2024数字化运营增长指南3.0-企业数字化案例深度解析.pdf

数字化运营 增长指南 3.0企业数字化案例深度解析20+全行业案例AI营销场景设计运营最佳实践集序 言增长是企业的最终目标，AI是未来5年最重要的营销生产力。2015年，我在中国创办了Convertlab这个带有实验室色彩的一体化营销云企业，以“数据驱动增长”为核心定位，帮助企业实现营销破局。创业7年，Convertlab见证了“营销云”从非主流成为主流，“私域”成为行业流行色。15年到17年，哪怕大数据、增长黑客，流量池这些概念轮番出现并成为市场热点，客户对数据驱动的平台和应用，如CDP、MAP却仍然陌生。以至于到了2017年9月，Convertlab尝试把“营销科技（MarTech）”这个词引入中国，举办了国内第一个营销科技峰会，试图借此加速行业认知，推动客户需求的出现。疫情带来的冲击，数字化一夜间成为企业普遍的战略重点，而营销恰是众多企业触达数字化的首个入口。很多企业已经部署了不同类型的数字系统，在日积月累的应用中沉淀了大量的用户数据资产。近几年，CDP和MA的概念又大火，市场逐渐形成了一个共识企业利用数字化技术，帮助企业识别、发展、精细化服务客户，提高客户的满意度和忠诚度，从而提升企业收入。23年，AI大模型的大势来袭，Convertlab积极拥抱新浪潮，规划了新的业务版图。我们推出了CMC的全新智能化底座AI Hub，并在企业级AI应用以及CMC的AI Copilot上完成了很颇有成效的落地尝试。当然，对很多企业来说，应该是直接信任AI还是信任企业内部的专家决策，是需要很多的论证才能做出选择的，因此很多企业对AI的尝试是相对谨慎的。但我认为，今年大家会看到AI对业务流程的决策赋能会逐渐变为现实。我们的预测是，AI将成为未来5年企业最为重要的营销生产力。数字化运营的大趋势之下，Convertlab的数字化价值也在飞速跃升。目前，Convertlab已为超过400家知名企业提供企业级服务并获得最佳实践，并在零售、快消、耐消、金融、汽车、企业服务等行业内形成大量客户成功案例。我们希望秉承“数智赋能每一个岗位”的数字化理念，通过这系列数字化运营指南将各行业标杆品牌的数字化成功案例，仔细梳理并全面、毫无保留地分享给大家。Convertlab 联合创始人兼 CEO 高鹏0102目 录数字化运营的前-中-后链路Convertlab 数字化运营典型案例01021.1 AD Hub|实现企业营销全域全场景拉新1.2 DATA Hub|实现企业数据全链路业务性管理1.3 DM Hub|实现企业精准营销自动化1.4 AI Hub|实现全链路营销智能化1.5 CPM|实现企业全链路数据合规2.1 快消服饰行业 全链路营销实践案例2.2 日化行业 全链路品牌升级体验2.3 美妆行业 数字化零售先驱者案例2.4 白酒行业 CEM线下线上一体化案例2.5 家电行业 全渠道会员精细化运营2.6 家居行业 消费者全生命流程个性化沟通案例2.7 零售和消费品 用运营思维提升会员价值2.8 户外运用品牌 洞察历史数据指导数字化业务2.9 隐私计算 文娱行业和汽车行业场景实践2.10 喜剧领域头部公司 提升3000万+会员数字体验的场景实践2.11 国内一线茶饮品牌 深耕价值运营，守护行业领军地位之战2.12 一线国民奶粉品牌 大幅提升会员业绩贡献的精细化运营策略0607070810122432435462707682889396CONTENTS03Convertlab AI 营销场景设计与典型案例032.13 汽车轮胎头部品牌 活动支持效能提升30倍的“秘密”2.14 头部奢侈品品牌 智能化SA任务分发管理，优化VIP客户体验2.15 国际运动零售品牌 内外数据整合，基于Persona指导运营策略2.16 全球知名玩具制造商 从0到1产品搭建，年纳新至千万级会员2.17 国内一线股份制银行 通过精细化运营提升业绩超过30%3.1 高端健康服务品牌（一）门店员工AI情境对练，大幅提升销售技能3.2 高端健康服务品牌（二）IT员工的AI分身，随时应答员工提问3.3 高端健康服务品牌（三）更多探索：追踪用户给出的点评，保持 舆情明锐度3.4 AI驱动的门店导购助手 让门店导购变身人机智能协作的AI Copilot行动队100106110114117122126129133运营场景最佳实践：做好这几个，赢下一整年044.1 微信场景运营 高效实现公众号获客、互动与销售转化4.2 轻量级业务诊断分析 以电商数据分析为基础，设计运营策略4.3 自有电商拉新获客 私域数据公域所用，全链路捕获高价值流量4.4 会员服务自动化沟通 “一劳永逸”搞定一整年的会员沟通138143149154数字化运营的前中后链路0105Convertlab认为，企业的数字化基础设施，应该具备私域客户经营、公域流量经营、数据资产管理及智能化四方面的关键能力。