隨著商業(yè)品牌的全渠道裂變式發(fā)展，對(duì)DTC直營(yíng)會(huì)員為中心的綜合數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)提出了新的要求。傳統(tǒng)商業(yè)格局下呈現(xiàn)的割裂分治狀態(tài)，需要消耗大量的人力手動(dòng)干預(yù)。多渠道平臺(tái)間的用戶數(shù)據(jù)無(wú)法打通，用戶商業(yè)分析和營(yíng)銷決策擬定日益復(fù)雜，尤其是面對(duì)未來(lái)Z世代用戶群個(gè)性多變的消費(fèi)特征這進(jìn)一步加大了用戶洞察以及企業(yè)營(yíng)銷管理的難度。

對(duì)于紅參大健康產(chǎn)業(yè)來(lái)說(shuō)，營(yíng)銷渠道本就多而雜，如何獲取年輕人的關(guān)注，如何關(guān)注高凈值用戶群體同時(shí)，發(fā)展年輕消費(fèi)群體，對(duì)于大健康行業(yè)來(lái)說(shuō)是目前所面臨的巨大考驗(yàn)。

實(shí)施時(shí)間：

項(xiàng)目開(kāi)始時(shí)間：

2022年1月

項(xiàng)目完結(jié)時(shí)間：

持續(xù)服務(wù)

應(yīng)用場(chǎng)景

全網(wǎng)商業(yè)通路以及線上線下全渠道打通，通過(guò)構(gòu)建CDP客戶數(shù)據(jù)中臺(tái)，結(jié)合MA營(yíng)銷畫(huà)布和360會(huì)員全周期洞察，實(shí)現(xiàn)品牌與消費(fèi)者的持續(xù)個(gè)性化溫度鏈接，通過(guò)動(dòng)態(tài)營(yíng)銷策略的執(zhí)行與互動(dòng)，建立立體BI商業(yè)結(jié)果導(dǎo)向決策分析體系，實(shí)現(xiàn)正官莊私域能力遞進(jìn)與商業(yè)增長(zhǎng)目標(biāo)。

面臨挑戰(zhàn)

百年人參品牌正官莊，在商業(yè)渠道已經(jīng)布局多年，如天貓旗艦店、天貓食品店、抖音旗艦店、抖音專賣店、有贊大貿(mào)店、有贊跨境店、小紅書(shū)、快手、線下門(mén)店P(guān)OS系統(tǒng)等，但隨著商業(yè)渠道的增多、用戶體量的提升以及用戶消費(fèi)決策的復(fù)雜化，正官莊的日常運(yùn)營(yíng)面臨著越來(lái)越大的挑戰(zhàn)；用戶數(shù)據(jù)量快速增長(zhǎng)、管理難度提升、營(yíng)銷活動(dòng)在多個(gè)平臺(tái)之間的落地復(fù)雜度大、多渠道積分規(guī)則不統(tǒng)一等，亟需進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，構(gòu)建全渠道統(tǒng)一的數(shù)字化運(yùn)營(yíng)平臺(tái)來(lái)提升日常運(yùn)營(yíng)與營(yíng)銷效率。

數(shù)據(jù)支持

搭建全渠道360會(huì)員體系，OneId身份統(tǒng)一環(huán)境下集成多渠道會(huì)員商業(yè)數(shù)據(jù)（訂單、積分）以及動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)（互聯(lián)網(wǎng)社媒用戶數(shù)據(jù)），通過(guò)智能標(biāo)簽建模，設(shè)定營(yíng)銷畫(huà)布SOP規(guī)則，完成動(dòng)態(tài)特征分組環(huán)境下的智慧營(yíng)銷觸達(dá)，解決沉睡用戶喚醒、消費(fèi)力提升、流失預(yù)警、用戶裂變跟蹤以及多維高凈值用戶鎖定等核心商業(yè)節(jié)點(diǎn)管理效能，實(shí)現(xiàn)商業(yè)高效增長(zhǎng)。

