Analytics分析云 | 賦能品牌全域數(shù)字化營(yíng)銷

伴隨流量紅利的消失，品牌營(yíng)銷已經(jīng)從增量進(jìn)入到了存量競(jìng)爭(zhēng)的時(shí)代。流量成本貴、營(yíng)銷費(fèi)用高、拉新成本增加、私域運(yùn)營(yíng)效率低等等問題始終困擾著各大品牌的市場(chǎng)營(yíng)銷、運(yùn)營(yíng)增長(zhǎng)等部門。疫情的沖擊，使得越來越多的企業(yè)開始加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程，在線上線下數(shù)據(jù)多融合的趨勢(shì)下，各大品牌急需在充滿變數(shù)的市場(chǎng)環(huán)境中，摸索出一套行之有效的品牌營(yíng)銷增長(zhǎng)邏輯和路徑——全域品牌數(shù)字化營(yíng)銷運(yùn)營(yíng)，來驅(qū)動(dòng)品牌業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。

作為全域品牌數(shù)字化營(yíng)銷運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，Whale 帷幄聚焦三大場(chǎng)景：全域數(shù)字化場(chǎng)景、數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景和營(yíng)銷驅(qū)動(dòng)場(chǎng)景。通過線上線下全域數(shù)據(jù)埋點(diǎn)布局，建立和部署數(shù)據(jù)引擎，然后根據(jù)業(yè)務(wù)需求部署產(chǎn)品，最終實(shí)現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，在營(yíng)銷和業(yè)務(wù)管理中形成閉環(huán)，優(yōu)化業(yè)務(wù)能力。

在品牌數(shù)字化營(yíng)銷的閉環(huán)建設(shè)中，「全域數(shù)據(jù)埋點(diǎn)」不可或缺，它是一種快捷、高效、豐富的數(shù)據(jù)采集方法。它是指品牌在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中所有與用戶互動(dòng)的觸點(diǎn)采集數(shù)據(jù)。在線上，針對(duì)網(wǎng)站、APP、小程序內(nèi)特定用戶行為或事件進(jìn)行捕獲，處理和發(fā)送。在線下，借助 AI 攝像機(jī)、傳感器、智慧屏等 IOT 設(shè)備，對(duì)店外、店內(nèi)、區(qū)域、貨架的用戶軌跡與行為進(jìn)行捕獲，處理和分析。全域數(shù)據(jù)埋點(diǎn)，可幫助品牌針對(duì)不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景提供決策支持，進(jìn)行業(yè)務(wù)分析、產(chǎn)品優(yōu)化迭代、精細(xì)化運(yùn)營(yíng)等等。

其次，對(duì)品牌來說，在部署全域數(shù)據(jù)埋點(diǎn)技術(shù)方案時(shí)，要考慮保證數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)性和完整性，這需要在整體數(shù)據(jù)基建工程中進(jìn)行不斷的測(cè)試和驗(yàn)證。與此同時(shí)，選擇匹配不同業(yè)務(wù)指標(biāo)的數(shù)據(jù)分析模型進(jìn)行分析也同樣至關(guān)重要。在部分品牌的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，數(shù)據(jù)基建工程尚未健全時(shí)，依然存在著數(shù)據(jù)采集鏈路較長(zhǎng)，效率低，且埋點(diǎn)丟失等情況，從而最終影響業(yè)務(wù)需求進(jìn)度。因此，Whale 帷幄推出 Analytics 分析云，可幫助品牌構(gòu)建數(shù)據(jù)根基平臺(tái)，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)全場(chǎng)景的業(yè)務(wù)分析與決策，結(jié)合全渠道精準(zhǔn)營(yíng)銷的行動(dòng)與反饋，賦能品牌全域數(shù)字化營(yíng)銷。

01 Analytics分析云，最全面的線上線下數(shù)據(jù)融合平臺(tái)

Analytics 分析云所提供的全域數(shù)據(jù)平臺(tái)，是基于 Whale 帷幄開放平臺(tái) Whale Open Platform (WOP)系統(tǒng)，搭建的線上線下數(shù)據(jù)融合平臺(tái)。Analytics 分析云是通過 AIoT 和線上數(shù)據(jù)埋點(diǎn)，收集統(tǒng)一ID(One-ID)的交互數(shù)據(jù)，并實(shí)時(shí)做出數(shù)據(jù)報(bào)表、通知和分析預(yù)測(cè)。幫助客戶打造統(tǒng)一的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)能力，賦能客戶核心業(yè)務(wù)流的預(yù)測(cè)、推薦和自動(dòng)化能力。

