精准营销经营分析(精准营销的典型案例)

如何利用大数据做到对客户的精准营销

本例以三个工作实例，展示如何通过对数据分析进行对客户的精准营销。

大数据营销等同于精准营销，或是精准营销是大数据营销的一个核心方向和价值体现。然而，数据本身不会产生价值。为此，我们要把数据组织成数据资源体系，再对数据进行层次、类别等方面的划分。在此基础上，通过分析数据资源和相关部门的业务对接程度，以此发挥数据资源体系在管理、决策、监测及评价等方面的作用，从而产生大数据的大价值，真正实现了从数据到知识的转变，为决策提供服务依据本例根据工作实践。

精准营销经营分析(精准营销的典型案例)

大数据营销

大数据营销三个案例分析

根据这一信息，有经验的理财通过信息即能准确的分析出支行有哪些符合条件的客户，迅速的对新推出的理财产品进行电话营销，做到不出门即可实现销售，较快的完成了销售任务。

而另一些更具创新性的理财，通过信息，在情人节期间组织了网点沙龙客户邀约活动，对符合18-30岁、30-45岁这两个年龄段的男性客户进行了电话营销，通过赠送爱人鲜花、化妆品以及高价值的礼品进行金融产品营销，较好的引起男性客户的兴趣，有力的拉升了业绩增长。

这些数据分析手段就能够做到个性化营销和定位，加强对客户的认知，为客户找到价值，从而带动销量。

案例二：在与供电部门合作期间，供电部门提供了一条信息，市里每一天上网高峰期主要集中在中午12点之后和晚上的12点之前。供电部门认为，出现这种“怪现象”的原因是因为现在的人们普遍睡觉前都会有上网的习惯。

这条信息当时很多人没有注意，似乎与银行搭不上关系，但我们市场经营部门的一个年轻的大学生针对人们这种“症”，通过手机银行与商家合作，在晚上12点进行促销秒杀活动，即推动了手机银行业务量的提升，同时也带动商家销量的倍增，实现了双赢。

案例三：在为企业代发工资数据中，我们曾发现一个现象，即一般企业员工代发帐户每月都会沉淀一定的余额，金额不大，1000元也有，几千的也有，长期不动的也有，活期利率很低，但是这些客户的帐户金额又达不到理财产品的起售金额，这些客户工资用了也就用了，成了“月光族”，没有理财理念。

如何通过分析这些数据信息直接进行客源组织，为这些具有相同需求的人群量身定做金融服务，并享受”一客（群）一策“的定制服务，我们进行专题研究。

最终，我们在零存整取、基金定投和适时到帐理财产品上进行了产品打包宣传，同步利用宣传，几场现场专题沙龙下来，引起了不少企业员工的注意和兴趣，着实为这些收入不高的人群提供了一条实实在在的理财渠道。

这三个小故事就是对历史数据进行挖掘的结果，反映的是数据层面的规律，它通过对大量的数据系统中提取、整合有价值的数据，从而实现从数据到知识、从信息到知识、从知识到利润的转化。

简单来说就是：5个合适，在合适的时间、合适的地点、将合适的产品以合适的方式提供给合适的人。

5具体来讲，当我们通过对完成数据分析之后，找出相同的规律，当然还有一些个性化数据体现，为此具体的应用场景需要根据企业、业务的具体情况进行精准营销策划、设计。

概括来讲，我们需要以下三个步骤：

步：数据采集，了解用户，通过收集用户所有咖门2022万有饮力大会上，品牌都在聊一件事：用数据指导运营。的数据，主要包括静态信息数据、动态信息数据两大类，静态数据就是用户相对稳定的信息，如性别、地域、职业、消费等级等，动态数据就是用户不停变化的行为信息，如消费习惯、购买行为等;

第二步：分析这些数据，给客户画像，画像代表客户对营销内容有兴趣、偏好、需求等，分析推算客户的兴趣程度、需求程度、购买概率等;

第三步，也就是一步，将这些画面综合起来，拼成一张较为完整的图，这样我们对客户就有了一个大概的了解。

如何才能做到精准营销？

在日常经营中，茶饮门店每天都有大量的数据产生：有会员数据、交易数据、库存数据等等。

一.研究（市场调查）

随着市场经济的发展，现在的市场状况已不是先有产品再销售，而是先有市场后有产品。到底我们的市场在哪里？如何找到属于我们的细分市场？就需要详细的市场调查，它应该包括以下内容：

1.同行业调查

同行业的规模、实力、资信程度、市场份额及营销策略等。

2.同类产品及替代品的调查

3.市场的机会和威胁

市场调查的方法有很多种:

1.直接拜访法

2.问02数据细分受众卷法

3.通过业务员的点信息形成面信息

4.通过原有产品的促销同时完成对新产品的市场调查

不过这些都有它的局限性，需要我们综合分析才行

二.产品 市场的定位,制定市场营销的战略目标

1.产品定位

2.市场定位

三、设计有效的营销战术组合（也称4P营销）：

1.产品（PRODUCT）：

(3)包装 :产品的包装应属于公司VI设计的一个重要部分，它取决于包装颜色和图案对人的视觉冲击力，以及它所使用的原材料，它在很大程度上决定了产品的档次。

(4)产品的质量:产品质量是该产品是否能在市场上站住脚的决定性因素

(5)产品特性:这是产品销售的卖点,特性是一个事物区别于另一个事物的某些特点。产品只有具备某些特性它才会有市场

2.价格（PRICE） :在所有的营销工具当中，价格应该算是最有效的了，没有消费者不对价格敏感。

3.渠道 (Place）:企业并不直接面对消费者，而是注重经销商的培育和销售网络的建立，企业与消费者的联系是通过分销商来进行的。

这个非常简单，想做好精准营销，就是找对目标人群，而且是很多的粉丝，让他们主动找你、

这个就是客户精准，销售很轻松了。我就是这样走过来的，现在每天不缺粉丝了，都是他们自己上门的！很轻松，你想跟我一样的结果么？我来帮你！

作为营销人，你知道如何实现精准拉新与二次营销?