應(yīng)用技術(shù)與實(shí)施過(guò)程

基于全渠道會(huì)員數(shù)據(jù)及交易數(shù)據(jù)無(wú)法統(tǒng)一管理、運(yùn)營(yíng)難度大，跨平臺(tái)的用戶溝通無(wú)法持續(xù)且恰到好處等痛點(diǎn)，珍島通過(guò)珍客SCRM、T云、商業(yè)云等產(chǎn)品組合，為正官莊打破多個(gè)電商平臺(tái)之間的數(shù)據(jù)孤島及平臺(tái)限制，以正官莊品牌自身為核心，整合多個(gè)電商平臺(tái)及推廣渠道，將數(shù)據(jù)中臺(tái)、業(yè)務(wù)中臺(tái)相互打通、融合，打造了數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理、會(huì)員統(tǒng)一運(yùn)營(yíng)、營(yíng)銷推廣統(tǒng)一操作的全鏈路營(yíng)銷綜合解決方案，通過(guò)貫穿“營(yíng)銷活動(dòng)推廣、會(huì)員運(yùn)營(yíng)管理、服務(wù)體驗(yàn)優(yōu)化”等，幫助企業(yè)激活用戶多平臺(tái)、全場(chǎng)景下的生命周期價(jià)值，并激發(fā)用戶實(shí)現(xiàn)從“消費(fèi)者”到“傳播者”的身份轉(zhuǎn)變，實(shí)現(xiàn)會(huì)員的“拉新-轉(zhuǎn)化-裂變-復(fù)購(gòu)”的高效增長(zhǎng)。

為企業(yè)搭建云計(jì)算分析引擎，以“商業(yè)云MAX+珍客SCRM+CDP客戶數(shù)據(jù)中臺(tái)+MA營(yíng)銷畫(huà)布+BI商業(yè)決策分析”打通多電商平臺(tái)數(shù)據(jù)以及企業(yè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，通過(guò)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)中臺(tái)、營(yíng)銷中臺(tái)、會(huì)員管理體系，實(shí)現(xiàn)“全網(wǎng)營(yíng)銷獲客工具、線索轉(zhuǎn)化工具、基于企微的私域運(yùn)營(yíng)工具、營(yíng)銷裂變工具等”為一體的一站式工具集合，以完善的會(huì)員服務(wù)和品牌體驗(yàn)服務(wù)升級(jí)，拉近企業(yè)與用戶的鏈接，以提升持續(xù)的用戶管理激活用戶資產(chǎn)價(jià)值，賦能正官莊實(shí)現(xiàn)會(huì)員拉新、裂變、復(fù)購(gòu)等業(yè)績(jī)指標(biāo)提升。

具體動(dòng)作為：

1、全渠道數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理，以數(shù)據(jù)資產(chǎn)賦能業(yè)務(wù)場(chǎng)景：一方面，通過(guò)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的打通與統(tǒng)一管理，形成企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)，通過(guò)數(shù)據(jù)分析模型的搭建，為決策提供支持，賦能前端業(yè)務(wù)，另一方面，將企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理涉及的業(yè)務(wù)場(chǎng)景流程標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)化，為數(shù)據(jù)中臺(tái)提供完整的數(shù)據(jù)源，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)和中臺(tái)建設(shè)的可復(fù)用性。

2、統(tǒng)一全渠道會(huì)員規(guī)則，實(shí)現(xiàn)用戶的精細(xì)化管理：通過(guò)珍島會(huì)員中心，實(shí)現(xiàn)全渠道會(huì)員積分規(guī)則統(tǒng)一，按照統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)積分的發(fā)放、兌換，全面打通線上線下會(huì)員權(quán)益體系。

3、以企業(yè)為中心統(tǒng)一運(yùn)營(yíng)，全鏈路賦能業(yè)務(wù)增長(zhǎng)：以企業(yè)為中心，搭建企業(yè)公眾號(hào)運(yùn)營(yíng)、私域運(yùn)營(yíng)、大會(huì)員運(yùn)營(yíng)“三位一體”的綜合運(yùn)營(yíng)服務(wù)體系，并以此為基礎(chǔ)，整合外部多渠道電商平臺(tái)、網(wǎng)絡(luò)媒體平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)全渠道智能推廣、會(huì)員運(yùn)營(yíng)指標(biāo)分析、運(yùn)營(yíng)策略優(yōu)化等，全面提升綜合營(yíng)銷獲客與用戶運(yùn)營(yíng)實(shí)力，賦能業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。

CDP-Looklike部分：

① CDP-Lookalike人群放大設(shè)計(jì)架構(gòu)和設(shè)計(jì)思路

首先根據(jù)用戶的篩選條件，選出一批符合用戶要求的用戶群體，根據(jù)用戶群體在表格中登記的各項(xiàng)特征（如：性別，信用卡等級(jí)等），進(jìn)行對(duì)比，考慮到用戶登記信息存在稀疏性的問(wèn)題，將進(jìn)行協(xié)同過(guò)濾，通過(guò)ALS算法計(jì)算用戶的一批相似用戶，進(jìn)行存儲(chǔ)，通過(guò)對(duì)比目標(biāo)用戶的所有相似用戶，實(shí)現(xiàn)用戶放大的功能。

