一、tgi指数是什么意思：TGI的定义

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

在前司上班那会，我们在给客户（广告主）提供的消费者洞察分析报告中，频繁的使用这个概念，以至于我们总监曾经专门组织过一次讨论：该怎么更科学、更简单地向客户介绍TGI是什么，以及怎么理解它。

在向客户解读我的消费者报告时，我将TGI称为目标群体的倾向性指数。即，我们观察的这部分群体，是否更多（或更少）分布在该维度上。

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。

所以，我们不能孤立地看待一个数据，它只是一个冷冰冰的数字而已。我们必须将它带入到具体的情景当中，我们才能判断这个数字是高还是低、是大还是小。

其中我们可以带入的场景之一就是它所属的群体里，即它的一个超集之中。

二、tgi指数是什么意思：案例讲解

我是一个咖啡成瘾者，每天午觉起来比都要来一杯咖啡，所以格外关注咖啡对健康的影响。事实上，咖啡对健康的研究经常见之于媒体。

一份研究表明：

研究结果表明，喝咖啡的人平均每天要喝两杯咖啡，包括脱咖啡因咖啡或速溶咖啡或研磨咖啡。他们患慢性肝病的风险比不喝咖啡的人低21%，患慢性肝病或脂肪肝的风险低20%。他们死于慢性肝病的可能性也降低了49%。

有趣的是，也有一些研究表明：“与完全不喝咖啡的人比较，一天喝1~5杯咖啡的人患心肌梗死的概率高1.34倍。”

作为咖啡爱好者，我当然说服自己相信第一个研究的结论。

可是为什么这些研究的结论竟然会如此大相径庭，甚至截然相反呢？

我对此的解释是“混淆变量”。

第一份研究使用的数据是英国的Biobank 英国生物样本库。根据《维基百科》的介绍：该生物样本库始于2006年，对40～69 年龄段的500,000 名志愿者的各项生理指标持续进行观测；抽样人群主要来自生物样本库研究中心周边10-20英里范围内的居民，“以城市人口居多”。

然而，年龄与经济水平也会直接影响“肝病”。因为也存在这样一种可能性：收入越高的人，越有可能每天消费咖啡；同时，他们也能享受到更好的医疗服务，获得科学的饮食和锻炼建议，这些因素可能也会影响慢性疾病的发病。因此，高咖啡消费与低慢性疾病发病率的相关，可能也只是一种简单的相关表象，背后的共同推手是“高收入”。

而认为咖啡有害的研究中，除了咖啡导致心肌梗死这一种因果解释之外，我们也可以假设：需要经常熬夜加班这一变量，是让二者存在相关的共同推手——由于需要经常熬夜加班，才会需要大量咖啡因的摄入来保持清醒；与此同时，熬夜加班也加大了心肌梗死的风险。

这就是背后的“混淆变量”，简单来说：Z导致了X，Z也导致了Y；乍看起来，X、Y存在因果或者相关，因为它们经常相伴相生。

而这跟TGI又有什么关系呢？

如果你看到一个数据：未患脂肪肝的人群中，70%的人都是咖啡爱好者，TGI指数是170；而患有脂肪肝的人，35%是咖啡爱好者，TGI指数是85。

这是否意味着喝咖啡能减少得脂肪肝的可能性呢？

通过上面混淆变量的分析，你会坚定地否定这一想法。

tgi指数是什么意思：综述

tgi指数是什么意思？事实上，TGI指数也只是一个数字，我们可以通过过高或者过低的TGI去寻求进一步的人群的洞察，但是不意味着这个维度就能对群体的形成具有解释力。通过利用九数云的TGI模型，企业可以更精准地定位目标客户群体，提供更符合其需求和偏好的产品和服务。

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