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“天時”主要指組織架構：因為數據天然在業(yè)務這邊有屏障，各個業(yè)務團隊在運營過程中積累了很多數據，但業(yè)務團隊拿到數據需要組織的驅動。我們當時的營銷部隸屬電商團隊，我的領導是電商總監(jiān)，所以在數字的控制權上有天然優(yōu)勢。
“地利”主要指流程：在前 5 年的時間內，運營和數據這兩個閉環(huán)天然隔開，一般運營有自己的專屬閉環(huán)，如從商品、銷售、預測、上架及最終的渠道分銷等構成一個完整業(yè)務閉環(huán)。在數據這一端只能看到業(yè)務的最終呈現結果，從結果角度驅動業(yè)務，必然存在不相接的狀態(tài)。
因此，在后兩年，公司在流程上做了一個調整，之前團隊一般是業(yè)務團隊出策略，數據越來越多后，我們希望數據團隊來出策略。如在審批預算上，是否花錢由數據團隊來決定。
“人和”對數據團隊有較高的要求：其要求在于，第一，懂數據，對數據有敏感度；第二，雖然不在業(yè)務圈內，但要知道業(yè)務體系是怎么跑和運轉的。因此，這方面對人的要求極高。
在最初做品牌營銷時，我們團隊做了三件事：
數據收集整理，與各個團隊一樣，做好數據基礎；
數據的洞察分析，即收集的數據如何做洞察、如何賦能業(yè)務及支持業(yè)務的決策；
數據營銷應用，品牌營銷三步法聚焦在第三件事情上，在基于數據、用戶行為分析的基礎上，如何做品牌營銷，所有東西都是基于內部方法，就比較容易上手。
當時面臨的主要挑戰(zhàn)也有 3 個：
數據分散在不同的數據庫，不利于統(tǒng)一管理、分析和再利用；
2 個服務商的系統(tǒng)都屬于 SaaS 版本，即標準化的產品，有新功能需求很難滿足；
線上數據報表繁多，各個部門做報表的時間花費較多，人工成分很多，效率低，易出錯。
我們的消費者電商觸點分布涵蓋市面上豐富的電商平臺，如淘寶、拼多多、有贊等，相應的數據獲取工具有京東九數、品牌數據銀行、ERP 等，數據存儲也會放在阿里服務器、京東服務器、聚石塔等，整體來說數據相對分散。
同時，從品牌角度看數據，在做數據利用和效率分析時非常低效，業(yè)務部門會給我們提很多需求，這些需求幾乎都是要人工做，但是業(yè)務對時效性要求很高。
效率低就會直接引發(fā)一個思考，如何提升團隊數據分析的效率？
當時，公司有超 4000 萬名消費者的訂單與行為數據，但這些數據如果不產生價值就是成本。老板每天 challenge 我們的也是圍繞這幾個問題：數據怎么為業(yè)務賦能？怎么產生價值？如果數據就是存在在那里，每年都要付出存儲、硬件等費用成本。
所以，我們當時面臨了四個問題：
數據效率：
各品牌數據量級龐大，現有系統(tǒng)運算速度低下，數據準確度受影響；
各部門數據需求和處理頻繁，易出錯，需要提高數據處理與報表制作效率?；旧鲜鞘止こ鰣蟊?，整個業(yè)務加上數據團隊，報告約在三四千個。
數據分散：
各銷售平臺、各系統(tǒng)、各業(yè)務線數據孤島化，分散在不同系統(tǒng)，難以管理，整合分析與應用；
各平臺格式不統(tǒng)一，全域品牌和用戶分析受阻。同時，從品牌視角看，數據十分割裂。比如，當看用戶畫像時，有天貓用戶畫像、微信用戶畫像，導致在市場部做廣告投放時，對以品牌為全視角的畫像可參考性比較小，另外對消費者整個生命里程的周期偏差比較大。
數據價值：
用戶與數據量級大，但數據價值挖掘不深，許多數據為沉睡數據資產，利用率不高。
數據應用：
現有工具未能滿足新的用戶歸類與營銷需求；
用戶營銷渠道多樣，需對用戶營銷手段整合規(guī)劃以優(yōu)化投入與效率。讓數據能真正賦能業(yè)務，驅動業(yè)務增長。
針對以上問題與挑戰(zhàn)，下面主要分享數據應用實踐這部分，我將其抽象為三步：
第一步，做用戶分層，品牌零售一定要進行用戶分層，再看分層的差異性，及用戶心智差別；
第二步，制定溝通策略，即針對不同用戶，在不同時機推不同商品；
第三步，科學的統(tǒng)計評估方法，即用事實說話。
具體來看：
一、用戶分層
對于品牌快銷，最重要的是回購周期，它決定了用戶心智。
1. 回購周期 RC（Repurchase Cycle）：
回購周期是指一個正常（平均）用戶從第一次購買開始到再次購買之前的時間周期。
回購周期有 2 種計算方式：
1）正常用戶計算法
正常（平均）一次購買量
正常（平均）每天使用量
RC = 正常（平均）一次購買量/正常（平均）每天使用量
2）現有數據歸納法
根據品牌消費者購買信息，將所有回購用戶的平均回購間隔天數制成分布柱狀圖
累計 90% 用戶的平均回購間隔天數即為 3RC
RC = 累計 90% 用戶的平均回購間隔天數/3
下面舉個小例子：
公司的一個洗碗機洗滌劑品牌，在中國引入不久，暫時沒有特別多數據的積累，但是我們可以看業(yè)務數據，消費者一次購買的 PCT 是 150 元，差不多可以使用 50 次（按照我們的估算），假設平均每兩天洗一次碗，每天洗碗的次數是 0.5 次，我們可以算出日常用戶回購周期差不多在一百天。
然后看目前數據庫中的 2 萬左右的數據，用現有數據分析法，其數據中心 90% 的用戶在 450 天內完成回購，故 RC = 150 天，但對這個品牌來說，用戶心智還沒有形成，所以我們這兩種方法是有一種選擇性。
對于不成熟品牌，就是用戶心智還沒有形成的時候，希望品牌輸入一個強有力的心智，在合適的時間去觸達它，我們建議在不成熟品牌的時候，采用我們推理正常用戶的計算方法來定義回購周期。
對于成熟的品牌，其數據量、用戶量的積累已經有一定的規(guī)模，我們還是希望遵循用戶心智，遵循統(tǒng)計的歸納方法制定回購周期。那么回購周期計算完對分層有什么用呢？下面介紹用戶分層的分類就很清晰了。
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6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等；
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5. 不實信息，主要表現為：
1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內容；
2)存在事實夸大、偽造虛假經歷等誤導他人的內容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機構或個人存在關聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治?。?br /> 2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標題黨，主要表現為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現手法等行為來誘導用戶；
2)內容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標題，內容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現為：
1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內容，主要表現為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當評述自然災害、重大事故等災難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網絡生態(tài)造成不良影響的其他內容。
二、違規(guī)處罰
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