最新一方數據實戰！深演智能攜手四大品牌主，實現營銷效率翻番

這幾年，隨着流量紅利消失等，用戶又重新回到了營銷的視野核心，連帶着CDP等產品需求也火了起來。雖然，甲方品牌此前一直都在做關於用戶的工作，但其背後的運營邏輯，已經從靠“經驗+人力運營”變成靠“數據+產品\系統技術”。

而當市場還在討論和研究CDP相關功能、應用場景等時，深演智能依靠十三年的營銷技術經驗和產品服務，早已經完成了諸多依靠“數據+產品\系統技術”驅動的數字化轉型成功案例落地。

早在2018年，深演智能即成爲業內最早幫助企業行業客戶成功落地CDP項目的廠商之一，國際權威諮詢與研究機構Forrester也根據深演智能汽車行業CDP案例獨立撰寫了首份汽車行業CDP項目的實踐成果報告。

隨後，深演智能還幫國際大型零售廠商、豪華珠寶品牌、高檔運動品牌、化妝品品牌等諸多行業標杆客戶，完成了包括CDP、DMP、MA等全鏈路數字化營銷產品的搭建落地，並通過全域流量打通、高潛會員挖掘、個性化推薦、智能預測、私域反哺公域投放等產品應用，幫助客戶賦能營銷決策，實現對銷售額提升、拉新成本降低、用戶體驗優化等。

以下是深演智能聯合創始人兼COO 謝鵬在三亞“iDigital 2021數字營銷品牌廣告主峰會”上的演講，在這場凝聚了行業最新洞察和實踐的大會上，上述分享由於實踐性強、乾貨內容多得到現場很多嘉賓的認可，我們特整理成文字，分享出來。

一，大量線上線下觸點的國際零售客戶，通過用戶數據中臺，拉新成本降低了50%，流失用戶實現大幅召回

我們有個國際零售客戶，其特點是線上和線下觸點都特別多、特別分散，那如何能對用戶有更深入的瞭解和洞察？且如何通過用戶經營，尤其是線上經營，進一步提升整個產出？

首先，圍繞瞭解和洞察用戶，我們把客戶整體的數據做了重新的調整和補充。

此前客戶雖然做了CDP及相關用戶數據系統，但卻只有“人”的數據。在此基礎之上，我們幫客戶加上了商品“貨”的數據，以及如門店地理位置、店內電子廣告屏位置信息等“場”的數據。這樣我們幫助這家零售客戶打通了“人、貨、場”三個數據要素，並對每個要素的數據都做了標籤化。

其次，針對客戶原有系統的自動化和智能化運營薄弱的問題，我們通過幫助客戶實現在公域流量的程序化購買、私域流量的營銷自動化（MA）、智能算法推薦和預測等，實現了用戶全域觸達的“千人千策”和“千人千面”。

最後，用深演的第三方數據來豐富客戶的一方用戶數據標籤。客戶原來只能利用一方數據瞭解消費者。但是作爲零售客戶，一方有獨特價值的一面，同時也存在唯獨比較單薄的不足一面。深演利用自己獨特數據生態的優勢，幫助其補充第二方和第三方的數據，這樣對整個用戶的理解就更加豐滿了。

完成用戶數據中臺搭建、得到更深入的用戶洞察後，怎樣把數據應用於營銷決策，幫助客戶通過線上運營提升產出?

從橫向的角度，我們專注於提升兩個場景的效果：一是新客轉換，面向線下會員店做新人引流；二是針對過去一年內沒在門店裡復購的流失用戶做召回。

簡單來說兩步走：一該零售客戶的市場負責人通過系統更深入、更全面地獲得了各種用戶與其他維度的交叉分析洞察後，能夠制定出更好、更有針對性的營銷策略，二通過深演智能的營銷畫布產品功能實現營銷自動化，在多個渠道的用戶旅程觸點上做複雜的用戶轉換活動。最終，整個用戶拉新成本降低了50%，流失用戶召回也取得了很明顯的效果。