② CDP-Looklike算法設(shè)計(jì)

協(xié)同過(guò)濾：協(xié)同過(guò)濾是基于用戶的特征信息，計(jì)算用戶和用戶特征之間的相似度，去找到用戶最相似的若干個(gè)用戶。

在本項(xiàng)目中，主要是通過(guò)對(duì)于用戶的性別，年齡，購(gòu)買數(shù)量，參加活動(dòng)等等各類信息進(jìn)行分類整理，將整理完的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值型，進(jìn)行協(xié)同過(guò)濾操作，對(duì)于稀疏型矩陣進(jìn)行補(bǔ)充，得到稠密型向量。

③ ALS算法

ALS是協(xié)同過(guò)濾中的一種常用算法，屬于混合CF，采用交替的最小二乘法來(lái)算出缺失項(xiàng)，在本項(xiàng)目中的主要作用是對(duì)于稀疏矩陣進(jìn)行補(bǔ)充，由于本算法已經(jīng)封裝在spark的Mllib庫(kù)中，所以使用起來(lái)配合spark十分方便。

④ CDP-Looklike數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

根據(jù)以上文檔說(shuō)明，通過(guò)一系列取值和算法操作后，每個(gè)用戶可以獲得若干個(gè)最相似的用戶，在離線階段，會(huì)將上述數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在表中，利用base_time進(jìn)行分區(qū)，存儲(chǔ)數(shù)據(jù)分別為用戶字段和用戶最相似的其他用戶字段，其他用戶之間通過(guò)一定方式進(jìn)行分割處理。在實(shí)時(shí)計(jì)算階段，通過(guò)篩選出的所有用戶，獲取這些用戶相似的所有其他用戶，計(jì)算用戶之間的交集，得出人群放大后的結(jié)果。

⑤ CDP-Looklike多維特征分析

此目的是為了針對(duì)多維的特征進(jìn)行分析，然后找到最重要的某幾個(gè)維度(1-3個(gè)，這樣就可以可視化)的特征和范圍值。能讓我們獲取到更多的A樣本人群。

針對(duì)此需求，我們采用降維法，這是最直觀的解決辦法。

為什么進(jìn)行降維就可以對(duì)特征進(jìn)行分析就分析A樣本中的樣本是否屬于A樣本？降維的辦法只是降維的作用，但是判斷A樣本人群中的人是不是屬于A類，常規(guī)的思路是訓(xùn)練一個(gè)分類算法。

只要保證A樣本能得到更多的A，B樣本得到更多的B，這就是一個(gè)分類的思路。兩者之間有什么關(guān)系？

如何結(jié)合降維？即通過(guò)降維，可以將樣本中最重要的幾個(gè)特征找出來(lái)，然后進(jìn)行可視化，那么特征相似的樣本點(diǎn)就應(yīng)該聚類在一起，即在樣本空間的距離是相近的。

所以我們降維之后，再使用分類算法，就可以直接分出來(lái)，但是如何找到這個(gè)值？最直觀的算法就是決策樹(shù)。

綜上所述：

第一種方式：我們可以使用某一個(gè)降維算法（這里推薦PCA和t-sne），找到某幾個(gè)最重要的維度之后，就可以將數(shù)據(jù)聚類成他該有的形式，然后直接使用決策樹(shù)算法，并找到某個(gè)范圍的值，可以讓聚類中的樣本點(diǎn)更多，

或者我們直接使用聚類算法，聚類結(jié)束之后，我們可以取兩個(gè)點(diǎn)的直線距離作為直徑，半徑作為切分線，來(lái)得到切分的結(jié)果。

第二種方式：在隨機(jī)森林（RF）中，我們也可以直接找到最重要的幾個(gè)特征。并且還把分類也做了，直接統(tǒng)計(jì)分類的決策樹(shù)中的分類值就可以進(jìn)行我們維度的分析。如果不好分析，那么我們隨機(jī)抽取出來(lái)其中幾顆樹(shù)，直接輸出，也是可以的，當(dāng)然這樣做，效果就有待驗(yàn)證。

所以我們采用第一種做法，也可以更好的解釋算法。

簡(jiǎn)單理解：

我們知道，RF可以找到最重要的幾個(gè)維度，我們?yōu)榱丝梢暬?，最多三維。也就是我們可以找到最重要的最多三維的特征數(shù)據(jù)，找到特征之后，需要再針對(duì)降維后的數(shù)據(jù)進(jìn)行使用分類算法（比如決策樹(shù)），統(tǒng)計(jì)出某個(gè)特征的在某個(gè)值的劃分，能讓分類的準(zhǔn)確率達(dá)到最高那么我們找到了前三個(gè)特征，并且找到了特征的某個(gè)值或者值范圍，聚合除了最多的數(shù)據(jù)，那么也就是將樣本的特征分析完成了。