这集中表现在建立私域流量池以更低成本持续经营客户；以数据为依据衡量和优化流量渠道去获取更高质量的客户流量；沉淀数据资产并通过数据洞察和数据激活实现数据资产变现和在营销闭环中利用AI赋能以应对更大规模的数据和更复杂的营销场景。因此，以数字化基础设施为目标打造全链路营销云，就可以为企业实现“全渠道（线上/线下/公域/私域）、全场景（围绕客户生命周期的沟通策略覆盖和实现各业务转化的营销活动）、全链路（贯穿客户旅程中的前链路拉新/中链路培育/后链路转化的营销策略设计、执行和衡量过程）”的精益客户运营。Convertlab Marketing Cloud，是以数字化基础设施为目标，打造的全链路营销云产品，其矩阵组成为智能广告投放平台（AD Hub）、业务型CDP（Data Hub）、营销自动化引擎（DM Hub）以及AI 赋能平台（AI Hub）。此外，随着国内数据保护相关法规的更新迭代，合规要求对企业经营提出了新的挑战。企业急需找到一种高效低成本的方式来实现合规经营，于是聚焦同意和偏好管理（Consent and Preference Management）简称Convertlab CPM的平台应势而出，通过该平台来实现收集数据、同意和偏好管理，可以随时开启或者终止处理活动，确保所有的信息处理都合法合规，有据可查。AD Hub代表公域流量经营基础设施，构建广告营销生态，评估广告监测和全链路效果，拥有最新的RTA及联邦学习能力。Data Hub代表数据资产基础设施，作为国内首个实时CDP产品，支持实时的全渠道用户画像，洞察决策及激活数据资产。DM Hub代表私域客户经营基础设施，增加新的私域营销渠道，同时大幅增强自动化引擎，支持万物互联自动化营销。AI Hub代表智能化基础设施，以国内外主流AI大模型为支撑，提供企业级AI Agent平台，和大量开箱即用的企业级AI应用。CPM代表企业数据安全合规底座设施通过同意与偏好的管理从采集授权、记录授权、管理授权、数据分析与优化与其他业务系统集成完成企业数据资产的安全合规。061.1 AD Hub实现企业营销全域全场景拉新近年来兴起的链路营销，代表着一个营销生态内公域与私域资源的整合，以技术方式优化的用户转化路径。全域全链路营销，则在链路营销基础上，增加了跨生态流转的可能。AD Hub产品的推出，解锁了Convertlab Marketing Cloud上的广告能力，“一纵一横”实现了基于数据驱动的全域全链路营销闭环。一纵代表对用户的纵深追踪，贯穿着整个客户生命周期。数据的跨媒体前中后链路的打通起了至关重要作用。只有打通数据、沉淀数据资产，才能有效地收集和统一管理在不同触点的客户数据，进而了解客户并为他们量身打造营销内容。一横则代表跨生态和公私域的场景流打通。在覆盖不同流量的基础上构建各类跨域流转场景，例如在已点击人群的跨渠道重定向时呈现相关但不相同的创意，又例如用户从广告导流到公众号或小程序后，根据这个用户在不同广告渠道点击的素材来提供个性化的商品和内容。这样，客户在触达任何渠道时，品牌都可以无缝跨渠道与用户沟通，创造出一致的用户体验。AD Hub将会把“一纵一横”能力结合在一起延展到广告世界，来形成全渠道用户运营平面，再在这个平面上提供运营赋能来打造“品牌认知-兴趣唤起-行动激发-深度转化-保持忠诚-赋能拉新”的用户旅程，把更多、更优质的客户从公域带到私域，同时让用户私域的行为和数据又能赋能公域的拉新，从而实现营销大闭环。AD Hub提供全域全链路广告工具箱（包含Trading Desk/RTA引擎等投放应用；DMP/广告监测/三方标签市场等数据应用；素材库与智能创意等内容应用），帮助企业提升新客获取与老客激活的效率与效果。AD Hub定位帮助广告主构建自有广告营销生态，期待成为企业与各大媒体/各大数据生态的高效连接者，共建工具的运用可以深度释放一方数据、三方数据与媒体数据能力结合的价值，我们也在持续拓展优秀媒体、数据和内容合作伙伴，旨在助力品牌构建一个丰富的、可持续进化的自有广告工具生态。