在泰国，LINE不仅仅是聊天工具，更是大家获取信息、参加活动、领取优惠、追星互动的入口。所以，如果你正在做社群运营、电商推广、内容策划，或者想知道“这批人到底爱看什么、喜欢干什么”，最核心的事就是：了解他们的行为偏好。
那有没有办法通过数据，快速看出这些泰国LINE活跃用户是爱逛店、爱抢券，还是喜欢追星、看直播？答案是——可以。你只需要选对数据来源、选对字段，就能非常轻松地掌握用户兴趣。本文就带你看看怎么用数据，读懂泰国用户的“爱好画像”。
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用户喜欢什么，能从哪里看出来？
虽然LINE不是电商平台，但用户在使用过程中会留下很多行为痕迹。比如：
✅ 进了哪些群（购物群、明星群、课程群）
✅ 点过哪些链接（直播活动、折扣页面、演唱会抢票）
✅ 互动频率如何（有没有转发、点赞、回复、评论）
✅ 账号绑定的兴趣类服务（比如关注品牌号、明星号、优惠活动通知）
这些行为本身，就构成了“兴趣偏好标签”。
数据海洋能提供哪些兴趣相关的数据字段？
数据海洋（DataSea）在整理泰国LINE活跃用户数据时，不只是提供手机号或开通状态，而是会基于行为标签打上兴趣属性。你可以获取这些：
✅ 是否属于“购物偏好型”用户（关注品牌、领取优惠券、收藏电商活动）
✅ 是否属于“娱乐内容偏好型”用户（转发演唱会、进明星群、看直播）
✅ 是否属于“教育内容型”用户（进课程群、报名试听课、接收课程通知）
✅ 可结合年龄段、性别、地区等字段进行组合筛选
这些兴趣标签是基于用户在LINE内的真实使用行为、账号订阅、活动记录而来的，比用户自己说的“我喜欢购物”还更准。
爱购物的用户和追星用户，有哪些不同？
✅ 购物偏好型用户
年龄集中在25-40岁
女性偏多，常用于家庭采购、美妆消费、本地服务
适合推优惠券、秒杀提醒、节日活动、会员日通知等内容
活跃时间集中在白天，特别是午休和晚饭后
✅ 追星偏好型用户
年龄集中在15-28岁
活跃时间在晚间、周末
喜欢参与评论、转发、互动式活动
适合推应援任务、内容打榜、演出抢票、直播预告等信息
通过数据，你可以不再“凭感觉做内容”，而是真正为这群人定制他们想看的东西。
用兴趣偏好数据能做什么？
✅ 精准推送内容
购物党 → 早上推折扣信息
追星党 → 晚上发最新应援直播链接
课程党 → 工作日发试听报名页
✅ 精准建群
根据兴趣标签提前分类：购物群、粉丝群、学习群，提升群聊活跃度和留存
✅ 提高活动转化
同样一场活动，如果你推给对的人（比如购物活动发给消费偏好人群），转化率往往会提升2~3倍
✅ 节省运营时间
不用每次都重新试，直接用带兴趣标签的数据包，精准推广，快速见效
怎么获取这样的用户数据？
在数据海洋获取兴趣偏好用户数据的流程如下：
✅ 提出需求（比如“我想要泰国18-30岁追星用户，手机号和性别要带”）
✅ 获取样本测试，验证字段准确性与活跃度
✅ 确认后批量交付，数据支持CSV、Excel、API等格式
✅ 数据可直接导入WhatsApp、LINE社群系统、CRM或营销自动化工具
不用技术也能操作，直接对接使用，让你快速开始内容投放和转化。
举几个真实场景的例子
✅ 一家做美妆电商的品牌：导入女性+购物偏好型用户数据，发会员日专属券，点击率提升了65%
✅ 一家娱乐公司：拿到追星型用户手机号后，建明星应援群，开播当天涌入4000+粉丝，二次转发率超高
✅ 一家语言学习平台：筛出教育偏好用户，推“0元试听课”，一周获取近千条报名线索
写在最后
不要再“全员广播”了，现在是兴趣化营销的时代。谁喜欢购物、谁喜欢明星、谁想学习，其实数据都已经告诉你了。你要做的，只是从一开始就用对这批人。
数据海洋（DataSea）能帮你找出真正的“兴趣用户”，不是数据多，而是人对。直接帮你把内容发给喜欢它的人，省力又有效。
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