金融行业移动互联网用户运营策略

1、使用预测分析工作平台，然后以某种方法将模型输入活动管理工具；

各个行业正在向数字化、智能化、场景化转型，金融企业走在了各行业的前列。金融行业的数字化体现在创新技术融合、数据化运营、精准营销、运营场景化等多方面。

本层转化的运营手段：新手、营销激励

金融企业的用户经营模式由“以产品为导向”的精准营销经营模式向“以用户为中心”的精准营销经营模式转型。用户经营的最终目的是为金融企业创造更高价值，带来更多的盈利。用户生命周期价值分层策略可以帮助金融企业梳理用户层级结构，并针对每个层级用户进行异化经营，围绕用户进行数字化改造升级，实现用户价值化提升，提升企业的运营效率，打造数据驱动的营销闭环。

用户生命周期价值分层策略是什么？应该如何进行规划以及分析？

用户生命周期价值分层定义：

用户生命周期：是指从一个用户开始对企业进行了解或企业欲对某一用户进行开发开始，直到用户与企业的业务关系完全终止且与之相关的事宜完全处理完毕的这段时间；在业界广泛应用认可的用户生命周期方是AAARRR，是运营体系的经典的框架，贯穿用户感知、获取、激活、留存、交易、传播。

用户生命周期价值分层意义：

用户价值是企业发展在各个生命周期阶段都需始终关注重要内容。不管是在初创阶段的大量新客，还是成熟阶段的存量用户，企业的战略目标还是希望用户贡献更多的价值，为企业带来盈利。

通过用户生命周期价值的分层，促使“以产品为中心”的经营理念转为聚焦到“以用户为中心”（用户价值、用户需求、用户体验为中心）进行细分洞察。以产品为中心的时代，分析策略是通过产品找用户；而随着技术的创新，数据支撑更为广泛的用户洞察维度，经营的模式也逐渐改为通过用户找产品。用户生命周期价值分层策略，让企业员清晰了解用户价值和价值指标；通过对每层人群进行筛选定义，制定异化运营手段，促进用户在生命周期每个阶段产生化的价值，实现层到层之间价值的飞跃，并延长整个用户生命周期，完成运营的各个阶段的KPI指标以及企业的战略目标。

用户生命周期价值分层方法：

按照AAARRR方中用户生命周期的各个阶段节点，结合各阶段的业务场景、业态、战略方向等情况确定各阶段用户价值，进行交叉组合分层。但因各个行业不同、场景不同、用户价值不同、用户生命周期价值分层策略也会有所不同。已布局生活场景生态服务的银行，会通过用户活跃、用户粘性价值进行分层；证券公司的生命周期分层按照交易价值进行分层；中小银行生命周期价值分层策略按照投资价值进行分层。

举个例子，某金融机构移动APP用户生命周期价值分层：市场用户（目前不是企业的人群）新增用户（首次触发APP的人群）留存用户（某段时间内在APP依旧还有交互行为的人群）价值用户（某段时间内在APP有交易行为的人群）高价值用户（某段时间内在APP有交易行为，并且交易金额大于30万或交易频次大于3次或交易产品种类大于2种的人群）鲸鱼用户（在高价值用户中通过任何触达手段为APP带来新增用户的人群）

用户生命周期价值分层是以用户生命周期为分层转化漏斗，将每个阶段的用户价值往下一阶段的用户价值转化，而每一层转化场景、分析维度、评估指标都是不同，需要制定异化的运营手段分析每层转化，对不同阶段采取不同的策略，最终提升用户各个阶段的价值（如图所示）。

我们需要分析一下每各阶段是如何进行分析？每阶段精细化运营手段是什么？关注哪些指标？最终完成每阶段用户价值的飞跃。

感知层→获取层的转化

制定精准投放策略，对投放渠道进行合理分配，找到转化率高的渠道，成为本层转化的关键。

本层转化的运营手段：精准投放

每天用户通过线上（各类终端设备）与企业移动APP进行交互，用户呈现时间碎片化、服务场景化等特征。企业将如何抢占用户时间，成为企业关注核心问题。企业对将要投放的用户情况一无所知，精准投放从何开展呢？通过外部数据来洞察用户如用户的兴趣偏好、地理位置信息、线下消费偏好、金融偏好、媒体偏好等等，可以帮助企业找到精准目标人群、结合精准触达时间和产品，设计投放策略，将大大提升投放人群的质量以及转化率，帮助企业降低投放成本，提升ROI。

本层转化关注核心指标：ROI，即投资回报率本层转化分析维度：

分析各个渠道的用户质量，除了分析各渠道交易数据如：转化率、转化金额、多次转化率、转化周期频率等指标外，还需洞察分析各渠道用户行为数据，如查看的产品、停留的时长、查看的频率等指标，这类行为数据虽不是直接的交易数据，但也表明用户是否有潜在的购买转化的意向。数据分析帮助企业找到质量好转化率高的渠道，并对各渠道投放的占比进行合理调整，从而促进ROI提升，完成本层用户价值提升。

获取层→活跃层的转化

在用户获取后，就需考虑如何对用户进行促活。据统计，新用户的营销成本要比老用户经营成本高出4倍，老用户的经营比新用户的获取要重要的多。尤其在企业已经获得大量用户后，如不及时运营老用户，会导致大量用户流失或沉睡。企业需要在此时进行运营干预，通过运营手段可减少流失人群、延长用户的生命周期以及活跃时长，并促使用户在更长的时间内创造更多的价值，提升用户的CLV。

用户引流进入企业后，对新用户来说，平台、产品、流程都比较陌生，如果用户体验不好，不能及时适应平台，会导致用户流向其他同类型并满足用户需求的平台，故在这个节点需要建立新手，让用户对平台、对产品、对流程慢慢熟悉起来，养成用户作习惯。但是仍将面对用户流失的风险，需及时对用户进行营销激励，如发放优惠政策、触发用户感兴趣的内容等从而激励用户活跃起来。

本层转化关注的核心的指标：日活DAU、月活MAU本层分析维度：

本层关注的指标为活跃指标，如日活、月活，但在分析的过程中还需关注用户流失情况、留存情况。如在一段时间内，用户日活持续增加，需分析用户活跃类型占比，找到活跃增加的归因，是由于新增用户活跃，是老用户活跃；来自于哪些渠道的用户活跃，是由于新增的渠道质量较好，还是由于用户激励的方式。不仅要关注日活、月活，还需要拉长整个用户生命周期来看用户活跃、流失、留存等情况，分析在一段时间内新增的这些用户的流失情况以及留存情况，否则会被表面的日活增高的表象所蒙蔽。

用户持续留存代表此用户具有留下的意向以及潜在转化的可能，用户留存指标是监测用户流失的一个重要指标。实现用户留存的关键是需找到留存率较高的关键，并通过关键的提升客户的黏性。

