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Analytics分析云 | 赋能品牌全域数字化营销

二丰笔记 2022-5-27 10:45 156人围观 用户运营

# 用户运营

伴随流量红利的消失,品牌营销已经从增量进入到了存量竞争的时代。流量成本贵、营销费用高、拉新成本增加、私域运营效率低等等问题始终困扰着各大品牌的市场营销、运营增长等部门。疫情的冲击,使得越来越多的企业开始加速数字化转型的进程,在线上线下数据多融合的趋势下,各大品牌急需在充满变数的市场环境中,摸索出一套行之有效的品牌营销增长逻辑和路径——全域品牌数字化营销运营,来驱动品牌业务增长。


作为全域品牌数字化营销运营平台,Whale 帷幄聚焦三大场景:全域数字化场景、数据业务场景和营销驱动场景。通过线上线下全域数据埋点布局,建立和部署数据引擎, 然后根据业务需求部署产品,最终实现精细化运营,在营销和业务管理中形成闭环,优化业务能力。


在品牌数字化营销的闭环建设中,「全域数据埋点」不可或缺,它是一种快捷、高效、丰富的数据采集方法。它是指品牌在业务场景中所有与用户互动的触点采集数据。在线上,针对网站、APP、小程序内特定用户行为或事件进行捕获,处理和发送。在线下,借助 AI 摄像机、传感器、智慧屏等 IOT 设备,对店外、店内、区域、货架的用户轨迹与行为进行捕获, 处理和分析。全域数据埋点,可帮助品牌针对不同业务场景提供决策支持,进行业务分析、产品优化迭代、精细化运营等等。


其次,对品牌来说,在部署全域数据埋点技术方案时,要考虑保证数据的精准性和完整性,这需要在整体数据基建工程中进行不断的测试和验证。与此同时,选择匹配不同业务指标的数据分析模型进行分析也同样至关重要。在部分品牌的业务场景中,数据基建工程尚未健全时,依然存在着数据采集链路较长,效率低,且埋点丢失等情况,从而最终影响业务需求进度。因此,Whale 帷幄推出 Analytics 分析云,可帮助品牌构建数据根基平台,通过数据驱动全场景的业务分析与决策,结合全渠道精准营销的行动与反馈,赋能品牌全域数字化营销。


01 Analytics分析云,最全面的线上线下数据融合平台


Analytics 分析云所提供的全域数据平台,是基于 Whale 帷幄开放平台 Whale Open Platform (WOP)系统,搭建的线上线下数据融合平台。Analytics 分析云是通过 AIoT 和线上数据埋点,收集统一ID(One-ID)的交互数据,并实时做出数据报表、通知和分析预测。帮助客户打造统一的实时数据能力,赋能客户核心业务流的预测、推荐和自动化能力。


事件分析模型


用以分析用户行为,事件分析支持通过自定义指标、分组和筛选及多种可视化图表对用户行为进行多维分析,结合帷幄 Analytics 的大数据处理能力,能够帮助我们研究某行为事件的发生对企业所产生的价值影响以及影响程度。


归因分析模型


归因分析支持通过自定义待归因事件、目标事件、归因模型,便于全方位分析广告位、推广位对目标事件的转化贡献。


漏斗分析模型


主要用于分析一个多步骤过程中每一步的转化与流失情况。帷幄 Analytics 支持自定义漏斗步骤,通过异常的数据指标找出有问题的环节,从而解决问题,最终达到提升整体转化的目的。


预测功能模型


通过高性能 AI 预测模型建模时间序列数据,深挖业务数据的内部规律,支持企业做出科学决策。该功能基于事件分析中的时序预测折线图,用户使用时只需要打开开关即可使用,极大的降低了用户使用预测模型的成本。