071.2 DATA Hub实现企业数据全链路业务性管理1.3 DM Hub实现企业精准营销自动化面对千万级甚至上亿级的用户数据，光靠跨部门的梳理协调效率是极低的，企业迫切需要一个中台，将天猫/京东/公众号/小程序以及门店线下数据等支离破碎的数据全部打通，进行高效率的统一管理。但是，这样的数据平台并不能完全解决业务部门的增长需要。一个合格的中台一定是业务驱动的，且最终要在业务上体现价值。基于这样的设计理念，Convertlab推出了全新的“业务性CDP产品”Data Hub，包含了数据接入、数据清洗、数据资产、数据应用和数据赋能几大模块，分别对应采集、统一、分析和激活几个核心能力。通过数据源管理和数据连接器先将数据孤岛的状态打破，在完成数据接入后进行数据清洗确保数据整洁。之后再将数据从较为原始的阶段推进到具有更清晰、具有业务含义与洞察的阶段，我们称为搭建One ID体系、形成客户画像，帮助企业从360全局视角洞察每一个客户的偏好，甚至洞察客户与客户之间、客户与商品之间的关系，然后给他们打上标签、做好分组，再赋能给其他业务系统，“投其所好”地开展营销，最后再将营销后产生的数据回流到CDP，完成持续加工出更精准的用户画像的一整套营销数据的闭环流转。作为Convertlab最早的一款产品，DM Hub已相对成熟，为了它的精细化打磨和应用深度，Convertlab在近年花了更多时间，使它在场景连通、应用深度和开放能力上更加优秀。DM Hub围绕客户全生命周期进行精准化营销，为客户建立起全渠道的获客能力，在不同渠道对客户进行身份识别和匹配，生成精准的360客户画像，让品牌真正了解自己的客户群体。有了客户画像，就可以与客户进行个性化的营销互动（Inbound内容互动和081.4 AI Hub-AI Copilot与企业级AI应用实现全链路营销智能化Outbound消息触达），且所有策略都可以通过一个自动流程搭建出来。流程搭建好并执行后会有对执行结果的统计分析与生成报表，并通过分析洞察发现问题及时调整策略，以便更好地执行下一场营销活动，整个过程就构成了一个完整的营销闭环。在内容互动上，DM Hub支持通过微页面/微信图文/App或小程序Banner/H5游戏和官网与客户进行互动，并记录客户的互动行为。在消息触达上，我们支持通过短信/邮件/App push/微信模板消息/企微消息等方式与客户建立沟通。而通过自动流程编排整个活动策略，主要是由触发事件、条件判断和执行动作这三部分组成。整个流程搭建只需用鼠标拖拽流程组件，就可以快速搭建出一场营销活动，非常便捷。通常组织一场复杂营销活动至少需要15天，而运用自动流程可以缩短到三天，甚至更短的时间。关于活动效果查看，可以把收集到的大量活动数据基于数据对象、指标、维度、时间范围等进行设置，灵活搭建出所需要的分析看板。除了提供属性、行为、订单和漏斗分析等基础分析能力外，还提供了一些更加贴合业务场景的高级分析能力，包括RFM分析、同期群分析、商品组合分析、交叉分析、转化间隔分析等等，且多个分析组件可自由组合，更加直观。以上内容构建了完整的DM Hub精准化营销体系，在此基础上，它的灵活性、个性化、自动化、行业化和安全等方面也在持续增强。DM Hub今天的产品能力，是在服务大量客户的实战经验中而获得的，与其他产品相比，我们并没有选择绕开那些营销场景最复杂、数据量最大、实施难度最高的客户，而是与这些客户站在一起，去处理更深层次的营销难题，客户的支持和陪伴永远是我们不断前进的动力。在完成全链路的自动化之后的下一步就是智能化，2021年Convertlab已经开始研发数据智能引擎，2023年Convertlab更是积极拥抱大模型，首批开通Azure OpenAI商用服务权限，开始了产品智能化的加速进程。09在AI大模型时代，AI会对企业内每个成员的能力进行增强，无论企业愿不愿意，员工个人可以有意愿去用AI来把自己升级成一个“超级个体”，这就是个体增强模式，即每一个人会有若干个AI应用围绕自己，让自己变强。再进一步，则会进入协同增强模式，即在人控管理和控制接力的情况下，一群人和一群AI应用一起来协作，产生“超级组织”。这是追求效率、追求发展的企业都会积极采纳的事情，所以最终企业整体的“AI Copilot化”程度就会成为新竞争力。