2022全域数据驱动增长指南.pdf

DataDriven全域数据驱动增长指南2022用户数据主权争夺战，品牌该出手了第一章 用户数据资产第二章 案例拆?第三章 解决方案结语序章1.1 1.2 2.1 2.2 2.3 3.13.2 用户数据资产的三大应用维度品牌方用户数据资产管理实践所面临的挑战第一类：渠道驱动的大快消行业第二类：兴趣驱动的服饰、美妆等行业第三类：差异化、个性化服务驱动的行业网易云商悠易科技蒙牛、立白欧莱雅、乐町UNISKIN优时颜参考资料/主创团队序章环境驱动变革：品牌与渠道的博弈作为全球最大广告预算的负责人之一，宝洁全球首席品牌官Marc Pritchard称，必须时刻关注FacebookGoogle和Amazon等互联网巨头的发展动态，他曾公开表示，“有围墙的花园可能会继续有围墙，所以我们必须自己动手。”“围墙花园”正是喻指渠道，由于其不对外开放，无法全面了解“围墙花园”内部的广告表现如何，品牌便需要用自己的方式去追踪和触达消费者。据透露，多年来，宝洁一直在建立自己的数据库。截、Pritchard2止到2019年的时候，宝洁已拥有超15亿消费者ID，目前来看，这一数字还在“迅速增长”。宝洁正是一个品牌与渠道博弈的典型案例。在不断变化的商业环境中，渠道和品牌分别由于发展根基不同，最终导致双方的立场与利益点也各有不同?事实上，自商业社会诞生开始，品牌方与渠道方的竞争与合作便一直存在。进入新消费时代之后，品牌与渠道的博弈聚焦到了数据主权上面。3*数据来源：专家访谈、增长黑盒品类多商品好物流快价格省渠道发展根基需求大高溢价被选择粘性强品牌发展根基4在合作共赢的层面，平台方的数据资产应用水平得益于品牌方产生的大量消费数据，同时品牌方又能直接应用平台数据资产的沉淀成果。但显而易见的限制是，品牌不得不高度依赖平台，数据的应用必须处在平台的生态内，这样极易失去自身对数据资产的沉淀和对数据主权的掌握。*数据来源：专家访谈、公开资料、增长黑盒1.0阶段在线下门店场景中进行客流竞争与抢夺线下客流博弈2.0阶段在互联网场域中进行流量渠道垄断与夺回线上流量博弈数据资产博弈3.0阶段在线上线下通路中竞争消费者信息资源数据收集数据分析数据应用品牌消费反馈优化平台方应用服务资产沉淀飞轮5因此，品牌开始琢磨如何才能将数据主权握在自己手中。但这并不代表品牌要完全抛弃平台，只是在每次使用平台时，开始注重留存自有数据资产，从而实现复利积累。*数据来源：专家访谈、公开资料、增长黑盒平台阿里巴巴京东字节跳动小红书数据沉淀下的平台服务产品 生意参谋、数据银行、策略中心、营销策略中心、达摩盘等数坊云图-算数-建模平台-度量平台-Datahub小红书内部看板平台理论 AIPL、FAST、GROW、DeFP4A(Awareness,Appeal,Action,Advocation)增效度量，5AIDEA小红书指数数据分析数据应用数据收集反馈优化品牌消费我们调研发现，同一赛道中具有同等爆发力的新锐品牌，若对数据资产采取不同的投入策略，那么长期来看，品牌的发展前景会有较大差异。我们在此将其抽象为A和B两个品牌：投入了数字化管理运营的A品牌，虽然投入门槛较高，但管理体系成熟后，产出效率持续提升；而仅仅实行常规管理运营的B品牌，在投入资源达到一定规模后，产出效果出现明显增长，但随着投入资源的过度饱和，品牌产出便遭遇效率瓶颈。6*数据来源：专家访谈、增长黑盒BrandBrand消费数据作为品牌资产消费数据作为品牌费用BrandBrand*数据来源：专家访谈、公开资料、增长黑盒A品牌：数字化管理运营B品牌：常规管理运营品牌数字化转型决策点数字化运营ROI反拐点（成本构成：人力+触点+数据+技术）常规管理运营资源投入门槛用户数据资产数字化赋能投入门槛产出效果投入成本（成本构成：人力）利用用户数据资产和技术资源，短期内显著提升效率投入资源过量饱和，遭遇效率瓶颈品牌数字化及用户数据资产管理体系逐渐成熟，效率持续提升投入资源达到一定规模，产出效果出现明显增长毋庸置疑，在未来，投入用户数据资产管理才是品牌的长线发展之路。7PART1用户数据资产 品牌方的“数字石油”既然品牌与渠道的博弈已经聚焦在了数据资产上，那么作为品牌方，首先必须要明白数据资产的重要性，即为什么需要用户数据资产运营？用户数据资产就如同品牌方数字化发展的“石油”，正在成为当下品牌长效经营的动力源之一。通常情况下，数据资产分为一方数据和二三方数据?一方数据：品牌自己收集的消费者信?