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再有人问你「数据银行」,让他看这篇就够了

标签: 数据银行AIPL广州大麦 作者:广州大麦麦编 广州大麦 2020-09-24

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数据银行是什么?数据银行有什么用?仅仅是为了圈出人群包那么简单吗?如何从本质上理解AIPL?平台电商的核心逻辑又是什么?

 



文 | 李龙波图片来源 | Unsplash

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数据银行是什么?

阿里平台的数字化运营和消费者运营中,最核心的工具就是品牌数据银行。

很多时候,我们或许会过度陷入细节中,这时,我们不妨“回归原点”,从本质上思考品牌数据银行到底是什么?

品牌数据银行就是品牌在阿里域内的CDP

要想理解这句话,我们先要从以下几个方向上理解:

a) 什么是CDP?

CDP的全称是Customer Data Platform(客户数据平台)。我个人认为比较准确的一个定义是:“CDP是企业获取、管理、应用私域数据的系统平台,目的是为了帮助企业更好地利用数据,实现更高水平的数字化营销和运营。"

相比于DMP偏重于在企业的数字化营销中发挥作用,CDP则偏向于在企业的客户和潜在客户的转化与维系领域发挥价值。

也就是说CDP是让我们使用客户数据,进行消费者旅程管理(consumer journey)的工具,让我们不断地扩大我们的消费者池子,使消费者成为我们的购买用户,进而成为我们的忠诚用户。

b)  什么叫品牌的CDP?

简单讲,是品牌私域的消费者数据,就是把与品牌有关系的人放在一个数据系统中,但不能从中获得竞品、或者行业的消费者数据。

c) 阿里域内意味着什么?

阿里域内是两层含义,一方面,这些数据必须是阿里可以识别的数据,以此判断品牌和消费者之间的AIPL关系(品牌和消费者之间的关系),否则就不能进入数据银行。

例如:通过UD投放的头条广告触达的消费者数据,能够回流并沉淀在数据银行,可以定义品牌和消费者的关系,所以消费者数据可以沉淀在数据银行。

但是品牌方自己投放的头条广告,因为阿里并不能定义品牌和消费者之间的关系,因此就不能实现回流到数据银行,不能形成消费者资产的沉淀。

另一方面,即使上传第三方监测数据进行数据融合,也仅限于对和现有数据银行消费者资产有交集的用户进行分层应用,对于阿里不能定义的用户,仍然不能分层应用。

 

02 

AIPL的本质是什么?

我们前面提到了消费者旅程管理(consumer journey),要真正清楚这个问题,我们需要认真谈一谈AIPL(Aware认知,Interest兴趣,Purchase购买,Loyalty忠诚)。

所有市场营销的目的,都是要改变品牌与消费者之间的距离。

每当我们推出一个新产品,包括进行广告、促销活动,甚至更小的行为,给店铺装修,设计一张海报,都是在做市场营销。

我们做这些的目的就是缩短品牌与消费者之间的距离,让陌生的消费者逐渐转变成为购买用户和忠诚用户,这些工作就是消费者旅程管理consumer journey)。

在没有数据化之前,我们只能凭经验数据或抽样数据去预测市场营销活动的效果。我们缺少一把尺子去丈量消费者行为的变化。

现在,有了AIPL的数据化资产以后, 我们就有了这把尺子,能够对营销活动效果进行评估。同时,我们也有了长期运营消费者资产的工具。未来的市场营销在有了数据银行这个CDP助力以后,将呈现出下图的情景。

2 

AIPL的定义和消费者资产数据化横空出世后,我们才有了“品效合一”的依据。

当然,在实践中,并非一切市场营销活动都能沉淀数据化资产,我也经常和品牌商们沟通这个问题。

我的答案就是:品牌可以继续进行已经有经验证明(或其他数据证明)行之有效的市场营销活动,但是我们也必须进行有数据化资产沉淀的影响活动

很重要的一个原因是,有了数据化资产沉淀,我们才可以更准确地评估营销活动,并可以持续转化消费者。

我们不能满足于在一个短的时间周期去评价市场营销的销售效果,而要从一个更长的时间周期去评估市场营销的销售效果。

毕竟,没有销售效果的市场营销都是耍流氓。

这里给大家分享一个长周期的市场广告活动的评估案例,它证明了“品效合一”这件事情的存在,也证明了更长周期的评估对市场营销活动有积极的作用。

3 

 

 

 03

平台电商的核心逻辑是什么?