对于Convertlab的一体化营销云产品矩阵来说，首先，在前链路，用Copilot模式将AD Hub与AI结合，可以基于原有数字广告投放平台的能力运用客户行为数据、媒体人群包投放效果数据构建looklike模型，自动挖掘一方数据高潜力人群包进行广告投放；通过现有的AIGC开源大模型的能力，根据客户需求自动生成营销文案或者图片素材用于创意制作；解读投放效果，进一步利用媒体投放数据训练模型，自动提供广告在出价、人群、预算等方面的策略建议，不断优化投放策略。在中、后链路，将CDP、MA产品用AI Copilot模式，通过AI多因素刻画人群360画像；利用洞察分析AI(聚类算法)分析利用特定规则因素考虑不全面而产生的特定需求被忽略的问题；在自动化流程中更快速准确地响应消费者需求，通过任务驱动的多轮对话，更深入地洞察消费者，自动产生实时的用户反馈和数据监测，从而帮助品牌制定更有效的营销策略。除了为CMC赋能的AI Copilot，我们也断言，基于新一代AI技术对企业运营的深刻影响，企业级新型AI应用即将迎来爆发，它会大幅提升企业运营效率，加速企业数字化转型。我们认为企业所需要的新型AI应用需要足够了解企业特定业务领域的信息和相关知识，然后借助大模型等AI技术，可以形成可靠且智能的决策能力，同时提供诸如对话、动态交互界面、数据输出等有效互动的方式，并且可以与企业的其他IT系统和内部业务系统流程充分集成。当然，根据功能需求和成本考量，也需要选择最适合的基础大模型。对于以上这些能力，我们正在通过全新升级的AI Hub来一一落地实现。AI Hub现在已经进化为一个AI Foundation平台，Convertlab自主研发的智能编排能力，正在基于规则结合AI推理的混合决策系统，帮助诸多品牌方构建企业专属的AI Agent，如营销文案标注、数据治理应用、企微智能导购等等。在2023年，这些应用还只是小规模的尝试，但我们预测，在2024年，对AI新技术的拥抱会充分泛化，这类AI应用将会大规模渗透、采纳和涌现。101.5 CPM实现企业全链路数据合规个保法施行后，企业在开展营销活动的时候，需要尊重消费者的主观个人意愿，获取个人同意后才允许进行相关数据的采集和处理，消费者也可以根据个人偏好，来决定企业对其进行的营销方式和内容，这就需要企业管理用户的“同意”与“偏好”信息，国外称之为Consent&Preference Management，简称CPM。我们可以从两个层面来理解企业进行CPM的核心任务：同意管理，和偏好管理。同意管理，就是用户明确声明他们愿意与企业共享哪些个人数据，用于何种用途，企业也会说明清楚收集、处理并存储这些数据后，将用于何种业务目的。业务上我们通常把它们称为“授权同意”或“订阅”。偏好管理，就是记录用户希望企业通过什么渠道、在什么时间、以怎样的沟通频率、与他们沟通什么内容，并按照用户的偏好选择，去动态调整营销策略。这两个核心任务，当然可以通过产品化的方式实现。现在，Convertlab就将正式推出自己的CPM产品，这是专为满足企业进行同意与偏好管理的平台，可实现从获得同意、管理同意、优化同意率，到最终服务于用户请求和营销策略的全生命周期管理。Convertlab 数字化运营典型案例02快消服饰行业全链路营销实践案例单场活动就冲到5千万 客户提前完成KPI流量红利消退，获客成本不断提升，品牌坐拥千万用户但运营能力较为薄弱“数据生态”尚未成型用户身份不统一，无法理解用户360画像；数据分散各渠道和系统，且未做清洗；标签体系不完善，未对用户进行分层；前后链路未打通，难以释放数据价值。痛点一“数字化转型”需求复杂缺乏跨部门协同能力，变革速度受限；无差异沟通难以满足多样化需求；自动化推送能力有限，营销费时费力；缺少一站式数字化营销平台；缺少可视化数据看板，仍用Excel。痛点二“流量争夺”力不从心媒体渠道众多，账户难统管；预算消耗如流水，效果却不尽人意；投放策略依赖运营人员，缺乏数据评估与深度洞察；想兼容多方数据协作拓量，却不知如何保护一方数据安全。痛点三客户痛点12扫码获得更多资料13全链路运营，让数据更有价值，助力效果、效率双提升解决方案全链路数据互通打通品牌全链路数据，建立统一的用户认知；搭建品牌标签体系，适用于实际业务场景沟通与运营；创建多维度用户画像，智能化全群分组。实现精准营销闭环迭代搭建营销自动化平台，满足品牌高频大规模的用户运营需求；不间断的用户运营互动，减少重复化工作，降低品牌人力成本；可视化数据看板，并持续基于回传数据不断自我优化营销策略。智能策略引擎聚合主流广告平台与媒体，让品牌可对所有广告活动统筹管理；提供多维度策略模型，最大化释放品牌私域数据价值；提供安全的环境，联合多家媒体平台和三方数据商，为数据赋能。