本层转化的运营手段：促留存策略本层转化的核心关注的指标：留存率（即次日留存、7日留存、14日留存、30日留存）本层转化分析维度：

需要关注的用户留存指标为次日留存、7日留存、14日留存、30留存。

分析时通常有两个维度：

1、以时间为维度：看不同时间的次日留存率、7日留存率、14日留存率、30留存率的指标情况，当观察到某一天的留存率比较高时，可详细洞察这在一天是否有“其它动作”，比如：新增某个渠道、做了某场活动、页面进行某部分改版、触达客户营销激励内容等，深入分析导致留存变化的“动作”对客户留存深层的数据影响。如新增加了某个渠道投放，可能是因为这个渠道的质量较好，用户比较活跃，潜在的目标人群较多，通过渠道的维度看这个渠道的行为数据指标表现情况，可适当调整投放的策略，增加此渠道的投放量。

2、以为维度：看执行了不同的人群次日留存率、7日留存率、14日留存率、30留存率的指标情况，如给某用户做留存分析时，发现执行登录的人群的留存率比执行其他的人群留存率明显高一些，分析得出登录与客户留存成正比关系，建议企业推出登录签到送积分活动，来提升用户留存率，效果会比较显著。

留存层→交易层的转化

运营的最终目标就是促使用户进行交易，给企业带来商业收入，体现产品变现能力。交易额＝流量＊交易转化率＊客单价，从公式可以看出，增加流量、提升交易转化率将提升交易额，流量在感知层→获客层已经有详细讲解，客单价是受到产品定位、市场行情、产品内容等多方面的影响，需要重点聚焦到交易转化率的提升。

本层转化运营手段：精准营销、聚类算法促转化、搭建MOT营销规则本层转化关注核心指标：交易转化率本层分析方法维度：

精准营销

精准营销的本质就是通过数据洞察找到目标人群、分析出用户特征偏好和产品偏好，在合适的时间以用户最容易转化的渠道进行触达。企业需要搭建营销闭环来解决营销效率问题，提升用户的交易转化以及收入的增长。精准营销闭环可分为四个步骤，人群洞察、消费者互动、监测效果量化、分析优化，并且不断优化形成营销闭环。

这是精准营销必不可少的关键环节，通过人群洞察来分析用户的行为特征、兴趣偏好、产品偏好等特征，利用全维度数据分析找到不同特征人群对应喜好的产品偏好，将洞察结果与营销建立关联，为后期营销触达做数据支撑。

2、消费者互动

人群洞察后，需对本层人群触达的手段进行分析，即用户交互方式的偏好（用户习惯、喜好的渠道和时间段），渠道是与用户交流的载体，帮助企业与用户搭建沟通的桥梁，需要找到用户喜欢的渠道以及转化高的触达方式，在合适的时间提供用户喜欢的内容，提升用户转化率。

3、监测效果量化

通过数据回传，对每次精准营销的数据进行记录，为后期数据分析、建模等工作积累数据，进行营销工作的优化。

4、分析优化

针对营销效果数据，分析每次精准营销转化人数、转化金额、转化后的行为数据、转化时间等，通过数据分析结果确定本次精准营销存在的问题，提出后期优化策略，不断迭代优化方案。将优化后的策略在下次营销中进行应用，形成营销闭环，提升用户交易转化率以及用户价值。

聚类算法

在每层用户分析中，对本层人群进行人群细分和数据交叉分析，找到细分人群的特征，制定精准营销策略，提升用户转化率。聚类算法可科学有效地帮助企业完群细分。数据分析师对数据进行整理，确定人群细分的数量，聚类算法可将相似的人群聚为一类，最终输出几类人群。对细分人群进行特征提取，洞察每类人群偏好特征，从而针对不同人群制定异化的营销策略，提升用户价值。

营销规则

搭建营销规则，建立MOT逻辑规则，实现自动化运营，促进用户提升交易转化率。

用户的交易数据、行为数据、公开市场数据等多元化数据都可以作为基础分析数据，挖掘数据价值，结合业务场景设计营销规则。当用户触发某规则时，进行实时触达，利用营销活动对用户进行转化。例如用户频繁查看某个产品，停留时间较长但未进行交易，但此类数据分析也能说明用户对此产品具有潜在需求，可以依据此场景建立规则（在三天内，查看产品A3次以上，可以定义为产品A的意向用户，符合此规则后，MOT将自动触发有关产品A的营销内容，用户进行交易转化）。

交易层－高价值层的转化

本层人群是企业最核心用户，参考二八法则，20%的核心用户给企业贡献80%的价值，这类高价值的核心用户是企业关注的重点。如何、用户向更高的价值转变是本层的关键。

本层转化关注最核心指标：交易频次、交易金额、交易产品类型本层转化人群的运营手段：交叉销售、Lookalike算法挖掘潜在高值人群本层转化分析维度

交叉销售

通过多样化的运营手段，将提升交易频次、交易金额、交易产品类型的提升作为本层目标。通过交叉销售分析、找到用户购买产品A与产品X的关联，将强关联产品X在相应产品A的购买流程或页面进行展示，通过相互导流实现对产品X的销售，给企业创造更大价值。根据产品购买频率、产品到期的时间建立营销规则，提前用户进行复购作，防止用户流失，提升用户价值。

Lookalike算法挖掘潜在高价值用户

潜在高价值用户挖掘可借助模型算法预测潜在高价值的人群，并实施精准营销策略。Lookalike算法是机器学习的一种模型算法，TalkingData利用移动APP行为数据对其进行优化，使其适合利用APP行为数据进行学习，相对其他算法具有较高对效率和准确率。在本层中，将企业交易层用户中挑选出的高价值人群（如多次交易、交易金额较大、交易频次高、交易产品种类多等）作为机器学习的种子人群，通过Lookalike算法找到潜在高价值用户。全面洞察分析潜在高价值人群的兴趣偏好、产品偏好、渠道偏好等，输出精准营销策略并触达用户，通过基于效果反馈的营销闭环提升用户交易转化。

案例

某银行运营目标：提升存款用户价值，实现存款用户活跃并挖掘户的价值。

存款脱落人群

是存量用户整体到存款有效用户之间的存款脱落人群。这层人群分析研究时，主要目标是洞察分析人群特征，制定有针对性的营销激励策略，将此人群通过激励转变为有效用户。营销激励策略围绕如何使脱落用户再次进行存款业务的场景而制定。