二、三方数据：品牌通过第三方渠道支付相应费用所获得的数据一方数据是基础，二、三方数据可以通过各种手段与一方数据结合，建立基于单个消费者UID的数据库，是品牌追求消费者数据资产的终极目标。二三方数据的意义在于强化一方数据，因此，一方数据是最关键的，也正是品牌与渠道争夺主权的对象?可以确定的是，品牌方进行用户数据资产运营与积累是有必要的。不过，用户数据资产的实际价值以及具体的使用方式，还需要客观理性的分析?9*数据来源：专家访谈、增长黑盒品牌二方数据二方数据三方数据三方数据三方数据三方数据三方数据二方数据一方数据10用户数据资产的三大应用维度用户数据资产该如何应用呢？实践证明，它既可以赋能企业的销售转化，也可以赋能品牌营销，甚至可以赋能供应链和渠道的升级?*数据来源：专家访谈、公开资料、增长黑盒用户数据资产赋能供应链和渠道升级赋能品牌营销赋能销售转化浅层中层深层浅层应用：赋能销售转化品牌方通过收集相关消费者信息，来直接触达消费者，不过需要注意的是，直接触达的方式不同，所带来的效果也不同?中层应用：赋能品牌营销依托数据资产，品牌方可对消费心智进行尽可能准确的分析，让品牌力的建设不再是“玄学”。与此同时，借助数字化洞察技术，品牌方可以更好地理解消费者，用Storyliving的理念与用户共创品牌价值。（Storyliving是指，用品牌方与消费者共建产品的方式，来替代品牌方设定产品并单方面满足消费者需求。）11用户数据资产赋能销售转化获客转化*数据来源：专家访谈、增长黑盒根据一方数据洞察消费者需求，借助人工智能或高级客服向消费者推销其所需要的产品。分析私域用户的生命周期，总结规律并对不同阶段的客户采取不同的激活唤醒与复购策略。基于用户数据资产提炼洞察用户画像，捕捉核心客群，提高外部公域投放的精准度。促销员通过消费者的联系方式对其进行广告推销，简单便捷，但存在法律合规性风险以及品牌调性折损问题。“数字石油”不同维度的应用，就好比原油既可以提炼成汽油等发动机燃料，也可以提炼成润滑油，又可以提炼成石蜡、沥青等为建筑施工所用。12深层应用：赋能产品设计与供应链优品牌方可用数据反哺产品研发，将一方数据作为产品研发的迭代与决策参考，驱动供应链升级，把数据分析得到的洞察赋能给产品，同时还能降低成本。深层应用：赋能产品设计与供应链优化用户数据资产赋能品牌营销分析用户 数据，深刻理解消费者与消费者进行品牌价值共创*数据来源：专家访谈、增长黑盒针对不同人群的消费体验优化针对不同人群的营销内容个性化打造消费者不一定会主动表达所需所想，但会通过消费行为、画像与销售数据体现出来。*数据来源：专家访谈、公开资料、增长黑盒用户关系1.0用户仅仅关注产品的功能、特点和价格用户关系2.0用户购买品牌产品后，感受愉悦产生信任用户关系3.0品牌价值认同，用户主动帮助品牌传播与推荐用户关系4.0用户参与品牌产品的生产和设计，帮助产品改进，并与品牌共同创造价值买卖关系共创关系信任关系推荐关系13得益于用户数据资产的赋能，品牌方有着较为清晰的用户产品共创路径?当品牌方收集到某条线下KA渠道的消费者画像数据与相关产品销量、产品周转周期等一方数据后，针对于该条渠道，品牌方可结合情报，从SKU选品、渠道促销活动、存货周转管理等各个环节进行全方位的优化，使得该渠道能够更好地服务于其所触达的消费者，并拉动销售效果。供应链、投放及反馈渠道同步优化90%用户满意后投放市场产品优化内部员工测试新品品牌收集用户及消费反馈信息数字投放渠道招募用户及KOL体验新品*数据来源：专家访谈、公开资料、增长黑盒14品牌方用户数据资产管理实践所面临的挑战或许此刻，品牌方意识到了用户数据资产管理的重要性，并跃跃欲试地展开落地实践。但在之前，我们有必要提醒一下，从战略规划到落地执行这个从01的过程，品牌方会面临如下的挑战。数据收集挑战：品牌方要如何一步步收集并整理用户数据？当品牌方通过层层考验，终于制定出了适合企业自身的数字化战略，并通过自行研发或第三方供应等方式，获得了自己的数字化处理系统，正式步入转型实践落地的大门内。但仅在执行的第一步即数据收集的环节，品牌方又要面对以下问题?品牌方在落地收集触点之前，需要对于用户消费旅程进行极为详细的描绘，毕竟品牌方需要知道，自己所收集的这些数据是消费者如何产生的，代表什么含义?消费者会在多个环节与场合和品牌方产生交互，并产生浏览信息、购买信息等不同维度的用户数据。