事件分析模型

用以分析用戶行為，事件分析支持通過自定義指標(biāo)、分組和篩選及多種可視化圖表對(duì)用戶行為進(jìn)行多維分析，結(jié)合帷幄 Analytics 的大數(shù)據(jù)處理能力，能夠幫助我們研究某行為事件的發(fā)生對(duì)企業(yè)所產(chǎn)生的價(jià)值影響以及影響程度。

歸因分析模型

歸因分析支持通過自定義待歸因事件、目標(biāo)事件、歸因模型，便于全方位分析廣告位、推廣位對(duì)目標(biāo)事件的轉(zhuǎn)化貢獻(xiàn)。

漏斗分析模型

主要用于分析一個(gè)多步驟過程中每一步的轉(zhuǎn)化與流失情況。帷幄 Analytics 支持自定義漏斗步驟，通過異常的數(shù)據(jù)指標(biāo)找出有問題的環(huán)節(jié)，從而解決問題，最終達(dá)到提升整體轉(zhuǎn)化的目的。

預(yù)測(cè)功能模型

通過高性能 AI 預(yù)測(cè)模型建模時(shí)間序列數(shù)據(jù)，深挖業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的內(nèi)部規(guī)律，支持企業(yè)做出科學(xué)決策。該功能基于事件分析中的時(shí)序預(yù)測(cè)折線圖，用戶使用時(shí)只需要打開開關(guān)即可使用，極大的降低了用戶使用預(yù)測(cè)模型的成本。

用戶路徑模型

用戶路徑支持通過自定義起始事件、終止事件，便于全方位分析特定用戶行為序列分布賦能產(chǎn)品優(yōu)化。

成分分析模型

分析一個(gè)目標(biāo)用戶由什么構(gòu)成的，有哪些成分。帷幄 Analytics 提供自定義成分分析功能，便于快速全盤掌握用戶公共屬性的分布情況，輔助優(yōu)化運(yùn)營(yíng)策略。

02 Analytics 分析云的六大核心能力

全端數(shù)據(jù)采集能力 彌補(bǔ)線下業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)采集痛點(diǎn)

針對(duì)品牌所有業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行全端數(shù)據(jù)采集：具備強(qiáng)大的、全面的數(shù)據(jù)采集能力，覆蓋線下、移動(dòng)端、PC端和其他設(shè)備等，解決了大部分品牌線下門店終端等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)不全的痛點(diǎn)。

全觸點(diǎn)數(shù)據(jù)采集 將線上線下數(shù)據(jù)打通融合

覆蓋線上線下的全觸點(diǎn)數(shù)據(jù)采集：從線下到線上將數(shù)據(jù)打通，把不同顆粒度的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，構(gòu)建全局統(tǒng)一的用戶 ID 體系。

全渠道用戶觸達(dá) 實(shí)時(shí)與用戶互動(dòng)

可實(shí)現(xiàn)全渠道用戶觸達(dá)：對(duì)接線下門店端架、APP、短信、郵件等通道，在全渠道與用戶實(shí)時(shí)互動(dòng)，提升品牌全域營(yíng)銷管理效率。

多種數(shù)據(jù)分析模型 匹配不同業(yè)務(wù)指標(biāo)

針對(duì)不同業(yè)務(wù)指標(biāo)，提供多種數(shù)據(jù)分析模型：應(yīng)用事件分析、漏斗分析、用戶路徑、預(yù)測(cè)模型分析等十多種分析模型，實(shí)時(shí)、靈活分析業(yè)務(wù);其中預(yù)測(cè)模型可以幫助更好地控制成本、提前規(guī)劃部署、精細(xì)化運(yùn)營(yíng)以及合理設(shè)定 KPI，為品牌營(yíng)銷「降本增效」。