除此，我們還幫助客戶做了可視化分析，跟傳統零售行業可視化分析不同，我們最大特點是在於各種業務分析都融合了“人”的維度。我們在所有分析維度都加上了人的叉乘分析。

如人羣銷售分析，我們新增了“銷售什麼”和“用戶在哪”的叉乘，可以回答什麼樣的人在什麼地方會買東西、及他買的東西多還是少等問題；

再如活動觸達分析，此前客戶只有單純的渠道來源和渠道分析，比較單一。而我們新增客戶渠道（比如微信、短信和彈窗等）和人羣的叉乘分析，可以呈現什麼樣的人在什麼渠道上轉換率較高等結果。

還有人羣行爲漏斗分析，通過“註冊—領券—用券—關注公衆號—加車—點擊—搜索—線下互動等以及優惠券分析”等整個流程，來幫助客戶清楚地分析出不同環節的用戶流失。

最終，我們幫客戶搭建了一個包含所有業務要素和“人”叉乘分析的業務看板，讓客戶可以用更廣的視野、更深的角度、更全的維度來看待自己的生意。

二，即便用戶基數不大，豪華珠寶品牌依然能借助高潛會員挖掘、個性化推薦，實現用戶體驗和銷售額雙提升

第二個案例是豪華珠寶品牌，鑑於這一品類的性質，其用戶數量不會很多，數字化用戶運營對其價值是什麼？

藉助深演智能此前豐富的奢侈品客戶服務經驗，我們建議客戶提供了過往三年的購買用戶人羣包及相關數據標籤，然後和客戶一起定了兩個小目標——通過高潛會員挖掘和個性化推薦及預測來有效提升銷售額。

我們是怎麼幫助客戶實現這兩個目標呢？

首先基於客戶的一方數據，包括用戶行爲信息、基本信息、線下行爲數據和標籤、商品屬性數據、交易數據等做特徵加工和處理，構建模型特徵，建模後通過輸出會員復購概率來挖掘高潛人羣。

深演智能智能算法並不只是輸出一張“會員復購率”報表就到此爲止了。否則，雖然每一個會員ID都有個復購概率預測值，但實際上會很難用，無法把數據價值應用到業務上。

站在客戶的角度，我們進一步做了加工，引入“5顆星”指數。這樣，客戶可以結合其營銷經驗和業務經驗去判斷，多少歸類爲“5顆星”或“1顆星”等，再針對不同會員細分制定針對性營銷策略。

在實際營銷策略中，有的品牌主會把營銷資源都集中在5顆星的潛力用戶上去做推廣，而對於另外一些品牌主來說，“反正那5顆星已經是高概率的復購人羣了”，他們會選擇把更多營銷資源用在4顆星轉化上。因此，具體怎麼確定重點營銷目標人羣，我們的系統爲每一位有經驗的營銷負責人提供了更好的信息來做出決策。

其次，客戶即將上線App ，我們幫客戶打造了“猜你喜歡”這樣的商品推薦功能。這項功能使用了商品關聯度模型的算法，對於用戶瀏覽的每一款商品，算法模型都提供出與之關聯的Top 50的產品。

但客戶在“猜你喜歡”下面展示3個還是5個產品，各家都有自己的業務場景和經驗，我們又把空間留給了營銷者“營銷藝術”的空間。

這樣，每個客戶進來看到的都是系統根據自己瀏覽的商品，自動推薦可能感興趣的產品。而目前，商品的推薦購買在整個電商貢獻了30%以上的銷售額。對於高端品牌來講，用自己有限的一方用戶數據，就可以把營銷做得更加精細化，實現用戶體驗優化和銷售額的提升。

這也是深演智能主張的“AI賦能決策”使命在服務客戶上最好的實踐證明。一方面，將數據產品做到極致，每一個產品\功能不只是其本身，而是從客戶實際業務出發，以“應用到具體場景、產生業務影響”爲終；

另一方面，在提供了紮實的產品和技術能力外，我們也跟客戶的“營銷藝術”手段相結合，以“科學+藝術”相結合的手段幫助品牌主做差異化營銷，得到更好銷售增長。

三，高檔運動品牌靠智能預測，把實際購買、指標訂單、銷售額提升兩倍以上

我們服務的這位高端運動品牌客戶，產品線非常豐富，旗下有幾十個品類，用戶分佈在線下門店、微信、APP、天貓等不同平臺和渠道上。這意味着，數據分析的複雜程度有很多疊加因素。