存款流失用户

潜在价值用户

潜在价值用户是存款活跃用户，虽然在近半年未投资，但此人群在企业APP有交互的行为，通过此交互数据分析挖掘潜在的需求及动机，将APP上的交互行为、之前的历史交易数据、外部数据作为模型输入的因子，输出客户潜在需求，实施精准营销。

潜在高价值用户挖掘

潜在高价值用户为企业创造价值，需要通过运营手段激发更大的价值，有几个增加价值的维度：

1、金额维度：用户提升购买的金额，创造更大的价值；

2、时间维度：建立策略延长用户购买时长，提升用户生命周期；

3、种类维度：购买多类型产品，提升用户价值。

进行用户价值分层需注重用户需求、用户价值。制定场景化、异化、定制化的策略，提升在整个价值链路上的转化漏斗，实现从数据驱动战略目标到用户经营的精细化运营闭环，实现层到层之间价值化提升，帮助企业有效延长用户生命周期，激发用户创造更大的价值。

精准营销核心竞争力是体验吗？

4、简化过程。精准营销依赖现代科技手段，实现高效营销，简化了中间的环节，脱离了传统营销模块，使营销成本大大降低。

精准营销的核心竞争力不仅仅是体验，还包括以下几个方面：

(2)种类 :每一种产品都要经过四个时期即导入期、成长期、成熟期、衰退期。按照产品的研发规律，在一种产品研发完毕，则新一种产品的研发已经开始，在一批产品进入衰退期，我的新产品又推向了市场。单一的产品总难脱离以上的四个时期，为了将我们的市场扩大，则需要系列的产品。

1. 数据分析：精准营销需要通过数据分析来掌握客户的需求和行为特点，以便更好地针对客户进行营销。

2. 个性化：根据客户的历史购买记录和行为轨迹，精准营销可以为客户与其喜好相关的产品和服务，提高客户购买的概率。

3. 备选方案：在精准营销过程中，客户可能并不会立即购买产品或服务，因此需要为其提供备选方案，以避免客户流失。

5. 合规合法：精准营销需要遵守相关法律法规和行业规范，以避免侵犯客户隐私和个人信息安全，提高品牌声誉和可信度。

综上所述，精准营销的核心竞争力不仅仅是体验，还包括数据分析、个性化、备选方案、快捷服务和合规合法等方面，这些因素有机结合才能提供更优质的营销服务，提升客户体验和品牌价值。

案例分析宝洁为什么大数据的发展是精准营销落地

举例来说，有的人在上班路上会打开邮件，但如果是开车族，并没有时间填写，而搭乘公共交通工具的人，上班路上的时间会玩手机，填写的概率就高，这些都是数据细分受众的好处。

1、宝洁利用大数据技术和分析来获取消费者行为、偏好和需求的深入洞察。这些数据可以帮助宝洁做出更准确的市场决策，包括产品定位、定价策略、促销活动等。通过数据驱动的决策，宝洁能够更好地理解市场需求并提供符合消费者期望的产品和服务。

2、大数据技术使宝洁能够更好地了解消费者的个体异和需求变化。通过分析大数据，宝洁可以识别出消费者的特定喜好、购买习惯和生活方式，从而进行个性化的营销和定制化的产品。这种精准的营销方法可以增加消费者的参与度和忠诚度。

3、大数据分析可以提供实时的市场反馈和消费者行为的数据。宝洁可以通过现在先不急于判断做精准营销的公司哪家更好，先看一看，做得好的精准营销公司需要具备哪些职能。监测和分析数据来快速了解市场趋势和消费者反馈，从而及时调整营销策略和产品创新。这种实时的反馈机制使宝洁能够更灵活地应对市场变化和消费者需求的变化。

联通营业厅如何细分市场精准营销

通过互联网

得益活跃层→留存层的转化于当今飞速提高的信息化水平，客户可以依赖各种信息方式来形成消费行为，其中包括不知道如何通过数据分析与模型工具促发客户；语音呼叫、购物、在线访问等，而顾客的消费行为则会在信息安全通道中留下运动轨迹和数据信息，可以依赖这些数据信息，对客户进行分析，分析销售市场。

企业为什么必须要做精准营销

存款流失用户，搭建流失用户预警机制、流失用户挽回策略。分析流失与哪些关键因子关联，针对流失人群进行划分，确定流失人群的类型，对不同类型的流失用户策划具有针对性的挽回机制，并制定不同的触达方式对流失用户进行挽回。如下图所示，在某银行数据分析用户流失与登录、资产情况、提现行为有强相关，故将登录、资产情况以及提现作为分群关键因子，并进行设定不同策略机制。

当互联网上的竞争开始变得激烈起来，一般的网络营销便再也无法满足企业的发展需求，精准营销被推向前台。企业之所以需要精准营销，是因为精准营销更有针对性，更一针见血，更能高效捕捉目标客户、降低企业运营成本。

什么是精准营销?

精准营销依托现代信息技术手段，在精准定位的基础上建立个性化的顾客沟通服务体系，最终实现可度量的、低成本的可扩张之路。精准营销相对于一般的网络营销，更加注重精准、可衡量和高投资回报。

为什么要做精准营销?

在这么多的网络营销手段中，企业为什么认定精准营销比其它营销手段更好?也就是说，企业为什么要做精准营销?互联网精准营销的优势是什么?

1、可量化。传统的营销定位具有局限性，依靠现代信息技术定位市场的精准营销，可量化营销的结果，所以比一般的网络营销效果更好;

2、可度量、可调控。传统的广告沟通成本高，企业想要通过低成本达到快速增长根本不可能，精准营销借助的是数据库技术、网络通讯技术及现代高度分散物流等手段，保障了与客户的长期个性化沟通，使结果可度量、可调控，成本更低;

3、保持企业和客户的互动沟通。开发新客户的成本比维持老客户的成本要高，精准营销提供的系统手段可以保障企业和客户的长期沟通，从而不断满足客户的需求，提高用户粘度;

互联网精准营销公司哪家好?

