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當(dāng)下數(shù)字化對(duì)各行業(yè)帶來了不同程度的影響。尤其在營銷和運(yùn)營領(lǐng)域，以頭部企業(yè)為首，紛紛進(jìn)行營銷數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型。

營銷數(shù)智化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)在于數(shù)據(jù)的應(yīng)用，以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過數(shù)字技術(shù)對(duì)其進(jìn)行分析以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的消費(fèi)者洞察是智能營銷的前提。

現(xiàn)階段的數(shù)智化區(qū)別于傳統(tǒng)的信息化營銷端應(yīng)用，強(qiáng)調(diào)的是提供企業(yè)級(jí)的需求。尤其在零售行業(yè)，很多大型集團(tuán)旗下品牌眾多、門店林立，這些分支機(jī)構(gòu)獨(dú)立運(yùn)營，各自建設(shè)信息化系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和管理，但其中不乏重復(fù)的、或者有共同特征的客戶，如果可以共享這些資源則將最大程度提升營銷轉(zhuǎn)化，并進(jìn)一步賦能產(chǎn)品與業(yè)務(wù)戰(zhàn)略相關(guān)的場景和決策，挖掘新的增長機(jī)會(huì)。

階段一：構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

對(duì)于數(shù)據(jù)的打通與深度應(yīng)用，需要優(yōu)先考慮目前集團(tuán)的數(shù)據(jù)現(xiàn)狀是怎樣的：

STEP1

對(duì)所有數(shù)據(jù)源進(jìn)行梳理，明確現(xiàn)有品牌的數(shù)據(jù)源是否在一個(gè)十分明確應(yīng)用的層面，有哪些數(shù)據(jù)已經(jīng)在持續(xù)應(yīng)用之中，還有多少比例的數(shù)據(jù)在無應(yīng)用的狀態(tài)?

STEP2

歷史數(shù)據(jù)和新增數(shù)據(jù)是否在一個(gè)整合且持續(xù)清洗整合的狀態(tài)。例如結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是否進(jìn)行了合適的處理，數(shù)據(jù)是否有大量碎片化的情況？從實(shí)時(shí)行為數(shù)據(jù)，交易數(shù)據(jù)，CRM數(shù)據(jù)，到核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)，打通的程度是怎樣的，是聚合還是完全分散?

STEP3

考量遺留數(shù)據(jù)問題的產(chǎn)生因素。是否是由于眾多遺留系統(tǒng)成為打通障礙，（例如：老的ERP，CRM，或數(shù)據(jù)倉庫）降低數(shù)據(jù)打通效率，導(dǎo)致數(shù)據(jù)治理工作擱置不前？我們面對(duì)復(fù)雜的數(shù)據(jù)遺留問題，是否有明確的思路逐步解決？

以上問題的存在，將最終導(dǎo)致數(shù)據(jù)價(jià)值難以實(shí)現(xiàn)。為此，目前眾多集團(tuán)以客戶數(shù)據(jù)平臺(tái)(CDP)為營銷數(shù)字化目標(biāo)構(gòu)建底層數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，充分整合各品牌、全渠道數(shù)據(jù)。

通過客戶數(shù)據(jù)平臺(tái)(CDP)，集團(tuán)整合和統(tǒng)一各業(yè)務(wù)部、各系統(tǒng)、各渠道，以及各品類、各品牌、各產(chǎn)品孤立的數(shù)據(jù)與客戶評(píng)論等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行全面的梳理，實(shí)現(xiàn)對(duì)分散、冗余客戶數(shù)據(jù)的清洗、去重和打通?；谑崂砗蟮臄?shù)據(jù)基礎(chǔ)構(gòu)建企業(yè)級(jí)One-ID，構(gòu)建涵蓋全場景、全品類、可視化的數(shù)據(jù)標(biāo)簽和客戶分群體系，實(shí)時(shí)更新360°用戶畫像，為個(gè)性化、自動(dòng)化的精準(zhǔn)營銷奠定基礎(chǔ)。

基于實(shí)時(shí)全域、全鏈路的數(shù)據(jù)收集和洞察，集團(tuán)可加速公域轉(zhuǎn)私域的沉淀、聯(lián)合和貫通，實(shí)現(xiàn)用戶留存率、復(fù)購率、及各類品牌價(jià)值的相互持續(xù)性導(dǎo)流式增長，重塑跨品類和跨渠道的消費(fèi)者個(gè)性化體驗(yàn)營銷流程，幫助集團(tuán)企業(yè)把握數(shù)字化轉(zhuǎn)型和升級(jí)的紅利期，最大化激發(fā)數(shù)據(jù)價(jià)值，實(shí)現(xiàn)全鏈路精準(zhǔn)營銷和智能營銷，從而加速集團(tuán)增長模式和商業(yè)模式的創(chuàng)新。