當(dāng)然，可能為了獲取更多樣的特征，那么這么多降維算法，總不能找出的特征都一樣，所以多使用一種方法，那么出來(lái)的結(jié)果可能就不同了。

然后在針對(duì)不同的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，就可以更好的選擇和分析更多樣的特征。

當(dāng)然，傳入的數(shù)據(jù)有不同的類型，針對(duì)不同的數(shù)據(jù)我們需要做不同的處理。

這里其他的典型的數(shù)據(jù)我們就按正常的方式處理就可以了。

但是對(duì)于比較長(zhǎng)的文本，我們需要單獨(dú)做處理：

處理方式有兩種：一種是單獨(dú)摘出來(lái)做訓(xùn)練，然后直接判斷單特征的準(zhǔn)確率；另一種人工直接去掉，如果里面的數(shù)據(jù)不是很重點(diǎn)的話。

商業(yè)變化

正官莊數(shù)字化工程：主要以系統(tǒng)搭建、統(tǒng)一底層會(huì)員數(shù)據(jù)架構(gòu)為主，日常運(yùn)營(yíng)活動(dòng)為輔，實(shí)現(xiàn)了以統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)為基礎(chǔ)，打通從營(yíng)銷推廣到私域運(yùn)營(yíng)再到會(huì)員精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的全鏈路服務(wù)。

1、在系統(tǒng)層面，通過(guò)CDP 數(shù)據(jù)資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，已分階段實(shí)現(xiàn)全渠道數(shù)據(jù)集成。已實(shí)現(xiàn)天貓旗艦店、有贊旗艦店、有贊大貿(mào)店的會(huì)員數(shù)據(jù)、積分?jǐn)?shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)的集成，后續(xù)會(huì)逐漸實(shí)現(xiàn)天貓食品店、抖音旗艦店、抖音專賣店、小紅書(shū)、快手、線下門(mén)店P(guān)OS系統(tǒng)數(shù)據(jù)集成。

2、在會(huì)員服務(wù)方面，以商業(yè)云MAX打通正官莊全渠道會(huì)員，統(tǒng)一全渠道會(huì)員積分規(guī)則，建立完整的會(huì)員中心管理機(jī)制。

3、在營(yíng)銷獲客方面，借助珍島營(yíng)銷云的全網(wǎng)營(yíng)銷獲客能力，選擇當(dāng)前適合食品種草場(chǎng)景的的短視頻形式，應(yīng)用珍島營(yíng)銷云數(shù)字化工具，觸達(dá)垂直賬號(hào)，進(jìn)行智能發(fā)布、競(jìng)品監(jiān)測(cè)、關(guān)鍵詞監(jiān)控、同城拓客等，來(lái)獲取線索詢盤(pán)、品牌曝光、流量變現(xiàn)等一站式營(yíng)銷服務(wù)。

4、在私域運(yùn)營(yíng)方面，獲取線索之后，通過(guò)珍客企微SCRM、商業(yè)云MAX分別制定個(gè)性化的私域運(yùn)營(yíng)策略，打造官方小程序商城并以此為品牌傳播據(jù)點(diǎn)，聯(lián)動(dòng)外部電商渠道、線下門(mén)店等，以常態(tài)化的會(huì)員活動(dòng)等，來(lái)促進(jìn)轉(zhuǎn)化、傳播裂變的達(dá)成。

取得的項(xiàng)目成果：

1、搭建全渠道360會(huì)員體系，OneId身份統(tǒng)一環(huán)境下集成多渠道會(huì)員商業(yè)數(shù)據(jù)（訂單、積分）以及動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)（互聯(lián)網(wǎng)社媒用戶數(shù)據(jù)）；

2、通過(guò)智能標(biāo)簽建模，設(shè)定營(yíng)銷畫(huà)布SOP規(guī)則，完成動(dòng)態(tài)特征分組環(huán)境下的智慧營(yíng)銷觸達(dá)，解決沉睡用戶喚醒、消費(fèi)力提升、流失預(yù)警、用戶裂變跟蹤以及多維高凈值用戶鎖定等核心商業(yè)節(jié)點(diǎn)管理效能，實(shí)現(xiàn)商業(yè)高效增長(zhǎng)。

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來(lái)源：數(shù)據(jù)猿