用户路径模型


用户路径支持通过自定义起始事件、终止事件,便于全方位分析特定用户行为序列分布赋能产品优化。


成分分析模型


分析一个目标用户由什么构成的,有哪些成分。帷幄 Analytics 提供自定义成分分析功能,便于快速全盘掌握用户公共属性的分布情况,辅助优化运营策略。


02 Analytics 分析云的六大核心能力


全端数据采集能力 弥补线下业务数据采集痛点


针对品牌所有业务场景进行全端数据采集:具备强大的、全面的数据采集能力,覆盖线下、移动端、PC端和其他设备等,解决了大部分品牌线下门店终端等业务数据不全的痛点。


全触点数据采集 将线上线下数据打通融合


覆盖线上线下的全触点数据采集:从线下到线上将数据打通,把不同颗粒度的数据进行融合,构建全局统一的用户 ID 体系。


全渠道用户触达 实时与用户互动


可实现全渠道用户触达:对接线下门店端架、APP、短信、邮件等通道,在全渠道与用户实时互动,提升品牌全域营销管理效率。


多种数据分析模型 匹配不同业务指标


针对不同业务指标,提供多种数据分析模型:应用事件分析、漏斗分析、用户路径、预测模型分析等十多种分析模型,实时、灵活分析业务;其中预测模型可以帮助更好地控制成本、提前规划部署、精细化运营以及合理设定 KPI,为品牌营销「降本增效」。


支持多种采集方式 埋点方式灵活结合


支持多种采集方式:全埋点,一般用于收集更多用户数据作自定义分析等数据挖掘场景。Analytics 分析云采用的全域埋点是集成 SDK,一键完成所有数据采集,简单、快捷、开发人工成本低;代码埋点,常用于业务数据复杂的场景。Analytics 分析云采用的代理埋点支持小程序、Web 和 App 的用户行为数据采集,可按需求采集数据,业务信息完整,对数据分析更聚焦。


打通全域数据业务场景 让数据产生实际业务价值


数据的来源主要有三种:服务端自有业务数据、埋点追踪的行为数据,以及第三方数据汇总。Analytics 分析云正是通过 AIoT 和线上数据埋点,来收集这三类数据,再把不同颗粒度的数据进行融合,最后进行数据整合分析预测等,从而打通全域数据业务场景,持续优化品牌业务能力。


以门店客流运营的业务场景为例,「服务端自有业务数据」的采集是借助 AI 摄像机、传感器、智能屏等 AloT 设备,主要是对店内路径区域内的用户轨迹和用户行为进行数据捕获,其中包括出入区域客流、平均停留时长、商品交互次数等关键数据,再基于出入口客流分析模型,通过 A/B 测试等数据工具进一步分析陈列内容的营销效率。


以服务某全球连锁饮品巨头为例,需将「服务端自有业务数据」和「埋点追踪的行为数据」及「三方数据」相结合,将线上线下数据打通,进行全触点数据采集。因为该连锁门店众多,用户旅程的监管是运营的巨大挑战,比如全国门店统一执行的营销活动管理、门店有多少人在排队,有几杯饮品正在制作中,线上订单和线下产能如何做匹配等等。如果品牌要统览全域营销运营的效果,必须在店员小程序、客户端小程序、客户端 APP、线下门店终端等私域流量涉及的每一个触点、每一个渠道都进行「全域数据埋点」采集,才能将线上线下采集的用户、商品和空间信息整合,从而实现精细化用户运营和智能营销。


以打通全域数据业务场景,优化营销运营成本为例。国内知名连锁餐饮品牌-西贝在全国拥有约 4000+ 线下屏幕触点,平均每块屏幕每天有超过 1000 个消费者观看不同时段内推送的营销内容。由于门店数量大,屏幕种类多,广告内容的下发和使用极其复杂,导致运营成本极高。


而现在,西贝通过 Whale 帷幄 Analytics 分析云,将线下屏幕触点和线上小程序的触点进行数据统一采集、统一运营管理,结合 DAM 数字资产管理系统,总部和店员均可通过 MAP 来同时管理私域流量广告,并通过不同门店的客流标签推送不同的营销内容。对于品牌来说,通过 Analytics 分析云的全域数据平台,打通全域数据业务场景,通过 MAP 来自动化营销场景,如建立和运营用户旅程、动态智能化营销内容投放、推荐系统等,真正为品牌实现「降本增效」。


针对不同的业务场景,Analytics 分析云将线上线下数据融合,协助品牌营销运营形成闭环管理,打通全域数字化场景,让数据产生实际业务价值。


03 全方位赋能品牌数字化营销


Analytics 分析云,首先是通过线下智能化设备及线上埋点工具建立全域数据采集和内容分发体系;其次,通过建立和部署数据引擎完成数据的沉淀;然后根据业务需求部署产品(MAP、CDP、CRM等);最后,通过数据和业务管理闭环,在服务各类客户的过程中持续优化业务能力。