为了保证用户数据能持续高质量收集，品牌方需要结合可用成本对各个交互节点进行筛选，根据转型需求选择数据质量最佳的作为落地触点，同时还需要考虑数据收集的合规性问题。?消费旅程如何描绘？?触点策略如何制定？15?数据如何清理整合？不同业务、不同渠道以及不同平台所收集到的用户数据之间往往存在很大的数据差异。或许A业务将Z世代定义为1824周岁，B品牌却没有相关数据标签；再或者，对于相同属性的数据，品牌内部划分为“男/女”，而媒体平台则划分为“先生/女士”。为了进行高效的数据清洗，品牌方除了在技术上对各API接口进行设置以外，其内部标签体系策略也应该设置尽可能多元且普适。数据分析挑战：品牌方要如何读懂数据背后隐藏的关键信息？理想总是丰满的，似乎借助这个用户数据系统与丰富的数据收集触点，品牌方便可以极为轻松地将这些数据情报应用在业务的各个领域。然而现实却是品牌方更多收集到的仅仅是消费者自身的用户基本信息与消费记录数据两类，且体量并不理想。如何将不同数据进行交叉分析，结合二三方消费数据挖掘出更多的增量情报，是对整个数字化分析团队的挑战。，*数据来源：专家访谈、公开资料、增长黑盒消费者用户基本信息消费记录数据获得用户心智用户姓名 用户联络方式 用户生日 其他信息消费产品 购买渠道消费价格 消费频率消费地域 其他信息数据应用挑战：品牌方如何跨过从数据到数据资产之间的应用鸿沟？用户数据用户数据资产，只有能被使用的数据才是有价值的数据。但如何将数据洞察用于指导业务工作的落地优化，这个过程中仍然存在着巨大的挑战鸿沟。16*数据来源：专家访谈、公开资料、增长黑盒数据从分析到应用涉及到业务部门的流程改变从用户数据到用户数据资产的应用鸿沟从数据应用执行同步考验业务执行人员相关能力数据赋能业务后的实际效果难以进行反馈归因优化系统本身PART2案例拆解18我们分析了很多品牌案例，发现用户数据资产管理主要分为数据收集、数据分析、数据应用三大模块再匹配上一章提到的赋能销售转化、品牌营销、产品设计与供应链优化，我们将整体策略展示如下?我们将品牌分为三大类，并选取了5个优秀案例进行详细拆解。，第一类：渠道驱动的大快消行?共性：大快消品非常依赖经销商，货架场景品类繁杂。19?难点：缺乏DTC触点，渠道分散，信息流通存在盲区，品牌商对渠道的控制薄弱，产品监管、价格控制等均不甚理想；客单价低、毛利低，做用户关系运营需要仔细核算成本，很难通过深度运营使消费者建立对单一品牌的深度忠诚；发展背景：2020年以前，蒙牛的目标是往千亿市场不断突进，战略导向为市场份额。2021年起，蒙牛为了巩固自身垄断优势，开启“休养生息”战略，旨在降本增效、稳步发展?对应战略：对于蒙牛这样的行业头部而言，传统组织与业务管理效率与投入成本已经趋于饱和，因此数字化转型成为其降本增效的首选。蒙牛从2020年正式开启了数智化业务战略转型，其中，数据资产运营管理成为重中之重。【蒙牛】*数据来源：专家访谈、公开资料、增长黑盒2010201220142016201820202022H10.00%2.00%4.00%6.00%8.00%10.00%12.00%奶源为王阶段高端化阶段千亿冲刺阶段后千亿阶段蒙牛液态奶利润率20应用方向一：降低履约成本、以产定?在传统通路模式下，蒙牛仅能从“总部经销商“一环节进行数据收集，从消费者到蒙牛总部的信息传导链路较长且效率较低。在数字化新通路的情况下，蒙牛借助渠道共创平台实现了B2b2C的渠道数据连接，通过在每个环节设置触点与对应系统实现各节点数据的动态收集。一方面，通过b2C系统模块总部可直接收集到消费者消费数据，另一方面，各个节点触点可实时传输销量、库存、流量、商品流向、节点销售价格等关键指标。?数据收集*数据来源：专家访谈、增长黑盒蒙牛总部经销商门店消费者经销商管理小程序门店运营导购小程序蒙牛营养生活家小程序B2b连接门店SFA+ERP业务数据一体化B2b直连百万终端b2C触达消费者b2C用户数据资产收集21?数据分析-应用供应链产销协同：经销商借助于蒙牛订单管理小程序系统以及所收集的用户销售数据，将销售数据进行回归分析并将相关信息传输至供应链生产端，用户需求数据指导供应链生产量。运输计划设计：对自身所管辖的各个渠道门店的销售情况进行实时统计分析，针对不同门店进行个性化订单管理并制定相应的运输计划。智能调度与履约：为了实现智能补调，蒙牛建立了统一的订单中心和库存中心，并以此推动全链路的高效履约：比如消费者在网上下单，可以选择电商配送，也可以到附近门店自提，也可以由门店配送门店配送的成本远比蒙牛从总仓配送的成本低。