12314“你们的方案看起来不错，但是我们公司非常看重KPI，可以做一份通过你们解决方案带来的ROI预测吗？”这是Convertlab鞋服行业品牌客户的一个要求，该客户聚焦鞋服快时尚领域，在国内稳扎稳打了近30年，与它同个时期创业的品牌，很多都已经在行业大浪淘沙中消失身影，但该品牌却仍然保持着增长的势头。即使是在疫情影响的近一两年里，该品牌依然有很大一部分的收入来自线下门店，全国数千家店的会员数量加起来近千万。当然，这也意味着在线上营收场景还有很大的增长机会。该品牌并不是没有去做过数字化营销的尝试，反而是早几年就开始探索过“实时营销”，结果却没有满足期望，于是按下了暂停键。在及时止损的同时，等待时机重新出发。经历了这几年国内数字化营销的发展，品牌标配的微信公众号、小程序、企业微信、电商平台、短视频平台等渠道发展，沉淀了足够多的存量用户数据资产，该品牌客户重新出发的时候到了。客户希望通过Convertlab一体化营销云工具，对用户进行精细化运营，通过个性化和自动化营销，大幅度提升新客和老客的复购率；同时整合多个渠道触点，实现数字化运营能力闭环，全面提升企业数字化营销效率。目前，项目实施已初见成效。过去，企业的订单分类筛选等全部由人工完成，需要手动拉取人群包，由于会员数量庞大，手工筛选人群都要花费近一周的时间。现在，通过Convertlab营销云发起一场营销活动，实时筛选人群进行分组只需要几分钟就能完成。客户的数字营销效果获得了极大的提升，一场活动带来的销售额高达5千万，用户复购率直线上升，整体项目的ROI数值包含软件采买费用后依然高于行业平均水平。那在这个过程中Convertlab针对用户精细化运营做对了哪些事情，帮助客户获得了复购率的提升？现在来一一拆解。15历史数据分析与洞察 设计可落地的业务场景策略01在营销场景中，“人-货-场”是一个经常被提起的概念。在这里面有一个很有意思的点是，人-货-场的顺序很重要不能乱，想帮企业卖货，第一个就要把人研究透。Convertlab先做好了用户数据的身份统一，打通企业门店、微信公众号、小程序会员、企业微信等渠道的数据，补全行为数据，全渠道整合得出清晰的用户画像（user profile）。因为后面会提到另一个用户画像（user persona）在这里也跟大家分享下两者的区别：用户画像（user profile）偏理性，一般基于用户在系统里产生的真实数据、行为特征和用户主动填写的行为资料，利用已经获得的数据，用来勾勒用户需求、用户偏好的数据分析方法。用户画像（user persona）偏感性，一般来自于用户访谈、用户研究，比较抽象和感性，帮助大家去认识当前的产品所主要服务的用户是一些什么类型的人，用于运营与数据分析等场景。基于上面的数据治理基础，将全渠道产生购买的人群分为新客、老客、活跃老客、沉睡客四类，针对性地对用户历史复购订单数据进行分析，得出复购关键因子。如何理解复购关键因子？就是决定用户复购转化的关键点，可能是某款商品，也可能是某个客单价区间。通过人群定义与复购关键因子分析，再对同组人群的关键沟通时间点分析，建立后期触达的沟通频次，在不打扰用户的情况下，精准传递活动信息。人群分组：多维度全方位将千万级存量用户进行人群分组，构建清晰用户画像16先跟大家简单的解释下什么是聚类分析？聚类原本是统计学上的概念，现在属于机器学习中非监督学习的范畴。从定义上讲，聚类就是针对大量数据或者样品，根据数据本身的特性研究分类方法，并遵循这个分类方法对数据进行合理的分类，最终将相似数据分为一组，也就是“同类相同、异类相异”。在进行聚类分析时，大家并不知道具体的划分标准，要靠算法进行判断数据之间的相似性，把相似的数据放在一起，探索和挖掘数据中的潜在差异和联系。在对用户购买行为进行聚类分析时，要首先设计好商品品类的标签，从大类标签到中类标签再到小类标签，一层一层的细化。设计好标签体系后，通过聚类分析对用户商品偏好进行分析，最终得出不同人群的商品偏好标签。品类偏好标签：基于用户全网行为进行聚类分析并通过算法帮助品牌判断用户偏好17通过对大量用户群体数据的分析，构建出多个user persona用户画像模型。比如其中家庭用户群体的画像模型，人群的特征是3040岁、有孩子、折扣敏感、客单价150200之间等。通过这些人群特征，去挖掘用户潜在需求，同时结合历史数据分析出对应人群的关联商品。