而服裝鞋帽零售行業最大特點之一，就是對庫存的管理很重要，否則會把你掙到的錢、利潤全部吃掉。面對這種情況，客戶希望我們來幫忙做購買預測，即預測用戶將會購買哪一個品類的商品。

首先，我們爲這個品牌做了標籤樹的設計和人羣的細分。我們有一套科學標籤樹設計的方法，早在2011年深演智能就發佈了國內首份DAAT標籤體系的白皮書。

然後基於客戶提供的千萬級用戶歷史購買數據，我們通過建模，預測用戶下個月在幾十個品類類別的購買可能性。與此同時，客戶的運營團隊也在憑藉經驗做這樣的預測。終極PK之後，我們的機器算法模型與客戶的運營團隊的預測結果，在實際購買者數量、訂單、銷售額三個指標上，分別是後者的3倍、4倍、2倍。

過去，我們說數據驅動的廣告投放，效果提升一般可以實現10-30%。但現在，通過數據系統和模型把高機制的一方用戶數據利用好，完全是可以在一些重要的營銷指標上，提升至少50%。

四，利用一方人羣數據建模，公域投放引流，高檔化妝品牌實現ROI、AIPL轉換率兩倍增長

隨着電商在運營中所佔的比重越來越大，大部分電商客戶都開始關注到“流量閉環”這個核心話題。除了站內精細化運營，客戶越來越關注如何提升站外媒體投放的有效性。通過一方數據建模，公域投放引流，降低單個訂單成本，同時提高ROI、AIPL等指標。

圍繞這個目標，我們在服務一家高檔化妝品牌企業時，幫客戶做了以下3件事。

第一件事情，電商平臺的站內外聯動，客戶爲我們提供了百萬級的曝光購買人羣以及千萬級的曝光未購買人羣。

“百萬級的曝光購買人羣”指的是“經曝光後產生購買的人羣”，在算法裡是一個很好的正樣本；相應地，“千萬級曝光未購買人羣”指的是“經曝光後未產生購買行爲的人羣”，就是一個負樣本，我們就利用這些數據建模，給公域的流量人羣進行打分，然後找到高分值人羣，引流到天貓官方旗艦店。

對於品牌主來說，天貓數據銀行是一個很好的判斷數據真實度的指標。按過往的行業平均經驗，站外廣告曝光人羣與數據銀行的匹配率約80%，深演智能確定的廣告曝光人羣的匹配率能達到95%以上，這說明深演算法模型確定的曝光人羣與天貓站內的購買人羣重合度非常高。

最後，針對電商的終端環節，我們採用了安全屋技術來構建完整閉環。天貓不會給客戶輸出購買人羣的設備id，但我們幫助客戶通過安全屋技術，把購買的人羣數據包形成device id人羣包，這樣就可以與用戶站外的廣告互動行爲形成了一個閉環。“安全屋技術”是深演智能前年申請的一個專利，通過數字加密技術合法合規利用數據，把手機號匹配出device ID。

不管從宏觀查看廣告曝光、點擊人羣的畫像，還是更細顆粒度的人羣洞察，客戶都可以利用閉環反饋數據去調整優化投放環節中的人羣策略、媒體策略和創意策略，等等。

且投放閉環可以幫我們獲得更多營銷洞察，做出正確的營銷決策，比如可以分析每個媒體的轉化率、ROI表現，還可以拆解AIPL指標中新增A成本、I成本等。

最後的結果怎麼樣呢？我們用建模人羣投放和常規投放相比，ROI提升了將近兩倍，轉換率提升超過了兩倍，同期A到I的流轉率是其同期該客戶天貓品牌店大盤的2.2倍。

由於時間有限，這裡僅列舉了幾個典型案例。但實際上，深演智能還有更多的客戶案例，爲快消、美妝、奢侈品、汽車等行業頭部客戶提供深度解決方案，充分賦能企業“以消費者運營爲中心”的戰略，幫助企業實現經營決策的數智化。

同時，深演智能|品友旗下擁有一站式智能企業數據管理平臺AlphaData™（CDP/DMP）、一站式智能媒介管理平臺 AlphaDesk™、全域自動化營銷產品MA、智能內容管理平臺CMP等多條產品線，幫助客戶，特別是大中型企業，在相對複雜的業務流程中，全面落地全渠道、全場景、全鏈路的數字化營銷平臺。