支持多種采集方式 埋點(diǎn)方式靈活結(jié)合

支持多種采集方式：全埋點(diǎn)，一般用于收集更多用戶數(shù)據(jù)作自定義分析等數(shù)據(jù)挖掘場(chǎng)景。Analytics 分析云采用的全域埋點(diǎn)是集成 SDK，一鍵完成所有數(shù)據(jù)采集，簡(jiǎn)單、快捷、開發(fā)人工成本低;代碼埋點(diǎn)，常用于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)復(fù)雜的場(chǎng)景。Analytics 分析云采用的代理埋點(diǎn)支持小程序、Web 和 App 的用戶行為數(shù)據(jù)采集，可按需求采集數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)信息完整，對(duì)數(shù)據(jù)分析更聚焦。

打通全域數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景 讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生實(shí)際業(yè)務(wù)價(jià)值

數(shù)據(jù)的來源主要有三種：服務(wù)端自有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、埋點(diǎn)追蹤的行為數(shù)據(jù)，以及第三方數(shù)據(jù)匯總。Analytics 分析云正是通過 AIoT 和線上數(shù)據(jù)埋點(diǎn)，來收集這三類數(shù)據(jù)，再把不同顆粒度的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，最后進(jìn)行數(shù)據(jù)整合分析預(yù)測(cè)等，從而打通全域數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，持續(xù)優(yōu)化品牌業(yè)務(wù)能力。

以門店客流運(yùn)營(yíng)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景為例，「服務(wù)端自有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)」的采集是借助 AI 攝像機(jī)、傳感器、智能屏等 AloT 設(shè)備，主要是對(duì)店內(nèi)路徑區(qū)域內(nèi)的用戶軌跡和用戶行為進(jìn)行數(shù)據(jù)捕獲，其中包括出入?yún)^(qū)域客流、平均停留時(shí)長(zhǎng)、商品交互次數(shù)等關(guān)鍵數(shù)據(jù)，再基于出入口客流分析模型，通過 A/B 測(cè)試等數(shù)據(jù)工具進(jìn)一步分析陳列內(nèi)容的營(yíng)銷效率。

以服務(wù)某全球連鎖飲品巨頭為例，需將「服務(wù)端自有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)」和「埋點(diǎn)追蹤的行為數(shù)據(jù)」及「三方數(shù)據(jù)」相結(jié)合，將線上線下數(shù)據(jù)打通，進(jìn)行全觸點(diǎn)數(shù)據(jù)采集。因?yàn)樵撨B鎖門店眾多，用戶旅程的監(jiān)管是運(yùn)營(yíng)的巨大挑戰(zhàn)，比如全國(guó)門店統(tǒng)一執(zhí)行的營(yíng)銷活動(dòng)管理、門店有多少人在排隊(duì)，有幾杯飲品正在制作中，線上訂單和線下產(chǎn)能如何做匹配等等。如果品牌要統(tǒng)覽全域營(yíng)銷運(yùn)營(yíng)的效果，必須在店員小程序、客戶端小程序、客戶端 APP、線下門店終端等私域流量涉及的每一個(gè)觸點(diǎn)、每一個(gè)渠道都進(jìn)行「全域數(shù)據(jù)埋點(diǎn)」采集，才能將線上線下采集的用戶、商品和空間信息整合，從而實(shí)現(xiàn)精細(xì)化用戶運(yùn)營(yíng)和智能營(yíng)銷。

以打通全域數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，優(yōu)化營(yíng)銷運(yùn)營(yíng)成本為例。國(guó)內(nèi)知名連鎖餐飲品牌-西貝在全國(guó)擁有約 4000+ 線下屏幕觸點(diǎn)，平均每塊屏幕每天有超過 1000 個(gè)消費(fèi)者觀看不同時(shí)段內(nèi)推送的營(yíng)銷內(nèi)容。由于門店數(shù)量大，屏幕種類多，廣告內(nèi)容的下發(fā)和使用極其復(fù)雜，導(dǎo)致運(yùn)營(yíng)成本極高。