蒙牛将节省的配送成本让利给消费者和渠道，而蒙牛则可以将消费者吸引到平台上，打通蒙牛与消费者的链接，并赚取产品销售的利润，真正实现三赢。货架陈列优化：爱喝低脂牛奶的群体和爱喝常温酸奶的群体交叉度较高，在货架上可以把低脂特仑苏和纯甄进行配套销售。智能资金链优化：有些经销商资金不足，而向银行贷款未必能获批，此时蒙牛则可以根据系统的数据对其业务能力进行分析，并提供相应贷款金额的金融担保，协助经销商获取银行贷款。因此，经销商也愿意与蒙牛共享数据。数据中台智能补调：在快消零售行业，补调货是每一家企业都需要面对的问题。为了提高效率，蒙牛，。22*数据来源：专家访谈、增长黑盒以。通过算法实现智能补调，借助于消费者偏好、产品周转情况、促销活动信息等相关数据资产，系统可测算出每天应该从哪个仓库调哪款单品到哪家门店23应用方向二：差异化运营消费者根据蒙牛2021年财报，2021年，蒙牛全年营收881亿元，旗下高增长品牌产品包括特仑苏、冠益乳、纯甄、每日鲜语等，涵盖从婴幼儿到中老年人的全年龄段消费人群。显而易见，蒙牛对整个消费群体进行统一的运营是不现实的，而其最大的增量机会，便是进行精细化的用户分层和垂类运营。蒙牛数据资产应用有三个场景：运营、交易、履约对应地，蒙牛建立了3大数据中台作为数据资产运营的技术支撑：渠道共创平台、无界履约平台、大智网平台?为了搭建最初始的用户数据收集触点，蒙牛对其旗下品牌产品广泛使用一物一码的“优码”系统，针对每一个SKU的每一批产品，以促销活动作为吸引点鼓励消费者参与二维码活动。当消费者扫描瓶身活?数据收集-分析。，蒙牛*数据来源：专家访谈、增长黑盒履约无界履约平台（全渠道无界限履约服务）运营渠道共创平台（全渠道一体化运营写作）交易大智网平台全渠道零时差营销协同全渠道履约运营提高渠道管控力与敏捷力全覆盖、无延迟提高前后端协同与洞察效率24动二维码后，品牌方便实现了首次的用户基本数据收集。蒙牛同步借助其内部用户数据中台工具进行垂类人群分析，并使用MA工具在小红书、抖音商城进行种草与兴趣人群触达，甚至于在服务中实现对于某类特定人群的触达与沟通策略，从而实现小范围内的全域消费者运营和深度渗透。购买商品扫码参与数据沉淀精准触达媒体广告潜客挖掘数据洞察会员运营人群拆分*数据来源：专家访谈、增长黑盒现客潜客25?数据应用通过用户数据资产沉淀实现消费者分层后，不同消费群体在品牌方视角中就有了更清晰垂直的画像分类，可以据此设计针对性的运营策略。以蒙牛未来星为例：1.教育型内容持续分发针对注重科学育儿的宝妈群体，未来星将社群变为专业的垂直育儿资讯社区，不仅每天分享育儿科普类的文章和知识，还定期邀请专家举办育儿小课堂2.优化活动利益点在第一场裂变活动的基础之上，未来星在第二场裂变活动中基于礼品选取的思路，新增了活动问卷调研，让用户自己为心仪的礼品进行投票，在活动预热推广的同时，也拉近了品牌与用户之间的距离，让用户与品牌之间不仅仅只局限于购买与售卖的关系，有了更多的交互动作。3.优化广告投放不仅在公众号首关回复、商城新人弹窗等区域设置指定活动Banner，还在品牌馆内增加活动资源位，短期内借助高曝光资源及活动利益点，引导裂变而来的新用户进入企微转化。4.优化老用户召回通过定向发送短信、1V1企微推送等方式，在完成活动宣发和推广的同时，引导老用户完成持续复购。26发展背景：立白科技集团的传统业务模式为“三帮卖”，即帮企业卖给经销商，帮经销商卖给门店，帮门店卖给消费者。在这样传统的渠道驱动模式下，商超渠道的生意占比很高，使得品牌方既无法直接触达消费者，又无法沉淀消费者数据。【立白】27*数据来源：专家访谈、公开资料、增长黑盒新的以消费者为中心的业务模式传统的业务模式立白科技集团（制造）1帮卖产品服务2帮卖3帮卖数据品牌服务商零售商消费者消费者立白科技集团（制造）品牌服务商零售商对应战略：由市场部主导，立白科技集团增设数字化消费者运营这一组织模块，联动电商、私域等部门，赋能产品迭代、渠道推广、媒介投放、品牌曝光等多个环节。28应用方向一：线下导购促进效能的最大化提升立白科技集团用消费者数据资产赋能线下的136万终端门店、1800+销售团队、1100+经销商和近2万名导购员。作为一家渠道驱动的传统日化企业，立白科技集团在数字化的进程中，将提高中间环节效率放在首位?立白科技集团与蒙牛非常类似，之前传统的业务模式是B2B2C，中间会经过批发商、零售商、线下门店或者是街角的小卖店等。