看到这里，企业对于精准营销的需求可谓呼之欲出。现在的问题在于，哪家做精准营销的公司更好、更专业?在选择具有良好精准营销手段的整合网络营销公司时总是很纠结，所谓公说公有理，婆说婆有理，如何判断还真是个难题。

1)精准的市场定位

精准的基础在于细分，市场的区分和定位是现代营销活动中关键的一环。只有对市场进行准确区分，才能保证有效的市场、产品和品牌定位。在市场调查、企业调查的前提下才能对企业定位进行细分、否则市场细分将是"无本之木"、"无源之水"，只有对市场进行准确区分，才能保证有效的市场、产品和品牌定位。

有高端车的人基本是消费比较高的人;想做整形的人大多数是女性;想购买奶粉的基本是年轻妈妈......在这些精准人群的平台中实现营销和销售，所以，精准网络营销就是在精准定位的基础上，实现营销目的，为企业锁定目标客户。

2)精准的数据挖掘和分析

通过行业领先的精准数据挖掘和分析技术，层层过滤找出真正的消费者，他们的信息寻找行为，使其在消费行为之前，浏览商家信息，并主动与商家电话沟通，形成销售机会。

3)全方3）在正确时间，正确客户，正确的场景出发正确行为，可能做交叉销售，跨不同营销系统。位的互动式传播沟通体系

从精准营销的字面上大家就可以看到它采用的不是大众传播，它要求的是精准。这种传播大概有以下几种形式：DM、 EDM营销、直返式广告、电话、短信、网络推广、微博营销、微信营销等。

4)时时广告投放效果，实现可视化管理

通过技术优势，进行消费者行为分析，媒体受众特征分析，广告质量跟踪分析，行业发展趋势分析，把专业、复杂环节用最透明、严谨、实用的评估方式呈现给企业决策者，企业决策者通过强大、便捷的广告管理平台，可以随时调整广告出价，查询广告数据，随时回访客户电话，不错过任何商机。

5)

全新的考核方式，打破传统的按照广告展现、点击收费模式;真正和客户绑定一起，实现双赢的合作模式;避免了无效广告、低效广告的风险，使所有的费用透明、有效。

无偶，以上所描述的精准营销功能，赣州搜赢网络一一具备，并且在相关的领域缔造了无与伦比的精准营销案例。通过常年的经验积累，搜赢网络具备完善的精准营销解决方案。选择搜赢网络，让你的企业会翘起大拇指说“好”。

客户如何看待精准营销

2、 有监督的学习技术

笔者认为客户要做到以下四点： 一要深刻理解目的意义，主动开展精准营销。卷烟精准营销就是以消费者需求为中心，从时间、区域、分类三个纬度出发，以覆盖率、铺货率、动销率、断货率、成长率等五个方面为抓手，实现卷烟品牌扩规模。为此，客户在日常工作中，要不断把握零售终端特征及卷烟消费需求变化信息的采集，对其进行分析、研究与细分。 二要准确掌握品牌定位，提高品牌培育能力。“卷烟平”对商业企业品牌培育能力提出了更高的要求，面对局“532”、“461”品牌发展规划，客户更应加强品牌培育知识学习与技能的提升，充分了解公司重点培育品牌的市场和定位，从而将品牌信息准确传达至零售户和消费者，客户购进、销售重点骨干品牌，消费。 三要增强服务客户能力，加强零售终端建设。客户每天面对零售户，是实现客我互动双向沟通的桥梁和纽带。通过零售终端建设工作的深入4. 快捷服务：在客户购买产品或服务后，还需要为其提供快捷、高效的售后服务，以提高客户的满意度和忠诚度。推进，客户更加详细地掌握零售客户的基本信息、经营状况等，从而针对不同客户的服务需求与期望，实施异化、个性化服务，拉近与零售户的距离，提升客户满意度和忠诚度。 四要认真执行营销策略，全面开展精准营销。任何一项工作，都需要有高度的执行力去贯彻落实。客户是商业企业营销策略的主要执行者，精准营销理念是否执行到位，客户是关键节点。这就要求在确定营销目标后，加强对营销过程的监督与考核，确保营销目标执行到位。

互联网时代的分析与精准营销

4.宣传（Promotion）:很多人将Promotion狭义地理解为“促销”，其实是很片面的。Promotion应当是包括品牌宣传（广告）、公关、促销等一系列的营销行为。

互联网时代的分析与精准营销

工具/原料

随着互联网金融和大数据时代的到来，银行在IT建设、数据采集方面都投入了大量的人力、物力和财力，CRM系统已普遍建立，基础建设初步完成。然而从整体来说，银行业由于在数据分析（ytics）领域经验的缺乏，战略上误将此项工作狭义化为IT工作，数据与客户仍然是隔离的，数据应用主要集中在后端，数据文化尚未形成，数据分析手段仍然比较原始，实际投入产出比不高。

单从客户细分而言，几乎所有银行都在做客户群分层工作，有的银行只是粗略分层，有的银行根据风险与客户生命周期进行客户分层，但几乎很少有银行能够从数据挖掘与分析角度精细化地进行客户细分与决策，而真正懂得如何科用数据与模型进行客户行为分析预判，特别对流失客户的分析与预判，实施精准营销的更是寥寥无几，这必然导致银行在以客户为中心的转型发展过程中，会遇到一系列与客户发展目标相关的瓶颈，诸如我们常常听到的如下头疼问题：

不知道哪些客群应该重视、哪些应该放弃；

客户流失率很高却不知其原因，不知道如何进行客户流失分析与预判；

不知道如何进行客户预见性营销与精准营销；

……

那么，如何解决以上问题呢？我们认为，银行首先必须要在分析这项重要工作里投入必要的资源、人力和物力，并愿意采用专业科学的管理方法与指导，从而使数据分析能够为银行带来实质性的效益。本文我们将通过两个案例的分享助您领悟这项工作的实施要领。

［案例一］清理分析与分类

首先，将按照逻辑关系、层层深入划分、清理与分析。先运用数据分析方法将无效客户界定与排除，随后开展有效客户与潜在客户分析、有效客户精细化细分、潜在客户中分离出休眠客户分析等，通过层层分析与剥离，结合银行实际情况，得出对银行有终身价值的客户群。细分示例如下图：

其次，为了能真正理解客户，需要挖掘更多目标客户的内心深处的需求和行为特征。必须在超越客户身份、年龄类别、资产数字、交易数据等表象洞察客户的需求动因和价值观念，许多洞察客户对于产品的偏好、支付的偏好、渠道的偏好、交易时间的偏好等等。为此，要对分层后的客户进行深入的人文洞察与分析，分析结果用于辅助客户营销策略制定。

那么，什么才是无效客户呢？例如，某零帐户多达350万，暂无的客户数，账户金额0-100元达万（占总账户的71％，可能为无效客户），100-1000元达40多万户，拥有庞大的代发账户。在项目实施之前，该行并没有认识到，中低端账户金额并不等于中低端客户。银行也不知代发客户如何使用其账户资金，不知为什么代发客户资金流出银行。