比如在夏季买过T恤的人，推送对方短裤相关的上新/优惠券，购买转化会更高。在设计精细化运营策略过程中，Convertlab从分析人到分析商品再到人+商品一起，逐步迭代运营策略，不断地去每个场景做细分，通过个性化内容沟通，实现精准推荐提升转化。商品关联推荐：构建Persona用户画像模型精准定位用户需求，寻找最优关联商品18个性化内容触达 实现用户精细化运营02有了前面做好的人群包分组和用户商品偏好标签，下一步是个性化沟通策略的落地。策略靠人来不断细化和输出，系统去自动执行一系列的精准营销流程。依据新客、老客、活跃老客、沉睡客四大人群场景，划分了对照组与测试组进行实验。测试组选用个性化内容进行沟通，如在内容中提到该对应人群的复购关键因子，挑选关联度高的复购商品推荐/赠送优惠券等；在对照组，默认发送对组内所有人群都一样的促销活动信息。两组人群的转化效果截然不同，测试组人群转化率提升了750%。这个反馈让客户也有了极大的信心，尝试全面推进个性化营销，进一步提升存量用户的复购率。个性化沟通：提供个性化沟通策略自动触发精准营销流程，提高用户参与度19依据Convertlab过往鞋服零售行业服务的经验，会发现对用户的关键沟通时间节点一般是7天一次，效果最好。可以看到上图在沉睡客的举例中，沟通频次的时间节点一般是以7天为单位展开，比如2周14天4周28天，同时结合节日/大促时间/特殊纪念日等场景一同展开，让二次营销自然触达。中间根据顾客的行为反馈，实施调整营销策略。如顾客依然没有进行复购，换个策略再次进行商品推荐；顾客产生复购的情况下，可使用优惠券Push他产生更多消费。在这个过程中间，也要去筛选客户的偏好渠道，比如看用户在微信公众号、短信、企业微信社群等哪个渠道的响应次数最多，通过用户偏好的渠道来进行触达。有些用户几乎不看品牌过去发的短信，一次都没有转化过，那在短信营销的时候就可以把这群用户拎出来，让这部分之前浪费的营销预算花在其他更有价值的地方。用户复购：通过全息用户洞察进行差异化二次营销低成本实现私域用户持续复购20微信图文分组：根据人群偏好进行分组推送大幅提升图文打开率微信公众号图文打开率受到短视频赛道冲击逐年下降，各个平台都在争夺用户的注意力时间。如何在逆势中找到新的增长点？对微信图文分组个性化推送是个好方法。经过对全渠道的数据整合，可以得出微信粉丝人群的品类偏好，通过人群分组推送个性化微信推文，实现微信图文打开率的提升，进一步带动用户购买转化率与客单价的提升。尤其是对于拥有成百上千万粉丝的品牌公众号来说，粉丝越多图文打开率的越高，反馈在购买转化上的效果就越明显。21数字化运营效率提升反哺业务场景赋能营销闭环03搭建好Convertlab一体化营销云系统，能够将CDP（客户数据中台）与 AD Hub智能广告平台进行对接，连接公域和私域，加速营销全链路的数字化、自动化、智能化，赋能品牌营销的效果升级。落在具体的业务场景可以从库存清理和爆款打造两个场景来举例：秋天过完了，还有一批男士单鞋的库存量很大，怎么快速清理库存？市场营销部门有了计划，针对过往购买男士单鞋的人群数据，筛选出这群人的用户画像，借助lookalike技术通过这批种子用户进行媒体侧第二方数据的拓展，快速建立广告投放模型，找出更多相似的消费人群，触达更多潜客提升转化。库存清理：通过站外引流帮助品牌清理滞销货品下单新用户占比97%22爆款打造：通过精准人群包投放，助品牌打造爆款同时指导优化前端投放，节约投放成本只要是卖货就逃不过打造爆款。但宝洁的那套大渗透大渠道的玩法已经不再流行，现在的营销更适合将大渠道拆分为多个小渠道，在每个小渠道里做大渗透。就拿在朋友圈广告投放来举例，目标人群用户画像不精准的话，投放转化自然不会高。通过DMP平台进行实时监测，对比投放用户画像与目标用户是否一致，指导前端投放标签更精准。23经过上面数据分析、用户画像、个性化触达、公私域联动这一套组合拳下来，该品牌客户的用户运营也从“浅水区”走向“深水区”。过去，企业坐拥大量会员数据，却难以发挥数据价值，会员运营简单粗暴，缺乏精细化管理的思路和手段。在广告投放上的效果也不太理想，拉新和转化效果不佳，ROI低于平均水平，让品牌对拉新失去信心。现在，企业通过Convertlab一体化营销云打通全链路触点数据，结合深度用户画像洞察，激活数据价值。通过智能模型和算法，聚焦精准化沟通驱动业绩增长，从公域传播拉新到私域促活转化，互相联动形成有效营销闭环。