此外，该模式还依赖大量导购进行产品的讲解和推荐，因此企业无法直接收集数据，导致数字化转型难度较高。对此，立白科技集团打造出了数字化工作平台，打通了门店订货、到店营销、社区团购等环节，并构建微信小程序矩阵，与微信合作的立购星、立购盈、立乐购GO、立购家以及立乐惠等小程序都被包含在内?立白科技集团从工具、管理、利益分配三个维度来赋能终端和导购，以促成转型。工具上：拆解细分导购工作任?立白科技集团给导购配备了移动数字终端，拆解细分导购需要完成的任务，让导购能够在手机上快速清晰地完成任务，以便最大化地提升导购执行效率。?数据收集?数据应用29管理上：“运营管理-区域督导-导购”的透明管理机?运营管理：负责查看整体业绩和关键指标情况，将问题及时反馈到相应的区域督导?区域督导：根据任务完成情况，分析评估导购执行程度，通过树立标杆、督促执行等方式，提高导购的执行力?导购：通过查看排名、积分等评估表，了解任务完成度，主动推进任务进度。利益分配上：“从哪里来回哪里去”的原?从线下商超获客后，通过导购的在线运营，引导消费者到店复购或者选择小区团购，为线下门店带来新的增量。30应用方向二：用户精细化分层运营在用户数据资产管理的指导下，立白科技集团的用户运营模式从“长方体”模型转向了“V型漏斗”模型。传统的“长方体”模型，旨在将原始的用户反复触达忽略了用户流失的情况，在渠道老化的背景下，会逐步在线上营销方面失去优势。而新的“V型漏斗”模型，先通过广告等方式触达最广泛人群，再开始泛人群大开口“蓄水”，之后通过种草渗透，使用户与品牌产生互动，接着是在高意向人群了解品牌之后实现转化，最后粉丝人群对品牌产生信赖，拥护品牌，企业则对粉丝人群进行运营。，旧模式原始用户触点触达购物篮升级重复交易转型31?数据收集?数据分析-应用立白科技集团拥有庞大的数据库，形成了Uni ID体系，并建立了体系化数据采集和治理规范。立白科技集团用一方数据建立了标签体系，并通过第三方资源来补充标签和圈选人群，以此赋能业务同时，将粉丝数据收集到CDP平台，并做消费者标签化管理，借此优化触点运营?1.提高兴趣用户的转化?以一方数据赋能DMP（Data Management Platform数据管理平台）优化投放，提升目标用户比例、目标用户覆盖率、降低了目标用户的千次点击成本（CPM）?通过电商导流，提升天猫、京东的转化率?以线上DTC商城为主战场，不断沉淀消费者数。*数据来源：专家访谈、公开资料、增长黑盒新模式品牌自定义人群包泛人群大开口蓄水精细化人群种草渗透高意向人群转化提效粉丝人群运营人群深浅价值32 据，丰富用户标签，并根据成交情况和趋势，针对性地调整社群运营策略。2.会员积分体系增加粘性?初次进入小程序时，即可自动领取积分?收藏商品等操作也能获得相应积分奖励?用户收藏商品后，立白科技集团可以不定时提醒用户下单，提升复购率?提供多种积分消耗玩法，比如，以积分+付费的方式兑换商品，促进积分消耗流转和用户消费，使其持续活跃在品牌的用户池。3.会员裂变策略低成本拉新?设计“分享转发获取积分”“欢乐开盲盒”“会员日”等消费者活动，促使用户分享和转发品牌商品 链接，形成裂变传播。33第二类：兴趣驱动的服饰、美妆等行?共性：以兴趣/审美为驱动力，适合用强吸引力内容来运营用户。消费决策链路较短?难点：产品粘性低、消费者摇摆性强，品牌需要一个较为突出的卖点；运营策略不能是反复触达式。发展背景：美妆行业大多重视营销，且整体营销费用率在40%-50%之间，属于大红海竞争格局，每【欧莱雅】个细分品类竞争都很激烈。因此，品牌需要保持健康增长，才能有力抢占市场份额。对应战略：2010年，欧莱雅开启数字化转型之路，其围绕“提高投放效率、提供更好体验”两个主题展开应用。对于走高端路线的欧莱雅来说，需要通过深度运营，并结合线下门店的消费者旅程，提升消费者体验和粘性。2017年，欧莱雅开始打造的Datalake数据湖在用户数据资产的战略落地过程中发挥支撑作用，三年的搭建过程中，Datalake累计投入上亿元。*数据来源：专家访谈、公开资料、增长黑盒数据来源公域数据电商数据社交媒体数据零售渠道数据企业私域数据数据应用应用方向二：精准CRM，消费体验升级应用方向三：辅助内部业务决策应用方向一：精准广告投放数据储存和处理数据标签化?Brand level标签：不同品牌关注的消费者属性?Division level标签：品类偏好?Corp level标签：客户LTV等标签分层，打造超级标签体系深度学习企业DMP底层数据，构建AI模型，探索消费者属性与广告效果的关系，生成基于模型的预测性标签数据建模，提升标签丰富度?