界定无效客户，需要将数据分析方法与银行实际情况相结合考虑。

在本项目中，由于考虑到零售业务团队、IT团队与财务部门对无效客户定义不一致，首道资深顾问在数据清理之前,与银行相关团队共同协商与定义“什么样的客户在该行算无效客户”。根据轮协商，确定以行内资产(AUM)100元(包括100元)以下，并且过去12个月所有账户没有任何动作（如:存储提取和汇入）的客户为无效客户。后又采用统计分析方法与实战经验结合，得出银行各部门均可接受之分类切点。按此方法切除无效客户之后，便获得有效。

排除无效客户之后，重点对有效客户和潜在客户进行深入挖掘与分析。

在潜在客户中，一部分为有效客户，一部分为休眠客户。对休眠客户，采用相关策略进行营销，观测效果，根据效果为改进银行产品提供相关建议。对于有效客户细分，则可按客户的消费行为、按客户在银行资产额、按客户与银行关系长短、按银行收入贡献度等进行细分，尤其是对于在本行有低资产额的有效客户，需估测客户行外资产，协助进行交叉销售，对本行客户产品拥有情况做精细化分析，将零售客户总客户数，按照产品条线进行细分。通过数据分析，确定客户价值。

［案例二］代发客户流失率分析、客户维护与精准营销

客户流失是某银行非常头痛的难题，如何对银行的客户做好维护是该行重点关心的话题。仍然回到之前的问题，该行拥有大量的代发客户，但不知为何代发客户资金流出银行金额较大？针对这个问题，我们的解决方案是：首先对该行代发流失客户进行相关数据细分与分析，确定流失客户特征和属性，同时分析影响客户流失的各因素及各因素之间的相互关系。在此基础上，对流失客户在流失过程中所处时间段，进行数据分析，确定流失客户时空特征，并对流失客户资产特征进行深入分析与判断，进而帮助银行对已经流失或者有流失预警的客户，提供相关流失客户挽留策略。

在项目中我们帮助该行建立了客户维护率模型，以此做好客户流失预判和保留，大幅降低了该行的客户维护成本。通过开发和不断调试，该模型能够帮助该行确定客户流失预期（如预计客户将在3个月或者5个月流失）与营销客户群（如年龄在20-30岁的女性客户群），并给该行提供与设计相关客户维护与吸引策略。例如：若要维护这些客户，避免在预计内流失到他行，则需要配备哪些产品进行营销？需要采取哪些营销活动？通过哪些渠道接触客户？在什么时间段最为适合进行客户挽留？决定哪些客户值得该行团队花费成本进行维护挽留？……为该行大幅降低了客户维护成本，提升了维护效率。客户维护率模型原理示意如下图所示。

除了做好客户流失预判和保留，为了提升该行客户精准营销之预见性,并将精准营销与该行产品(如)相挂钩，我们在项目中对该行营销数据进行收集与分析，并建立客户反应率模型。首先对该行现有全员营销数据进行收集，按照不同产品条线细分营销数据。与此同时，收集营销客户属性数据，将产品营销数据与客户属性数据相匹配，开发与调试反应率模型。反应率模型用以为营销目标客户群进行系统评分，并根据实际情况设定界定临界分值，剔除分值低于该临界分值的目标客户群，对符合分值之目标客户群提供相关营销策略与产品建议，由此致该行销售成本大幅下降，客户对产品反映率明显提高。客户反应率模型原理示意如下图所示。

总之，大数据时代，“一切从数据出发”应该演变为零日常工作的思维和工作文化。银行需要努力将大数据推向前台，要以客户为中心，深刻洞察客户需求，从而打造个性化的客户体验。因此，应该采用传统数据分析，结合客户需求深入洞察，找出客户行为背后的规律。同时运用大数据技术，得出细分群体的行为特征，从而有目的、有地开展精准营销和服务。

数据精准营销的七个关键要素

您是想问为什么宝洁公司大数据的发展是精准营销落地吗？该公司大数据的发展是精准营销落地的原因如下：

数据精准营销的七个关键要素

说到大数据精准营销，不得不先提个性化的用户画像，我们针对每一类数据实体，进一步分解可落地的数据维度，刻画TA的每一个特征，在聚集起来形群画像。

01用户画像

用户画像是根据用户属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。具体包含以下几个维度：

用户固定特征：性别，年龄，地域，教育水平，生辰八字，职业，星座

用户兴趣特征：兴趣爱好，使用APP，网站，浏览/收藏/评论内容，品牌偏好，产品偏好

用户特征：生活习惯，婚恋，社交/信息渠道偏好，宗教信仰，家庭成分

用户消费特征：收入状况，购买力水平，商品种类，购买渠道喜好，购买频次

用户动态特征：当下时间，需求，正在前往的地方，周边的商户，周围人群，如何生成用户精准画像大致分成三步。

1.采集和清理数据：用已知预测未知

首先得掌握繁杂的数据源。包括用户数据、各式活动数据、电子邮件数、线上或线下数据库及信息等。这个是累积数据库；这里面最基础的就是如何收集网站／APP用户行为数据。比如当你登陆某网站，其Cookie就一直驻留在浏览器中，当用户触及的动作，点击的位置，按钮，点赞，评论，粉丝，还有访问的路径，可以识别并记录他／她的所有浏览行为，然后持续分析浏览过的和页面，分析出他的短期需求和长期兴趣。还可以通过分析朋友圈，获得非常清晰获得对方的工作，爱好，教育等方面，这比个人填写的表单，还要更全面和真实。

我们用已知的数据寻找线索，不断挖掘素材，不但可以巩固老会员，也可以分析出未知的顾客与需求，进一步开发市场。

2.用户分群：分门别类贴标签

描述分析是最基本的分析统计方法，描述统计分为两大部分：数据描述和指标统计。数据描述：用来对数据进行基本情况的刻画，包括数据总数，范围，数据来源。指标统计：把分布，对比，预测指标进行建模。这里常常是Data mining的一些数学模型，像响应率分析模型，客户倾向性模型，这类分群使用Lift图，用打分的方法告诉你哪一类客户有较高的接触和转化的价值。

在分析阶段，数据会转换为影响指数，进而可以做"一对一"的精准营销。举个例子，一个80后客户喜欢在生鲜网站上早上10点下单买菜，晚上6点回家做饭，周末喜欢去附近吃日本料理，经过搜集与转换，就会产生一些标签，包括"80后""生鲜""做饭""日本料理"等等，贴在消费者身上。