而現(xiàn)在，西貝通過 Whale 帷幄 Analytics 分析云，將線下屏幕觸點(diǎn)和線上小程序的觸點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)一采集、統(tǒng)一運(yùn)營(yíng)管理，結(jié)合 DAM 數(shù)字資產(chǎn)管理系統(tǒng)，總部和店員均可通過 MAP 來同時(shí)管理私域流量廣告，并通過不同門店的客流標(biāo)簽推送不同的營(yíng)銷內(nèi)容。對(duì)于品牌來說，通過 Analytics 分析云的全域數(shù)據(jù)平臺(tái)，打通全域數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，通過 MAP 來自動(dòng)化營(yíng)銷場(chǎng)景，如建立和運(yùn)營(yíng)用戶旅程、動(dòng)態(tài)智能化營(yíng)銷內(nèi)容投放、推薦系統(tǒng)等，真正為品牌實(shí)現(xiàn)「降本增效」。

針對(duì)不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，Analytics 分析云將線上線下數(shù)據(jù)融合，協(xié)助品牌營(yíng)銷運(yùn)營(yíng)形成閉環(huán)管理，打通全域數(shù)字化場(chǎng)景，讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生實(shí)際業(yè)務(wù)價(jià)值。

03 全方位賦能品牌數(shù)字化營(yíng)銷

Analytics 分析云，首先是通過線下智能化設(shè)備及線上埋點(diǎn)工具建立全域數(shù)據(jù)采集和內(nèi)容分發(fā)體系;其次，通過建立和部署數(shù)據(jù)引擎完成數(shù)據(jù)的沉淀;然后根據(jù)業(yè)務(wù)需求部署產(chǎn)品(MAP、CDP、CRM等);最后，通過數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)管理閉環(huán)，在服務(wù)各類客戶的過程中持續(xù)優(yōu)化業(yè)務(wù)能力。

在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中，Analytics 分析云可滿足下列常見營(yíng)銷業(yè)務(wù)需求。

場(chǎng)景一：廣告渠道優(yōu)選 大幅提升營(yíng)銷效率

以某美妝品牌為例，Analytics 分析云針對(duì)該品牌廣告渠道投放場(chǎng)景進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和分析：分別將所采集到的抖音、微信小程序、微博等平臺(tái)的廣告投放后的數(shù)據(jù)表現(xiàn)，根據(jù)廣告投放渠道與營(yíng)銷活動(dòng)之間的關(guān)聯(lián)，進(jìn)行廣告價(jià)值歸因的數(shù)據(jù)分析，作出數(shù)據(jù)分析報(bào)告，調(diào)整媒介渠道組合，繼而幫助品牌在廣告投放效果上提升了 21%，大幅提升品牌營(yíng)銷效率。

Analytics 分析云可實(shí)現(xiàn)全渠道營(yíng)銷場(chǎng)景分析、渠道質(zhì)量評(píng)估、落地頁分析、商品分析、廣告渠道優(yōu)選、門店布局陳列分析、商圈潛力分析等全方位多角度的營(yíng)銷分析中，全面助力品牌提升營(yíng)銷運(yùn)營(yíng)效率。

場(chǎng)景二：全周期客戶旅程管理 深入優(yōu)化運(yùn)營(yíng)

以某全球知名智能電動(dòng)汽車品牌為例，通過 Analytics 分析云全方位升級(jí)和優(yōu)化門店?duì)I銷客戶旅程，將線下門店商品展示數(shù)量提升 3 倍，使得消費(fèi)者在店內(nèi)停留的時(shí)長(zhǎng)增加了2倍，從而提升了用戶粘性與留存。

以某 500 強(qiáng)快消品牌用戶營(yíng)銷為例， Analytics 分析云可幫助品牌在線上商城進(jìn)行實(shí)時(shí)營(yíng)銷管理監(jiān)控，通過自動(dòng)化營(yíng)銷管理平臺(tái)，通過短信通知喚醒沉睡用戶，激勵(lì)客戶再次青睞，并提升購(gòu)買轉(zhuǎn)化率 12%;

Analytics 分析云幫助品牌全方位評(píng)估活動(dòng)運(yùn)營(yíng)效果;進(jìn)行精細(xì)化運(yùn)營(yíng)和用戶分層管理，優(yōu)化用戶路徑，提升用戶粘性與留存，助力品牌全流程營(yíng)銷運(yùn)營(yíng)管理。