階段二：拓展業(yè)務(wù)場景

基于統(tǒng)一的數(shù)據(jù)維度，集團(tuán)可構(gòu)建企業(yè)級(jí)標(biāo)簽用戶畫像資產(chǎn)核心，為集團(tuán)運(yùn)營需求和運(yùn)營鏈路提供中心樞紐，賦能于多事業(yè)部、多運(yùn)營組的多業(yè)務(wù)場景，驅(qū)動(dòng)更深度的客戶洞察，更高效、更精準(zhǔn)的客戶鏈接。

1.交叉銷售

通過精準(zhǔn)投放獲客后，將客戶從公域?qū)Я髦了接颍瘓F(tuán)可在私域運(yùn)營進(jìn)一步提高復(fù)購，全面提升客戶的終身價(jià)值。通過對(duì)不同品牌客戶歷史行為、消費(fèi)數(shù)據(jù)的分析挖掘，以及與企業(yè)級(jí)標(biāo)簽畫像的關(guān)聯(lián)，基于AI能力找到有明顯意義和商業(yè)價(jià)值的產(chǎn)品或服務(wù)組合，建立產(chǎn)品購買傾向預(yù)測模型，促進(jìn)不同品牌下的交叉銷售。

如在大量的數(shù)據(jù)建模下，洞察購買過奶粉的30歲女性群體對(duì)保健品意向更高，即能通過線下門店發(fā)放女性保健品、嬰幼兒產(chǎn)品等促銷優(yōu)惠券，亦可通過線上自營小程序或者APP等自營觸點(diǎn)推薦多品類剛需產(chǎn)品+彈性高價(jià)值產(chǎn)品等關(guān)聯(lián)組合產(chǎn)品。

集團(tuán)利用多品類、多品牌和多產(chǎn)品的優(yōu)勢，多渠道驗(yàn)證、增加轉(zhuǎn)化金額與跨品牌增長，促進(jìn)線上線下交叉銷售和協(xié)同增長。

2.個(gè)性化推薦

在大數(shù)據(jù)分析，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)上，結(jié)合客戶特征、物品特征和場景特征（時(shí)間、空間等）來構(gòu)建客戶興趣模型，從不同品牌下海量的商品中找到客戶感興趣商品，利用算法自動(dòng)匹配，實(shí)踐千人千面的個(gè)性化推薦，縮短客戶到商品的距離，提升購買效率和客戶體驗(yàn)。

以多品牌、多品類和多SKU的服裝零售行業(yè)例子來說，集團(tuán)通過大數(shù)據(jù)分析和360°客戶標(biāo)簽畫像挖掘到更真實(shí)與本質(zhì)的需求，同時(shí)對(duì)服裝的風(fēng)格、款式、顏色、面料以及價(jià)格變化、宣傳圖樣、營銷渠道等進(jìn)行深度抓取和分析。基于此，不僅能夠得到真實(shí)的用戶反饋，明確不同品牌的定位，還能個(gè)性化地向不同的客戶展示和推薦關(guān)聯(lián)品類、品牌。

通過模型算法捕捉客戶反應(yīng)，集團(tuán)實(shí)時(shí)給客戶推薦更感興趣的款式、風(fēng)格，不斷實(shí)踐個(gè)性化推薦，提升客戶個(gè)性化購物體驗(yàn)，變成更懂客戶的“用戶”專家。

3.精準(zhǔn)投放

通過Look-alike模型，基于客戶畫像和關(guān)系鏈識(shí)別種子人群特征，集團(tuán)可在內(nèi)外部數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行人群擴(kuò)散，挖掘相似客戶，快速擴(kuò)充潛客體量，精準(zhǔn)投放提升營銷ROI。

即如果集團(tuán)在抖音、快手、微信、小紅書、微博等平臺(tái)的海量客戶中進(jìn)行投放，通過CDP數(shù)據(jù)可對(duì)該平臺(tái)的老客戶進(jìn)行人群標(biāo)簽分析和360°畫像描繪，高度提煉其特征之后，挖掘出與已有客戶相似的人群進(jìn)行精準(zhǔn)的分品類、分時(shí)段、分品牌投放。

再或者投放新品廣告時(shí)，通過CDP平臺(tái)可依賴相似品類、品牌、產(chǎn)品的已成交客戶畫像，在各社交平臺(tái)進(jìn)行A/B測試，不斷驗(yàn)證和尋找相似客戶，實(shí)現(xiàn)大覆蓋、高精準(zhǔn)度的營銷投放。

4.精細(xì)化運(yùn)營

精細(xì)化運(yùn)營是企業(yè)回歸服務(wù)本質(zhì)的市場運(yùn)營策略 ，是結(jié)合自身資源圍繞目標(biāo)在人群、場景和流程等方面做細(xì)分。