3.制定策略：优化再调整

有了用户画像之后，便能清楚了解需求，在实际作上，能深度经营顾客关系，甚至找到扩散口碑的机会。例如上面例子中，若有生鲜的打折券，日本餐馆，营销人员就会把适合产品的相关信息，精准推送这个消费者的手机中；针对不同产品发送信息，同时也不断通过满意度调查，跟踪码确认等方式，掌握顾客各方面的行为与偏好。

除了顾客分群之外，营销人员也在不同时间阶段观察成长率和，前后期对照，确认整体经营策略与方向是否正确；若效果不佳，又该用什么策略应对。反复试错并调整模型，做到循环优化。

这个阶段的目的是提炼价值，再根据客户需求精准营销，客户反馈的信息，完成闭环优化。

我们从数据整合导入开始，聚合数据，在进行数据的分析挖掘。数据分析和挖掘还是有一些区别。数据分析重点是观察数据，单纯的统计，看KPI的升降原因。而数据挖掘从细微和模型角度去研究数据，从学习集、训练集发现知识规则，除了一些比较商业化的软件SAS，WEKA功能强大的数据分析挖掘软件，这边还是更使用R，Python，因为SAS，SPSS本身比较昂贵，也很难做页面和服务级别的API，而Python和R有丰富的库，可以类似WEKA的模块，无缝交互其他API和程序，这里还需要熟悉数据库，Hadoop等。

“营销”书中提到一个例子，可以引述一下，大家思考一个问题：如果你打算搜集200份有效问卷，依照以往的经验，你需要发多少份问卷，才能达到这个目标？预计用多少预算和时间来执行？

以往的方法是这样的：评估网络问卷大约是5%的回收率，想要保证收到200份的问卷，就必须有20倍的发送量，也就是发出4000份问卷，一个月内如果可以回收，就是不错的表现。

但现在不一样了，在执行大数据分析的3小时内，就可以轻松完成以下的目标：

精准挑选出1%的VIP顾客

发送390份问卷，全部回收

问卷寄出3小时内回收35%的问卷

5天内就回收了超过目标数86%的问卷数

所需时间和预算都在以往的10%以下

这是怎么做到在问卷发送后的3个小时就回收35%？那是因为数据做到了发送时间的"一对一定制化"，利用数据得出，A先生最可能在什么时间打开邮件就在那个时间点发送问卷。

03预 测

“预测”能够让你专注于一小群客户，而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家。

当我们采集和分析用户画像时，可以实现精准营销。这是最直接和最有价值的应用，广告主可以通过用户标签来发布广告给所要触达的用户，这里面又可以通过上图提到的搜索广告，展示社交广告，移动广告等多渠道的营销策略，营销分析，营销优化以及后端CRM/供应链系统打通的一站式营销优化，全面提升ROI。

我们再说一说营销时代的变迁，传统的企业大多还停留在“营销1.0”时代，以产品为中心，满足传统的消费者需求，而进入“营销2.0”，以价值与品牌为使命，也不能完全精准对接个性化需求。进入营销3.0的数据时代，我们要对每个消费者进行个性化匹配，一对一营销，甚至算清楚成交转化率，提高投资回报比。

大数据下的营销经典的营销4P理论，Product，Pr，Place，Promotion，取而代之的是新的4P，People，Performance，Process，Prediction。在大数据时代，线下地理的竞争边界早就不存在，比的是早一步的先知能力，利用大数据，从顾客真实交易数据中，预测下一次的购买时间。 营销3.0时代就是“预测”。

预测营销能够让你专注于一小群客户，而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家。以上图为例，你可以将营销活动的目标受众锁定为20万潜在客户或现有客户，其中包括特定产品的大多数买家（4万人）。你还可以拨出部分预算用于吸引更小的客户群（比如20% 的客户），而不是整个客户群，进而优化你的支出。

过去我们看数据可能是被动的方式，但预测营销强调是决策价值，比如购买时间，你该看的不是她的购买日期，而是下次购买的时间，看未来的存活概率，生成客户终身价值（CLV）。预测营销催生了一种新的数据驱动营销方式，就是以客户为中心，核心在于帮助公司完成从以产品或渠道为中心到以客户为中心的转变。

04精准

大数据的价值不是事后分析，而是预测和，我就拿电商举例，"精准"成为大数据改变零售业的核心功能。譬如服装网站Stitch fix例子，在个性化机制方面，大多数服装订购网站采用的都是用户提交身形、风格数据+编辑人工的模式，Stitch Fix不一样的地方在于它还结合了机器算法。这些顾客提供的身材比例，主观数据，加上销售记录的交叉核对，挖掘每个人专属的服装模型。 这种一对一营销是的服务。

数据整合改变了企业的营销方式，现在经验已经不是累积在人的身上，而是完全依赖消费者的行为数据去做。未来，销售人员不再只是销售人员，而能以专业的数据预测，搭配人性的亲切互动商品，升级成为顾问型销售。

05技术工具

关于预测营销的技术能力，有几种选择方案：

2、以分析为动力的预测性活动外包给市场服务提供商；

3、评估并购买一个预测营销的解决方案，比如预测性营销云和多渠道的活动管理工具。

但无论哪条路，都要确定三项基本能力：

1）连接不同来源的，包括线上，线下，为预测分析准备好数据 ；

2）分析，使用系统和定制预测模型，做高级分析 ；

06预测模型

预测客户购买可能性的行业标准是RFM模型（最近一次消费R，消费频率F，消费金额M），但模型应用有限，本质是一个试探性方案，没有统计和预测依据。“过去的成绩不能保证未来的表现”，RFM只关注过去，不去将客户当前行为和其他客户当前行为做对比。这样就无法在购买产品之前识别高价值客户。

我们聚焦的预测模型，就是为了在最短时间内对客户价值产生影响。这里列举一些其他模型参考：

钱包模型，就是为每个客户预测可能的支出，定义为单个客户购买产品的年度支出。然后看增长模型，如果当前的总目标市场比较小，但未来可能很大，就需要去发现这些市场。

价格优化模型，就是能够去限度提升销售，销量或利润的架构，通过价格优化模型为每个客户来定价，这里需要对你想要的产品开发不同的模型，或者开发通用，可预测的客户价格敏感度的模型，确定哪一块报价时对客户有的影响。

