# 获取带货人群数据

# 接口说明

通过该接口可获取带货人群数据。(仅历史数据,暂无当日数据)

# 接口调用请求说明

POST https://api.weixin.qq.com/channels/ec/compass/finder/sale/profile/data/get?access_token=ACCESS_TOKEN

# 请求参数说明

参数 类型 是否必填 描述
ds string 日期,格式YYYYMMDD
type number 用户类型

# 请求参数示例

{
    "ds": "20240520",
    "type": 1
}

# 返回参数说明

参数 类型 描述
errcode number 错误码
errmsg string 错误信息
data.field_list[].field_name string 维度类别名
data.field_list[].data_list[].dim_key string 维度指标名
data.field_list[].data_list[].dim_value string 维度指标值

# 返回参数示例

{
  "errcode": 0,
  "errmsg": "ok",
  "data": {
    "field_list": [
      {
        "field_name": "地级",
        "data_list": [
          {
            "dim_key": "广州市",
            "dim_value": "3"
          }
        ]
      },
      {
        "field_name": "策略人群",
        "data_list": [
          {
            "dim_key": "新锐白领",
            "dim_value": "1"
          }
        ]
      },
      {
        "field_name": "性别",
        "data_list": [
          {
            "dim_key": "女",
            "dim_value": "1"
          },
          {
            "dim_key": "男",
            "dim_value": "2"
          }
        ]
      },
      {
        "field_name": "省级",
        "data_list": [
          {
            "dim_key": "广东省",
            "dim_value": "3"
          }
        ]
      },
      {
        "field_name": "年龄",
        "data_list": [
          {
            "dim_key": "25_39",
            "dim_value": "3"
          }
        ]
      },
      {
        "field_name": "购买偏好",
        "data_list": [
          {
            "dim_key": "家居日用",
            "dim_value": "1"
          },
          {
            "dim_key": "教育培训",
            "dim_value": "1"
          },
          {
            "dim_key": "家庭清洁/纸品",
            "dim_value": "1"
          }
        ]
      },
      {
        "field_name": "消费力区间",
        "data_list": [
          {
            "dim_key": "0_100",
            "dim_value": "3"
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

# 错误码

错误码 错误描述
公共错误码 -
10021069 请求参数日期格式有误

# 枚举值

# type

用户类型

枚举值 描述
1 商品曝光用户
2 商品点击用户
3 购买用户
4 首购用户
5 复购用户
6 直播观看用户