在实际应用场景中,Analytics 分析云可满足下列常见营销业务需求。


场景一:广告渠道优选 大幅提升营销效率


以某美妆品牌为例,Analytics 分析云针对该品牌广告渠道投放场景进行数据采集和分析:分别将所采集到的抖音、微信小程序、微博等平台的广告投放后的数据表现,根据广告投放渠道与营销活动之间的关联,进行广告价值归因的数据分析,作出数据分析报告,调整媒介渠道组合,继而帮助品牌在广告投放效果上提升了 21%,大幅提升品牌营销效率。


Analytics 分析云可实现全渠道营销场景分析、渠道质量评估、落地页分析、商品分析、广告渠道优选、门店布局陈列分析、商圈潜力分析等全方位多角度的营销分析中,全面助力品牌提升营销运营效率。


场景二:全周期客户旅程管理 深入优化运营


以某全球知名智能电动汽车品牌为例,通过 Analytics 分析云全方位升级和优化门店营销客户旅程,将线下门店商品展示数量提升 3 倍,使得消费者在店内停留的时长增加了2倍,从而提升了用户粘性与留存。


以某 500 强快消品牌用户营销为例, Analytics 分析云可帮助品牌在线上商城进行实时营销管理监控,通过自动化营销管理平台,通过短信通知唤醒沉睡用户,激励客户再次青睐,并提升购买转化率 12%;


Analytics 分析云帮助品牌全方位评估活动运营效果;进行精细化运营和用户分层管理,优化用户路径,提升用户粘性与留存,助力品牌全流程营销运营管理。


场景三:产品优化迭代 提升爆款复购率


以某蛋糕行业新晋品牌为例,通过 Analytics 分析云对其畅销爆款蛋糕的消费者真实使用情况进行分析,帮助品牌真正理解消费者在不同消费场景中的选择偏好,继而对产品口味进行不断优化和迭代,精准把握消费者的需求痛点,帮助客户找到产品中的问题,不断提炼卖点和优化产品展示细节,通过大量 A/B 测试提升转化率和复购率,最终使该爆款产品的复购率提升到 40% 以上。


Analytics 分析云帮助品牌了解产品真实使用情况,深度下钻及归因;通过护具找到产品中的问题,获取用户行为路径,提升产品顺滑度。


场景四:360用户视图 实时用户分析管理


以某啤酒品牌为例,通过 Analytics 分析云对该品牌进行实时风控管理,实时监控商品毛利,借助于 360 度用户视图,获取消费者使用偏好、交易情况等信息,进行异常风控监测,从而减少营销活动期间的恶意刷单,降低品牌运营损失。


Analytics 分析云帮助品牌实现 360 度用户视图,获取用户信息、偏好、分布、轨迹、交易情况等用户信息进行后续分析;灵活的用户分群,可帮助品牌发现高价值用户,精细化用户管理。


在科技、资本与消费升级的共同加持下,线上线下模式融合的全域数字化营销运营已是大势所趋,各大品牌、品牌数字化转型布局正紧锣密鼓地开展中。作为全域品牌数字化运营的服务商,Whale帷幄通过人工智能(AI)、大规模物联网(IoT)、数据模型(Data)的创新,面向品牌和零售品牌提供数字化能力建设和应用层解决方案,高效整合资源,将品牌数字技术、产品业务和经营管理深度融合。通过 Analytics 分析云帮助品牌将线下、线上业务数据融合,深耕全域流量的精细化运营,重塑品牌的增长模式。


关于Whale帷幄


作为国内专业的全域数字化营销运营平台,Whale 帷幄通过人工智能 (AI), 大规模物联网络 (IoT) 和数据模型 (Data) 的关键技术创新,为面向未来的零售品牌提供数据驱动、协作优先、简单易部署的品牌全域营销解决方案,旨在赋能零售品牌可持续化的精细运营与精益增长,打通 MarTech「最后一公里」。目前 Whale 帷幄服务体系已广泛覆盖食品饮料、美妆护肤、时尚鞋服、轻奢珠宝、数码电器、餐饮茶饮、商超便利、汽车服务、医药健康等行业。已积累标杆客户如联合利华、屈臣氏、西贝、美的、泡泡玛特、蔚来汽车、家乐福等 300 余家行业 Top 品牌。公司于2017年成立于杭州,并在上海、深圳、北京设有办公中心。



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