因为工作的关系,我时时会面临客户的几个问题:

1)我为什么要进行消费者运营?搞好商品、搞好站内推广对我更重要,消费者运营和数据银行这个事情,在我的生意中实在是太小了。

2)数据银行不就是几个人群包,我这边有人能干这个,我为什么需要ISV来服务?

任何一个品牌商在平台电商做生意,其实本质也就是两个事情:

第一,如何从平台获取流量,也就是从公域获取更多的私域流量;

第二,是如何更有效地承接这些私域流量,也就是如何让流量的转化效率更高。

这两件事情,其实都是和消费者运营和数据银行密不可分的。

4

获取流量的问题我的分析包括以下两个方面:

1)和平台的流量分发原则密切相关,什么样的人在品牌商的商品和店铺的转化效率是最高的,平台就会把这个流量分配给品牌商,所以我们就需要去研究我们店铺和商品的标签是什么,即高转化率标签。这个标签除了基础属性外,也包括策略人群属性等,这些研究和落地都是可以通过数据银行实现的;

2)我们不断地进行的拉新动作,在动作的前、中、后都需要进行背后的数据洞察和优化,这个也绝对不是一个ROI指标能说明问题的

在前期,我们要洞察消费者标签(包括人、货、场三个维度的标签),根据营销的目的(不同的市场营销阶段有不同的营销目的)和计划(一个营销活动有要达成的目标指标)来确定触点(媒介触点、内容触点、营销活动触点如聚划算等),不同触点对应的人、货匹配和投入量等。

在中期我们要根据目标进行各项指标的监控,进行优化。所有的优化也都是基于人、货、场的数据,如果我们简单地根据一个不能确定标签属性的人群包的ROI来做优化,是很难达到我们的目标的。

在后期,我们要去复盘。要看在一个营销活动后,店铺、人群到底发生了什么变化?这个变化是正向还是负向?

以上的前、中、后三个阶段都需要通过数据银行进行消费者运营,平台已经过了单纯靠流量驱动增长的阶段,数据运营就成为考虑品牌商精细化运营、持续运营的重要抓手。

关于店铺和商品如何更有效地承接流量的问题,则更是离不开数据银行了.

阿里目前推出的众多运营工具,如CEM,旗舰店2.0,人群货架,定向海报等等工具的优化运营都是和数据银行密切相关的,通过数据银行进行消费者聚类和分层,通过人、货匹配进行更有效地承接,通过千人千面、千人千权实现更有效的转化。

如果只是把数据银行当做一个在钻展上进行圈包的工具,那只能说明品牌对于数据银行的应用还停留在一个很初级的阶段。数据银行作为阿里域内消费者资产沉淀的池子,在这两年的通过品牌商和ISV共建,已经形成非常多的方法论和落地场景,这些都值得大家去学习和研究。

我们毕竟深处一个竞争的市场中,只有积极拥抱平台的变化,才能把拉新和转化两件事情做到更好,而平台的变化就是数据化运营消费者资产,所以这个是个必须要交的作业,必须要补的课。

阿里的文化中有很重要的一条——“因为相信,所以看见”(马老师的演讲题目),以此与各位以数据驱动消费者运营的各位朋友和商家共勉。

 1.1

我们是广州大麦,作为智慧商业解决方案领导者,以数据、创新为核心,以技术为驱动,为品牌企业提供增长解决方案与实施服务,包括品牌增长咨询服务、消费者运营服务、推广营销服务以及88必发官方唯一网站解决方案。成立10年,近300人专业团队覆盖行业资深的电商、数据、智能开发等专家,拥有行业领先的品牌营销力与数据变现力。

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