集團(tuán)企業(yè)能夠利用自多品牌、多渠道的優(yōu)勢，在整體運(yùn)營過程中進(jìn)行較多干預(yù)，例如在新客獲取階段，可通過如單選題的方式，引導(dǎo)客戶勾選實(shí)際需求選項(xiàng)，品牌便可基于此在獲客初期為其推送定制化內(nèi)容；在客戶意向購買階段，預(yù)設(shè)特定行為觸發(fā)節(jié)點(diǎn)（如相關(guān)商品搜索、小程序加購等），當(dāng)客戶進(jìn)行了相應(yīng)動(dòng)作，系統(tǒng)即自動(dòng)進(jìn)行優(yōu)惠券發(fā)放、產(chǎn)品推薦等營銷行為，促使成單；如客戶長時(shí)間未轉(zhuǎn)化，即識(shí)別沉睡客戶及即將流失客戶，通過相應(yīng)激活策略實(shí)現(xiàn)喚醒。

集團(tuán)基于數(shù)據(jù)持續(xù)地在不同時(shí)間，對(duì)每類用戶進(jìn)行場景化構(gòu)建，推薦個(gè)性化、體驗(yàn)化的內(nèi)容和信息，在不斷的活動(dòng)和運(yùn)營中選擇更為合適的運(yùn)營手段，根據(jù)時(shí)間節(jié)點(diǎn)、內(nèi)容類型和品牌產(chǎn)品選擇等要素，建立整套數(shù)據(jù)指標(biāo)分析和指導(dǎo)運(yùn)營。

階段三：賦能經(jīng)營策略

基于大數(shù)據(jù)技術(shù)和AI算法能力，集團(tuán)企業(yè)以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的客戶研究和精準(zhǔn)洞察，除了應(yīng)用于前端營銷側(cè)，更是能協(xié)同優(yōu)化產(chǎn)品側(cè)和供應(yīng)側(cè)，降低庫存風(fēng)險(xiǎn)和運(yùn)輸成本，將數(shù)據(jù)的價(jià)值延展至營銷價(jià)值鏈頂部。

1.供應(yīng)鏈

當(dāng)前，集團(tuán)企業(yè)規(guī)?；?、品牌化發(fā)展的同時(shí)面臨著渠道分散、場景多樣的客群。除了傳統(tǒng)的備貨方式以外，基于精準(zhǔn)的客研和洞察，集團(tuán)應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)提前進(jìn)行商品布局、庫存優(yōu)化，為智慧零售提供數(shù)字基礎(chǔ)。

集團(tuán)快速捕捉市場需求，及時(shí)進(jìn)行貨品供應(yīng)調(diào)整，這不僅能夠提升客戶體驗(yàn)，還可以解決部分庫存積壓，提高商品的流通效率，逐漸達(dá)到精益化的供應(yīng)管理。

2.生產(chǎn)端

過CDP前置和加速反饋鏈路，集團(tuán)短期能夠及時(shí)解決客戶問題，長期還能洞察客戶的真實(shí)需求，從而進(jìn)行大量精準(zhǔn)的需求預(yù)估，產(chǎn)品上新、迭代和升級(jí)。

基于統(tǒng)一、真實(shí)的數(shù)據(jù)反饋，以數(shù)據(jù)標(biāo)簽為基礎(chǔ)細(xì)分客戶人群，對(duì)不同的類型用戶進(jìn)行場景化構(gòu)建，集團(tuán)企業(yè)通過該場景下客戶的行為，比如瀏覽量、頁面停留時(shí)間、加購物車等測試，預(yù)判和驗(yàn)證同品牌不同類、同類多品牌的銷量、產(chǎn)品體驗(yàn)度，并對(duì)該產(chǎn)品全鏈路的數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄，據(jù)此不斷調(diào)整產(chǎn)品側(cè)和生產(chǎn)側(cè)，以便快速調(diào)整產(chǎn)量、測試和驗(yàn)證產(chǎn)品新方向。

由此可見，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心在于驅(qū)動(dòng)以客戶為中心的閉環(huán)鏈路，其中數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)收集、治理與統(tǒng)一，以及客戶反饋，是構(gòu)建全鏈路的必要條件?；谌?、全品牌和實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)洞察，集團(tuán)企業(yè)在全鏈路針對(duì)性地提供個(gè)性化服務(wù)，精準(zhǔn)匹配客戶需求，實(shí)踐自動(dòng)化智能營銷。

以數(shù)據(jù)打通各個(gè)環(huán)節(jié)、積累數(shù)據(jù)，集團(tuán)企業(yè)不斷驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)洞察市場變化，形成全體系服務(wù)生態(tài)、差異化客戶體驗(yàn)和柔性供應(yīng)鏈體系，最終實(shí)現(xiàn)覆蓋客戶全生命周期的戰(zhàn)略經(jīng)營體系。