过去的三年，消费者更多选择线上购买，而很多零售企业将数字化重点放在线下线上整合、全域渠道营销方式的布局上。中国商业联合会发布的《2023年中国商业十大热点展望报告》中指出，随着企业数字化转型进入深水区，2023年数字化在商业创新等方面的作用将日趋凸显，更精细化的运营将成为行业的下一个阶段之一。

精细化运营的理想状态，是购物的服务方式以消费者为中心，将消费者在购买物品时的“人找货”，转化成“货找人”，实现“人、货、场”最精准的匹配。伴随着消费的复苏、线下购物场景的全面回归，想要建设更加精细化的运营模式，零售企业势必需要更加强大的全域联动的数字化能力。

在我们的观察中，践行全域数字化的企业已经在精细化运营方面取得了很多实践成果，而实践的过程也并非一帆风顺。今天的「智行之道」栏目，我们来分享一家生活护理品牌，通过CDP+MA，建设全域数字化营销新布局过程中遇到的困难和解决方案，希望对您有所帮助。

案例背景

2021年，零售行业向线上转型的压力逐渐增大。而伴随着外部流量成本的持续攀高，转化效果变差，流量增长不可持续，线下拓展因疫情受阻。联通全域数字化场景，发展私域结合公域，是大势所趋。同时该品牌发现，已经沉淀的1000多万会员数据并没有得到很好的利用，虽然企业搭建了包括企微、短信、小程序、公众号等多种私域途径，因没有完备的用户SuperID，无法将多平台数据与自有会员数据联通。项目初期的评估显示，只有10%会员数据可以实现ID打分并与现有标签联动实现个性化推送，很多营销活动需要人工进行人群圈选推送，手工分析，营销效率低下。

预期目标

作为营销数字化建设的远期目标，该品牌希望最终可以实现：以消费者为中心，建设“人、货、场”全渠道全链路消费场，做到全域数据可识别、全场景可触达、全域消费者数字化运营。此次项目目标，希望可以做到：多渠道消费者触点打通，搭建会员标签画像，会员营销自动化触达。为了达成这样的目标，品牌方和我们一起遇到了很多挑战，确定和执行了对应的解决方案，最终通过合作完成了该项目。我们总结了项目中出现的具有代表性的三个难点和解决方案。

难点及解决方案

难点1：数据质量难以达到预期

如果最终的理想目标是以消费者为中心的智慧数字化营销体系，那么全域全链路连接则是根基。而数据质量，则是根基中的根基。作为一个全渠道覆盖的连锁零售品牌，公司的渠道和触点是非常繁杂的。单从营销场域看，就有线下实体门店、电商渠道、线下商超、ToB业务、自营小程序等。而每一个不同场域又会有多个系统数据，而在最初希望建立一个覆盖全渠道全链路的平台时，这样的平台是否有效，完全取决于平台中是否有足够多、足够有价值的数据。项目最初的第一个困难便是数据质量问题。在做最初的数据勘查时，我们发现，虽然企业本地CRM沉淀了一千多万的会员数据，但是会员的属性信息存在缺失与不准确，完整填充率约为30%，同时会员数据也仅仅可以有部分可以与其他的包括生态数据、行为数据进行联通。最终经前期数据勘查，该企业只有10%的用户数据可以达到理想的情况。品牌要达到目标的数据基础需要持续夯实数据基础。针对此情况，明略科技与品牌方指定了解决方案包含：1）设立数据质量目标。属性数据 100%填充；行为数据覆盖全部会员；订单信息、准确清晰可追溯。2）优化消费者数据信息。完善和增补包括订单基础信息、售后订单信息、金额信息和商品信息等。按照质量目标原则，保证基础数据库的数据清晰完整。3）进行数据治理与清洗。评估现有数据中不规范、不合逻辑数据、不准确数据，进行重新填充、去除。在数据基础有所提升后，对于后续整体项目设计都是质的提升。

难点2：标签体系和数据基础不够匹配，落地难标签体系

标签系统是精细化运营的关键，标签体系越具象化，就可以更灵活地针对不同场景、不同人群的精细化触达和运营。该品牌前期已经建设了较复杂的标签体系，但是其现有标签体系无法和目前的数据基础进行匹配，同时对于业务场景的贴合度也存在一定的距离。
在处理标签问题的过程中，我们通过上下内外四个维度来进行考量：