集团生态环境下共有标签上万个，标签经整合清洗后累积可用标签3000+?形成以LOreal ID为核心的可触达消费者数据、以device id为核心的投放数据资产及第三方洞察数据三类数据资产，数据丰富度由深及浅，覆盖体量由小及大数据打通?通过ETL、API等方式接入数据至CD?进行ID mapping，识别统一消费者，形成消费者LOreal ID，准确性达到行业最佳 数据接入，识别统一消费者3435应用方向一：精准广告投?做法：借助天猫商城、京东小程序、微信生态及公域社交媒体等各类渠道和触点，收集用户数据，接入Datalake。成果：2020-2021年，欧莱雅在Datalake上积累了大量的用户数据资产。其中，预估有几亿device ID在内，而这基本包括中国城镇的所有digit user?1.基于一方数据识别高价值人群，赋能广告投放精准获客积累用户device ID后，欧莱雅致力于通过数据建模和更精准的分析模型丰富用户的预测性标签，探索消费者属性与广告效果的关系，从而不断优化投放效果。一方数据圈选人群+三方平台拓展投放，从而实现精准获客。具体流程如下?在Datalake中选择用户数据，通过标签（性别、年龄、地域、消费能力等）和TA scoring给投放质量打分，选择高价值人群进行投放?用户数据从Datalake出库，进行安全审核，其中会经过复杂的审核流程?将Datalake ID或其他ID提供给第三方平台，进行lookalike用户拓展。2.精准计算信息流、OTA广告跨平台投放的ROI欧莱雅开发了cockpit 工具，该工具可以衡量数字媒体投资的ROI和生产力，并为企业投资做辅助决策。值得一提的是，在现有消费品中，只有欧莱雅能够计算以上数据。?数据收集?数据分析-应用36应用方向二：精准CRM，通过科技塑造场?追踪AFPP各环节的用户数量，将用户量KPI拆分至各品牌、各平台的不同团队，从而实现用户数据资产及可触达用户数量的积累?数据收集*数据来源：专家访谈、公开资料、增长黑盒Awareness广告触达群体Fans兴趣群体Prospect潜客群体Purchase消费者群体CRM团队转化率负责市场团队转化率负责37用户沉淀视角*数据来源：专家访谈、公开资料、增长黑盒欧莱雅线上线下数据打通派样派样小程序操作界面线下扫码，线上兑换，操作流程绑定用户信息，获取用户手机号活动流程视角通过小样派送，引导用户关注品牌公众号，欢迎语弹出客服企业微信添加邀请，线上进行追踪与客情维护通过小样派送附赠柜台手部、脸部护理提供服务的同时，要求用户留下手机号等信息，方便后续触达线上 微信私域沉淀用户线下沉淀用户38?数据应用私域GMV占整个集团的10%以内，这也印证了上文提到的，眼下欧莱雅的用户数据资产仍然更加注重投放效率优化。虽然GMV体量不大，但欧莱雅仍持续把真金白银投入其中。与此同时，打通线上线下运营链路，塑造消费场景的布局也是欧莱雅数据应用转型升级的原因之一。39应用方向三：数据辅助内部业务决?第三方舆情监控指标：欧莱雅对于舆情监控的需求有常态声量指标数据、搜索指数、媒体效果（品牌活动前后用户对品牌讨论度）、投放不同平台讨论趋势、直播观看人数、互动比率、下单情况、KOL及明星的常态监控等。以KOL和明星常态监控为例：欧莱雅评估KOL和明星影响力主要依托KSI及CSI指标。其中，KSI为监控KOL声量指标，CSI为监控明星的声量指标，分别包含明星的声量排名互动率、声誉、潜力及风险量能够帮助品牌了解未来的代言人人选，提升明星数据信息的精准度。实时追踪抓取数据：重点关注KOL的爆文率、互动率、内容质量、CPE的运营数?动态筛选运营策略（以KOL举例）：通过已有内部评分效果筛选KOL，重点关注KOL粉丝数、粉丝活跃度等指标除KOL和明星常态监控以外，欧莱雅会每天抓取并分析3.6万个网站上的数据，每年积累分析的消费者讨论量达2.5亿条。通过这些算法预测消费者偏好，从而为公司的产品卖点、内容方向等一系列决策提供依据。?数据收集-分析?数据应用，40发展背景：在逐渐饱和的国内服饰市场中，利用垂直品类进行小渗透、精细化转型，成为女装的破局之道。但是，乐町会员转化率极低，且缺乏合适的系统工具进行线上流量的会员转化，或通过线上渠道提升会员权益。对应战略：2018年，提升品牌会员总量是乐町的战略目标之一。