日化行业全链路品牌升级体验电商大促从百万级上升到千万级 Convertlab可复用的品牌零售私域解决方案受限于传统营销模式，存量会员运营低效且耗时，缺少自动化营销工具会员部门痛点会员ID打通率仅8%，沉睡会员占比75%；会员属性信息单一，且外部渠道未打通；会员模型分析较浅，发券活动ROI低。痛点一IT部门痛点缺乏完备的用户SuperID打通工具及标签体系建设；营销人群需手动圈群进行，效率低下。痛点二商品部门痛点新品研发缺失用户洞察来驱动；用户反馈依赖传统人工手动收集。痛点三电商部门痛点缺少精准触达运营工具；会员运营精细化待提升，无法对会员内90%未消费人群进行重定向触达。痛点四市场部门痛点多家供应商，数据分散；无实时营销监控能力；效果数据回溯困难且效果数据需手工分析。痛点五客户痛点24扫码获得更多资料25全渠道洞察消费者，让数据驱动营销变现，实现个性化自动化营销解决方案数据治理洞察客户补齐及沉淀一方数据，并将全渠道数据打通；构建形成全渠道消费者360度画像；建立初步标签体系，深入洞悉用户行为属性特征。应用营销场景实现创收针对核心营销场景（如：拉新转化、沉睡唤醒）设计落地策略；提供简便易上手的自动化营销工具；营销人员实现灵活客群圈选，并进行个性化运营。优化用户旅程效果数据回流，并实现自动化分析能力建设；实现用户全生命周期的自动化运营，打造数字化运营闭环，并持续迭代优化。12326“后天就是11.11了，每天都能收到各种品牌的短信/微信轰炸，这个说送你优惠券，那问你对我们的产品满意吗，还有一个发今晚0-2点全程限时3件8折害，不仅想让我熬夜还想让我再多买几件，我的钱就那么好赚吗，好像还真是的。现在的品牌都比亲妈还懂我，推的都是我喜欢的。”依托于大数据而生的精准营销在电商领域真是发光发热，尤其是私域电商这块，通过品牌自己的流量池，利用数据精准洞察，直接触达消费者，转化率高成本低。国内某知名生活日化用品品牌，其母公司去年完成了IPO上市，该品牌产品主打健康、自然，生产的棉柔巾受到妈妈们的热捧。通过对私域的精细化运营，该品牌官网、小程序和App等自有平台渠道增速相较于去年同期比第三方电商平台增长了好几倍。在去年疫情期间的时候，线下消费受限，为了打通线上和线下的经营场景，盘活全渠道数据，赋能品牌精细化运营，该品牌客户找到Convertlab一起探讨当下的瓶颈与未来的目标，以及自动化营销工具如何赋能企业，从而促进销售增长。Convertlab团队通过为客户搭建一体化营销云，以用户体验为中心，赋能企业私域精细化运营，全面推进品牌数字化转型。下面，让我们一起来看看我们针对该客户的具体策略和执行。27微信生态营销触点打通线上线下互通融合02客户基于微信生态，将小程序的用户跟公众号的用户做互通，公众号的用户要跟社群的用户做互通，线下门店导购和线上社群的用户做互通。“三通”之下分析完整的用户生命旅程，从内容营销+数据运营双管齐下，对各个营销环节精细化运营，来实现倍速增长。数据治理实现消费者身份统一构建360度客户画像01结合客户的业务场景，设计数据治理方案。我们基于人、货、触点三个维度，打通了门店、官网、微信小程序、电商订单、企业微信、社群等数据，进行全渠道整合，实现消费者身份唯一ID标识，并统一识别其特征。当消费者身份ID标识打通以后，对开展营销活动有精准的指导意义，首先能够清晰地看到客户画像，其次是在第三方平台投放广告阶段，能够减少对消费者的广告干扰。最后是通过数字化线下品牌活动，补全和沉淀消费者信息和行为数据，完善消费者画像。如线上扫码报名去线下门店参与活动、线下门店扫码参与H5小游戏等形式。对全渠道数据进行全面立体地分析与洞察，把不同门店会员在不同时间的贡献度、利用经典RFM模型把人群与商品结合、结合会员偏好地区等方向进行用户分层，得出多维度的消费者360度画像，建立标签体系。基于标签体系，企业能够在客户的生命周期中，通过持续的互动，来实时、动态、全面地不断修正消费者画像，让客户的竞争力又上了一个台阶。28过去线下场景以导购个人主观能动性为核心，吸粉方式单一，并缺乏数据支撑，回溯入会指标和销售来源困难。现在通过线下带参数的二维码投放，线上个性化引导消费者丰富个人信息，入会指标可量化，客户来源可追溯，还能为品牌提供及时主动触达消费者的能力，通过新人礼促进会员入会，便于后续开展强针对性的营销活动。拉新引导过去新粉关注品牌的旅程相对单一，未能有效使用新粉48小时窗口，进行多波段跟进促消费，且触达方式仍以推文为主，缺乏多种素材及形式联合沟通。