3 决策层#

• 四象限分组：核心、机会、规模维护、低优先。
• 渠道策略：按平台特性定义内容语法。
• 预算策略：先效率后扩量，滚动复盘。

5.4 执行层#

• 建立看板：周维度追踪 TGI、渗透、转化。
• 进行 A/B 测试：验证不同内容对同群体提升效果。
• 形成闭环：策略—投放—复盘—再分群。

误区 1：只看 TGI，不看规模#

纠偏：TGI 一定与渗透率、绝对人数、成本和转化联动解读。

误区 2：把一次高 TGI 当长期趋势#

纠偏：至少做 3 个时间窗口滚动观察，确认趋势稳定再放量。

误区 3：跨平台直接横比 TGI#

纠偏：平台人群底盘不同，优先看同平台相对变化，再做跨平台策略映射。

误区 4：分群粒度无限细化#

纠偏：过细分群会导致样本稀疏，建议遵循“可解释、可执行、可验证”的最小分群原则。