場(chǎng)景三：產(chǎn)品優(yōu)化迭代 提升爆款復(fù)購(gòu)率

以某蛋糕行業(yè)新晉品牌為例，通過 Analytics 分析云對(duì)其暢銷爆款蛋糕的消費(fèi)者真實(shí)使用情況進(jìn)行分析，幫助品牌真正理解消費(fèi)者在不同消費(fèi)場(chǎng)景中的選擇偏好，繼而對(duì)產(chǎn)品口味進(jìn)行不斷優(yōu)化和迭代，精準(zhǔn)把握消費(fèi)者的需求痛點(diǎn)，幫助客戶找到產(chǎn)品中的問題，不斷提煉賣點(diǎn)和優(yōu)化產(chǎn)品展示細(xì)節(jié)，通過大量 A/B 測(cè)試提升轉(zhuǎn)化率和復(fù)購(gòu)率，最終使該爆款產(chǎn)品的復(fù)購(gòu)率提升到 40% 以上。

Analytics 分析云幫助品牌了解產(chǎn)品真實(shí)使用情況，深度下鉆及歸因;通過護(hù)具找到產(chǎn)品中的問題，獲取用戶行為路徑，提升產(chǎn)品順滑度。

場(chǎng)景四：360用戶視圖 實(shí)時(shí)用戶分析管理

以某啤酒品牌為例，通過 Analytics 分析云對(duì)該品牌進(jìn)行實(shí)時(shí)風(fēng)控管理，實(shí)時(shí)監(jiān)控商品毛利，借助于 360 度用戶視圖，獲取消費(fèi)者使用偏好、交易情況等信息，進(jìn)行異常風(fēng)控監(jiān)測(cè)，從而減少營(yíng)銷活動(dòng)期間的惡意刷單，降低品牌運(yùn)營(yíng)損失。

Analytics 分析云幫助品牌實(shí)現(xiàn) 360 度用戶視圖，獲取用戶信息、偏好、分布、軌跡、交易情況等用戶信息進(jìn)行后續(xù)分析;靈活的用戶分群，可幫助品牌發(fā)現(xiàn)高價(jià)值用戶，精細(xì)化用戶管理。

在科技、資本與消費(fèi)升級(jí)的共同加持下，線上線下模式融合的全域數(shù)字化營(yíng)銷運(yùn)營(yíng)已是大勢(shì)所趨，各大品牌、品牌數(shù)字化轉(zhuǎn)型布局正緊鑼密鼓地開展中。作為全域品牌數(shù)字化運(yùn)營(yíng)的服務(wù)商，Whale帷幄通過人工智能(AI)、大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)(IoT)、數(shù)據(jù)模型(Data)的創(chuàng)新，面向品牌和零售品牌提供數(shù)字化能力建設(shè)和應(yīng)用層解決方案，高效整合資源，將品牌數(shù)字技術(shù)、產(chǎn)品業(yè)務(wù)和經(jīng)營(yíng)管理深度融合。通過 Analytics 分析云幫助品牌將線下、線上業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)融合，深耕全域流量的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，重塑品牌的增長(zhǎng)模式。

關(guān)于Whale帷幄

作為國(guó)內(nèi)專業(yè)的全域數(shù)字化營(yíng)銷運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，Whale 帷幄通過人工智能 (AI), 大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)絡(luò) (IoT) 和數(shù)據(jù)模型 (Data) 的關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新，為面向未來的零售品牌提供數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、協(xié)作優(yōu)先、簡(jiǎn)單易部署的品牌全域營(yíng)銷解決方案，旨在賦能零售品牌可持續(xù)化的精細(xì)運(yùn)營(yíng)與精益增長(zhǎng)，打通 MarTech「最后一公里」。目前 Whale 帷幄服務(wù)體系已廣泛覆蓋食品飲料、美妝護(hù)膚、時(shí)尚鞋服、輕奢珠寶、數(shù)碼電器、餐飲茶飲、商超便利、汽車服務(wù)、醫(yī)藥健康等行業(yè)。已積累標(biāo)桿客戶如聯(lián)合利華、屈臣氏、西貝、美的、泡泡瑪特、蔚來汽車、家樂福等 300 余家行業(yè) Top 品牌。公司于2017年成立于杭州，并在上海、深圳、北京設(shè)有辦公中心。

免責(zé)聲明：市場(chǎng)有風(fēng)險(xiǎn)，選擇需謹(jǐn)慎!此文僅供參考，不作買賣依據(jù)。

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