现在，牢牢把握新粉48小时窗口，促进消费者首单转化，洞察储备用户品类偏好。根据首单购买，反哺用户品类偏好标签，多波段式跟进触达。首单转化29过去缺少工具对会员数据进行细分维度圈选分组，无区别化权益推送，转化率低，优惠券推送ROI低，难以获得提升，需分别去不同供应商平台进行权益发放，缺少“一站式”数字化营销平台。现在根据系统用户模型圈群，通过对消费者的购买力判断、用户偏好品类、用户偏好渠道等数据分析进行不同策略的分渠道推送，实现“一站式”个性化权益发放，从而提高复购率，优化优惠券投放ROI。会员复购过去很多品牌的大部分营销预算都放在了获客阶段，却忽视了争取一个新客户比维护一个老客户的工作量和成本会高出5倍以上的事实。现在通过对品牌沉睡用户细分，梳理出定向的人群包，进行策略测试迭代，用偏好利益点与个性化文案设计，通过精细化大规模用户运营策略，激活转化用户。沉睡用户唤醒30过去手工离线捞取消费者的领券是否核销，加购是否下单等信息，错失转化最佳时机。且小程序内的流失行为未能及时捕捉，导致消费者沟通缺乏个性化，消费者转化路径未建立体系化管理。现在通过营销自动化工具，获取消费者交互行为，实现小程序内用户生命周期管理，针对“跳出”及浏览未下单消费者进行重定向营销，快速召回消费者，降低营销成本，获得转化和客单价提升。电商重定向过去门店导购，全凭个人兴趣发展和沉淀客户，缺少与客户沟通的契机和节日关怀物料，无法精细化运营社群里的客户。现在通过自动营销系统，赋能门店导购进行私域社群运营，可以发展忠诚客户为KOC（关键意见消费者），设置相应的推广活动，赋能KOC实现裂变拉新，同时用数据量化导购的业绩，提升导购销售积极性，实现门店业绩上升。赋能导购社群运营31自动化营销工具赋能私域运营带来业绩增长的喜悦03在某次电商大促节点上，该客户通过我们的自动营销系统，多段循序渐进式对客户进行触达，维持大促热度，不断刺激转化。最终实现客户的会员购买转化率翻了不止百倍，产生销售额从之前的百万级别上升至千万级别。目前该客户的私域会员已经破千万，坚持数字化转型和多触点布局，将线上和线下消费场景融合，通过自动化营销系统打通全渠道数据，赋能企业精细化运营。原本花一个月才能完成一场营销活动，利用数字化手段，每月甚至可以做两到三百场。原本耗时耗力的用户画像分析、消费者运营数据及活动复盘等工作，运营人员也可独立操作完成，无需IT部门支持。该客户为同样拥有线上和线下零售品牌企业，提供了一套可参考借鉴的数字经济时代下的增长思路。美妆行业数字化零售先驱者案例全渠道高端宠粉新一代美妆集合店的定制体验搭建品牌专属私域流量，掌握私域密码，实现线上线下一体化线下流量如何线上高效承接系统孤岛未打通，用户线上线下体验不一致。痛点一平台线上流量成本急剧升高如何低成本获客的同时又高效 传递品牌价值成为品牌新课题。痛点二海量商品如何高效匹配用户如何将对的商品推给对的人，避免用户挑花眼。痛点三门店流量如何线上可视化全国多门店每日大量客流，如何将线下流量可视化赋能商业决策。痛点四客户痛点32扫码获得更多资料33全渠道用户运营，打造个性化定制数字化体验解决方案全渠道用户运营打破系统壁垒，全渠道用户身份打通，并建立完善的会员运营体系。多样化营销手段系统提供支持多种营销工具，帮助品牌实现多样化的营销创意创造与推广。个性化定制产品方案通过肌肤问题处方式互动问卷，了解用户真实需求，推荐最合适的商品。123用户主动型流量采集通过布置店内带参二维码，将线下流量线下可视化的同时，赋能店铺运营与商业决策。4近两年，整个私域业态呈现爆发式蓬勃发展的势头，作为成熟度较高的赛道，中国美妆护肤行业规模达到了5000亿。其中美妆集合店、功能性护肤等赛道预期增速更快，预计未来五年复合增长率接近25%，到2025年将达到千亿市场规模。由“内容种草”引发的用户主动搜索及进店体验已逐渐成为当下美妆行业的主流消费行为，将线上线下的全渠道打通也成为了行业共识。一方面，互联网新品牌在历经全民“种草”热之后，正主动寻求搭建线下流量池；另一方面，电商平台的流量红利逐步触顶，传统美妆品牌在纷纷出击线上的同时，也在思考如何通过线上线下全渠道运营获得新的转机与增量。34该品牌在上海的某线下门店不仅在外观上进行革新，采用红砖搭配水泥的工业风设计，保留了原址的咖啡文化以及新概念的运营模式。试图完成与线上的互补，在强化购物体验的同时提升便利性，延长顾客在店内的停留时间，表达极致品牌服务概念，并将购物空间转化成为了一个“多元空间”，