具体而言，乐町对会员系统进行线上数字化转型，并借助第三方供应商的支持，搭建品牌专属的会员系统工具和相应的CRM数据中台，执行KPI为会员开卡转化率的评估体系。【乐町】41应用方向一：赋能品牌资产建设与用户私域运?现阶段，乐町的会员基础数据收集主要是通过线下转化而成。同时，乐町的天猫会员属于太平鸟集团旗下的子公司管理，两者同属于电商事业部，并不会回流到私域事业部进行运营。但在大型活动中，双方会联合线上商城进行数据共享，并在天猫、京东等商场做促销推广?通过用户基本画像数据与销售成交数据的交叉分析乐町发现，虽然低年龄段女性消费者的成交金额占比并非头部，但其成交量与销售总额却呈现逐年上升趋势。适逢品牌年轻化浪潮来袭，乐町捕捉到该机会点，并将Z世代消费者作为核心客群。在此基础上，乐町结合相关平台的二三方数据，捕捉到Z世代对个性化的追求，以及对新国潮风格的追捧。由此，乐町结合自身的品牌调性，推出“新中式风格”的品牌理念。代言人确认：通过会员端问卷调研及线下门店的深度用户访谈，广泛吸收消费者意见，确定系列产品的品牌代言人。?数据收集?数据分析，42品牌推广：选择在bilibili、小红书等Z世代群体聚集平台，挖掘相关博主，进行定向品牌广告投放?内审会：在每季度的新品发售前，乐町会邀请会员用户参与产品内审，其评估内容包括色彩、版型、面料等要素。同时，对于参与内审会的消费者而言品牌方将会无偿赠与内部新品?门店促销活动+小程序联动：通过线上线下的场景精准定位，将线下作为产品体验与会员商城入口，引导用户线下开卡、线上成交。?数据应用43门店促销活动+小程序联动：通过线上线下的场景精准定位，将线下作为产品体验与会员商城入口，引导用户线下开卡、线上成交?异业合作：通过与视频平台、大型卖场与支付平台等进行联名合作，实现了流量置换与用户流量池扩容的运营目标。，44私域运营+微信社交生态：以公众号作为私域运营的主要端口，保持公众号的高频度更新；通过扫描线下导购二维码，即可享受专属导购服务。45应用方向二：赋能爆款打?乐町会员行为数据的收集主要来自线上小程序商城通过会员权益激励并丰富行为数据总量。基本信息：用户若想使用乐町线上商城，须先进行会员信息注?购物数据：会员积分权益集中在小程序商城，提高用户主动交互与消费行为?数据收集，46地理位置：乐町会收集用户的地理位置数据，并使用第三方SDK插件进行二三方数据交叉收?数据分析-应用*数据来源：专家访谈、公开资料、增长黑盒核心客群选择通过全国会员销售数据、用户基本信息挖掘高增长潜力客群，确定核心客群的标签产品设计（IP/系列/风格）根据目标客群SKU销售数据，确定以国风国潮为核心的风格价格维度分析根据目标客群销售数据确定不同爆款的价格维度，主打中高端价位客群相关痛点及舆情将一方数据与二三方数据交叉分析和痛点捕捉，挖掘该群体对于个性表达的相关需求47第三类：差异化、个性化服务驱动的行?共性：不同细分群体甚至于不同个体之间，对于产品需求有着较大的差异，品牌能提供相应的个性化服务。产品粘性较强，用户生命周期较长，深度运营用户的回报更高?难点：消费决策链路较长，决策需更慎重，品牌方需要对用户进行较高强度的消费者运营，以维持消费者的品牌忠诚度与信任感。发展背景：2021年，国内护肤市场增速达到13%的高值后，便开始回落，但同时，互联网平台的公域获客成本却在层层攀升，仅依靠大面积广告种草来实现品牌增长变得乏力。赛道中的新锐品牌亟需寻找新的增长点。对应战略：对于UNISKIN而言，选择以用户数据资产建设作为现阶段的增长切入口，通过积累用户数据资产提供更为深度和个性化的服务，建立品牌链接，可弥补新锐品牌的品牌忠诚度劣势。【UNISKIN优时颜】48应用方向一：赋能产品研?在消费者私域运营环节，为了体现UNISKIN的护肤专业性，品牌方在私域入口设置了极为专业的护肤监测工具。而用户在被引入私域的一整个过程中，对于UNISKIN的认同感与信任感也在悄然植入?Step 1-在社媒平台投放内容投放关于皮肤护理技巧与皮肤自测的内容，在作为通向小程序的入口的同时，利用专业内容实现“光环效应”，让消费者对于UNISKIN专业性初步锚定，并达到种草效果。?数据收集49Step 2-跳转小程序承接流量通过问卷调查与AI智能视觉识别工具对用户皮肤信息进行收集与监测，并提供相应的皮肤护理建议。在收集个人用户基础信息与皮肤信息的同时，利用高科技服务向受众植入了“UNISKIN”“抗初老”“高科技”“智能化”等印象概念，品牌定位观感持续强化?1.