关键字模型，关键字模型可以基于一个客户网络行为和购买记录来预测对某个内容的喜爱程度，预测客户对什么热点，爆款感兴趣，营销者使用这种预测结果为特定客户决定内容营销主题。

预测聚集模型，预测聚集模型就是预测客户会归为哪一类。

07AI在营销领域的应用

去年人工智能特别火，特别是深度学习在机器视觉，语言识别，游戏AI上的突飞猛进，以至于人们开始恐慌人工智能是不是已经可以接管人类工作，我个人是对新技术有着强烈的兴趣，也非常看好新科技，数据与现实的关联。

我以前在国外零售店买单的时候经常被询问“你有没有购物卡”，当我说没有收银员会赶紧劝我免费开通，有打折优惠，只需要填个手机号和邮箱，后面就可以针对我的购买记录做营销活动，而当我下次进来，他们就让我报出电话号码做消费者识别，当时我想如果做到人脸识别，岂不是更方便，刷脸就可以买单。而这个场景在去年也有了实验，蚂蚁金服研发出了一个生物识别机器人，叫蚂可Mark，据说其认脸能力已经超越了人类肉眼的能力。还有VR购物，Amazon推出的无收银员商店Amazon Go，通过手势识别，物联网和后续数据挖掘等技术实现购物体验。

针对营销领域，主要有以下三种预测营销技术：

1、无监督的学习技术

无监督学习技术能识别数据中的隐藏模式，也无须明确预测一种结果。比如在一群客户中发现兴趣小组，也许是滑雪，也许是长跑，一般是放在聚类算法，揭示数据中 真实的潜在客户。所谓聚类，就是自动发现重要的客户属性，并据此做分类。

通过案例训练机器，学习并识别数据，得到目标结果，这个一般是给定输入数据情况下预测，比如预测客户生命周期价值，客户与品牌互动的可能性，未来购买的可能性。

3、强化学习技术

这种是利用数据中的潜质模式，精准预测的选择结果，比如对某用户做促销应该提供哪些产品。这个跟监督学习不同，强化学习算法无须仅需输入和输出训练，学习过程通过试错完成。

从技术角度看，模型应用了协同过滤，贝叶斯网络等算法模型。强化学习是被G案例一：笔者在银行工作，通过对储户信息进行海量剖析，发现一个有趣的现象，即购买理财产品的客户以40-50岁的女性居多。oogle Brain团队的负责人Jeff Dean认为是最有前途的AI研究方向之一。最近Google的一个AI团队DeepMind发表了一篇名为《学会强化学习》的论文。

按团队的话来说，叫做“学会学习”的能力，或者叫做能解决类似相关问题的归纳能力。除了强化学习，还在迁移学习。迁移学习就是把一个通用模型迁移到一个小数据上，使它个性化，在新的领域也能产生效果，类似于人的举一反三、触类旁通。

强化学习加上迁移学习，能够把小数据也用起来，我认为是很激动人心的，通过AI来创造AI，数据科学家的部分工作也可以让机器来实现了。

茶饮精准运营，要看懂哪些数据？

(1)品牌名称：产品的品牌名称很重要

有的品牌借助数据做精准营销，一个月沉淀20多万会员，复购率提升5.4倍；有的借助数据分析用户习惯，让小程序复购率达到45%，超过行业平均水平。

在茶饮业，数据正在发挥价值，而且变得愈发重要。

精细化变革加速，头部品牌都在数据中找盈利

这两年，茶饮品牌门店不断增长，潜力品牌层出不穷，市场竞争不断加剧。

市场不可避免的进入“存量”阶段，每个从业者都在努力盘活现有资源。而这，也促使更加精细化的运营手段和经营理念，被提上日程。

比如，给不同的人群匹配不同营销策略，不同区域的门店不同的产品组合，以获得更好的转化效果等等。

精细化经营的前提，是对数字化的认知和对数据的驾驭，这一点，在后时代，更加明显。

埃森哲《2022企业数字化转型指数》报告数据显示，2022年近六成的企业表示未来1~2年将加大在数字化方面的投资力度。

而在茶饮行业，头部品牌都已将精力投入到数据能力的修炼中，以应对考验。

比如，开学季时书亦烧仙草和云徙数盈联手，在数据的支持下针对学生群体做了一次精准营销：

利用数据，洞察大学生的“消费影响因素”和“消费行为习惯”，给出的折扣力度、折扣次数，大随着移动互联网流量红利结束，企业市场部门、渠道部门如在全渠道广撒放广告吸引新客，所带来的将是大量的非目标用户、导致企业耗费大量成本。企业在这样的市场环境下需要打破以往的思维模式，调整策略，将投放费用聚焦到目标用户上，通过精准投放来帮企业找到目标人群，提升转化率，降低成本。学生成为会员，并持续运营。

这一举动，30天内沉淀学生消费者超20万，其中29.16%为品牌从未消费过的新增会员，7天内会员复购率提升5.4倍。

桃园三章也在进行全面的数据拉通后，聚焦“茶拿铁”，专注学生群体和下沉市场，利用数据分析用户习惯、平台特点进行精准运营，实现了小程序复购率45%，社群转化率40%。

而无论是针对目标人群的精准营销，还是根据平台特点调整运营方式，以上都只是数据所发挥出的“部分作用”。

那么，不同的环节看什么数据，如何分析已有数据来提升营业额？

云徙数盈在深度研究了15+头部茶饮品牌的实战经验后，提炼并绘制一份知识地图——《现制茶饮经营数据图谱》，图谱涵盖人、货、场、营收四大模块共计500+数据指标、10+经营数据健康红绿灯参考值及业务智能应用范例，帮助品牌理顺数据体系。

为此，我采访了云徙科技助理总裁兼云徙数盈事业部苗宇。

茶饮品牌如何看数据？这有一份“茶饮经营数据图谱”

苗宇表示，目前，困扰大部分茶饮品牌的其实并非“数据空白”，而是“数据缺乏可分析性”。

举个例子，同一款“茶”，在外卖平台上产品名叫“茶（大中小杯）”，而在小程序上叫“大杯茶”，名称不同就会影响数据库的SKU数量，大大降低数据驱动业务的准确性。

因此，想让数据具有可分析性，首先就是要建立标准，通过OneID，让每一个商品、会员、渠道数据都变得可追溯，为业务增长赋能。“这也是云徙一直的理念，业务+数据双中台，双向拉通经营数据，互为反哺。”苗宇告诉我。现制茶饮经营数据图谱（节选），