• 向上：符合零售行业消费者全渠道运营趋势及理念，基于运营核心要素逐层分解。
• 启下：充分考虑消费者相关数据现状，结合标签版本迭代持续反向推动数据治理。
• 对内：紧密贴合相关业务部门运营场景及核心标签诉求。
• 对外：借鉴其他快消零售 头部消费者标签体系领先设计经验。

而在标签设计的过程我们主要以考虑精准、个性、迭代，三个重要的衡量指标。

在实际操作中，我们首先通过与多个部门开展业务调研，充分了解业务需求，梳理应用场景与业务流程，进行数据基础摸底，并设计标签体系的框架。以“4W1H”方法论为轴，形成用户特征、用户价值、渠道特征、时机特征、品类特征、内容特征等标签大类，并细化二、三、四级标签类目、扩展出总共数百个标签，无论是对于业务中的人群圈选还是后期算法模型建立都提供了良好的标签基础。

难点3：基于现有数据情况，持续优化算法模型准确度

构建超大规模的精细化运营系统，离不开算法模型的支持。在初期项目规划中，我们提出了适合该零售企业目标需要的ID打分模型。可以基于该算法模型，对人群进行打分，可大幅提升营销效率。建立算法模型的难点，一个是在算法模型的启动阶段，数据量有限，这让准确度上会面临很多挑战；算法的可信度和对业务的指导作用也是需要不断优化和论证的过程，如果调整时间过长，反而会降低营销效率，造成不必要的损失。明略科技采取的方式是小规模快速验证，快速迭代，先使用小流量的数据进行快速测试后根据反馈做少量的人工调整后大规模实施。基本上能够通过一次营销大促活动，完成模型的上线、迭代、优化，并且切实提升营销效果。

该项目中，明略科技通过618活动大促，在预售波段，参考RFM完成了设计，共触达活跃用户500万+， 促成 5.5万活跃会员完成下单，在整体下单量和客单价上都有所提升。通过第一波的操作后，迅速调整后续营销策略，直到整体618活动结束，整体取得了GMV的提升。

应用与价值

在刚刚说的618电商大促节点上，该品牌使用CDP与MA自动营销系统，对用户进行多轮次循序渐进式触达，维持促销热度并不断进行私域营销刺激转化。系统上线前人群活动包10-50组，系统上线后系统人群包可更细化切分220+组人群，精细化提升4倍。通过自动化营能力大幅提升运营能力，原本需要花费一个月才能完成的活动，如今每月可以通过自动化营销工具实现上百场的规模。最终也实现了转化率和客单价的提升。

整体上，明略科技帮助该品牌，实现了初期目标：多渠道消费者触点打通，搭建会员标签画像，会员营销自动化触达。1）多渠道消费者触点打通。通过数据治理，实现消费者身份统一。帮助企业重新认识自身数据情况，设立数据目标，帮助企业夯实数据基础，解决沉淀大量会员但无法有效运营的问题。2）搭建会员标签画像体系。构建用户360画像，基于标签体系，企业可以在用户生命周期中，通过持续的互动，来不断修正消费者画像，增强企业竞争力。3）建设ID打分模型算法。结合数据分析与MA，准确识别核心消费人群，实现自动化触达，提升营销效率，同样运营团队投入，营销活动频次增加几十倍，并整体提升了GMV。

回溯疫情三年，也是很多企业夯实数字化基础，构建数字化基建的三年。未来，随着数字化进入深水区，建设以消费者为中心的数字化营销体系已经成为共识。一部分企业仍面临在现有基础上进行进一步的效率优化、横向品类拓展，一部分企业在积累更多的用户数据后，需要进行大规模的数字化体系优化、算法模型优化、营销效率提升等。而随着线下商业的复苏，我们会更加关注全域全链路、人货场的关联打通，实现数字化营销的创新。我们希望，通过与各个企业的深入合作，以CDP为“脑”提供全域数据整合分析能力，实时感知企业当前状态，以MA为“手”提供用户敏捷运营能力，帮助企业建设”货找人“的消费者为中心的全域运营与增长体系，提升全域全链路的营销数字化运营能力，陪伴品牌迎来新一个消费繁荣的浪潮。