引入期：1V1皮肤护理助手与针对性私域社群在用户完成小程序皮肤监测后，小程序会根据用户专属的皮肤监测报告针对性推送与其相匹配的私域社群与专属皮肤护理助手。在完成用户私域引流转化的同时，借助前期所收集的用户皮肤数据为其提供更具针对性的皮肤保养与护理意见，利用信息差优势，让UNISKIN比其他竞品更了解用户。2.成长期：皮肤护理助手提供更为专业的护肤指导当皮肤护理助手与用户完成建联后，护肤助手将会针对用户皮肤情况提供专业性的皮肤护理意见与护理产品，结合产品特性与用户皮肤痛点进行针对性推销。产品特性与用户皮肤护理需求的针对性对应，用户产品体验效果更为明显，随之而来的是用户对于产品更深的信任。3.成熟期：用户产品使用体验回访与线下专业性皮肤监测服务跟进在用户进行产品购买与产品体验过后，门店导购或线上皮肤护理助手会同步进行深入的体验跟进服务?数据分析-应用，50针对用户的产品使用情况对产品推销策略进行实时调整，同时邀请用户参与线下更为专业的皮肤监测服务。用户跟随陪伴式消费体验观感强化，同时线下皮肤监测服务的引导拓宽用户消费场景，让用户对品牌专业性与品牌可靠性有了更强烈的观感。4.休眠期：针对顾客前期购买产品针对性进行产品优惠券发放与推送结合用户皮肤护理需求与前期购买产品不定期发放用户产品消费优惠券，对用户进行唤醒服务，有利于潜客挖掘与老客焕活，强化品牌忠诚度。51应用方向二：深挖细分群体差异化需?应用方向二：深挖细分群体差异化需UNISKIN并没有针对35岁以上的抗衰老市场，与雅诗兰黛等传统护肤大牌进行直接竞争，而是以9095后作为核心客群，切入垂直的抗初老领域。得益于对销售数据的深度分析，UNISKIN成功在原有客群基础上，又进行了二次客群细分，并准确洞察到两类细分人群?UNISKIN在对多效抗老系列AB两款产品的销售数据整理中发现，尽管二者同期销售额相仿，但若结合用户基本数据进行交叉分析，能明显看出二者的核心客群的购买偏好明显不同。同样是抗老，但AB两款产品的浓度有差异，A产品专注于保养，而B产品更专注于修复。尽管核心客群同属于Z世代群体，但因年龄的细微差异性，年龄较大的客群对于B产品的复购率明显高于年龄较小的客群。借助于对销售数据的深度分析，UNISKIN成功在原有客群基础上又进行了二次客群细分，并准确洞察到了两类细分人群更为核心的产品需求，而更深的用户需求洞察便意味着更懂用户，这是与消费者建立信任感与忠诚感的关键所在?PART3解决方案53以上我们拆解了三类典型企业在经营消费者数据资产、实现精细化增长的探索实践，也通过实际数据展示了这一理念的效果。但是，对于想要学习借鉴的消费品企业而言，在追赶的过程中仍面临着两大挑战效率和成本。*数据来源：悠易科技、网易云商、增长黑盒私人顾问式营销用户生命周期运营用户数据资产全渠道共享数据云：协同业务触点搭建VOC（客户之声）专属VIP等级的客户服务基于精细化运营的AI外呼触达产品及服务改进策略门店导购企微会话存档客户体验指标管理本竞品消费者洞察全域本竞品问卷调研数据云：轻量级搭建数据体系营销云：全域链接与营销运营广告云：丰富数据资源接入广告云：用户标签多维度分析智能分群与精细化管理用户数据赋能业务、产品优化搭建用户数据标签体系多渠道、场景用户数据收集数据资产赋能品牌营销投放自建数据中台跨平台数据分析悠易科技网易云商品牌策略数据收集数据分析数据应用全渠道客服效率：由数据量、数据分析能力、数据整合能力共同决定。成本：由技术、人力、运营资金、投入周期构成。以上这些因素的发展差异将会使不同的品牌增长呈现指数级的差距，随着时间的推移，直至形成代际差异。因此，用户数据资产管理体系的落地实施对于品牌方而言是一个持续性、高投入的转型过程。为了让品牌在尝试用户数据资产管理的过程中，既降低门槛，又少走弯路，我们总结了如下策略，并为每条策略准备了对应的解决方案。通过对市场上现有工具的调研，我们发现网易云商和悠易科技能够协助企业快速实现数字化转型。5455网易云商如何快速、低成本落地数字驱动客户关系运营，网易云商给出的思路是：以品牌和消费者离得最近的服务触点为起点，在服务过程中沉淀用户数据，持续优化服务体验；同时，再通过用户调研与洞察的分析延展，建立起拥有深度画像标签的精细化客户关系体系，从而指导客户服务由 被动 向 主动的升级迭代，以服务驱动存量增长，形成服务营销一体化闭环?1.数据收集：闭环被动服务之所以要从被动服务场景作为切入点，是因为被动