我的主題是金融行業(yè)從數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)到運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)變，大家可能覺(jué)得我是在咬文嚼字，但是今天，我會(huì)和大家探討其背后的深刻含義。

數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)，整個(gè)金融行業(yè)談了很多年，關(guān)鍵點(diǎn)是數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)如果要做得好，核心一點(diǎn)是去攔截稍縱即逝的商機(jī)。比如發(fā)現(xiàn)用戶的特點(diǎn)和機(jī)會(huì)的時(shí)候，怎么通過(guò)數(shù)據(jù)資源和線索為這樣的用戶去服務(wù)，這是很重要的。但有一個(gè)前提是要有海量的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)才能去做這件事情，在今天可以發(fā)現(xiàn)整個(gè)金融行業(yè)也面臨新的問(wèn)題，即我們一直停留在對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)的建設(shè)和使用，也就是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)實(shí)際上存留在交易墻之后，這些數(shù)據(jù)給到我們的用戶線索和商機(jī)其實(shí)非常有限。

那究竟該怎么辦，之前 TalkingData 發(fā)布了指標(biāo)方法論 2A3R，今天擴(kuò)充到 3A3R。這一步的擴(kuò)充很大意義是告訴大家，今天大家對(duì)用戶的獲取，包括數(shù)據(jù)的獲取已經(jīng)不再是傳統(tǒng)基于營(yíng)業(yè)門(mén)店、線下推廣來(lái)獲取的。而是要深入到用戶可能散落在平時(shí)的生活當(dāng)中，這些在交易墻之前的數(shù)據(jù)其實(shí)能提供更多的資源，數(shù)據(jù)線索，進(jìn)而找到用戶的痛點(diǎn)，所需內(nèi)容和服務(wù)。

交易墻之前，要完成用戶的感知，獲取，激活，留存，這些做的更多是用戶與產(chǎn)品，服務(wù)交互，但這部分恰恰是在當(dāng)今整個(gè)企業(yè)當(dāng)中對(duì)數(shù)據(jù)收集做的最少的部分，尤其是傳統(tǒng)的金融機(jī)構(gòu)，因?yàn)檫@些機(jī)構(gòu)更注重用戶的基礎(chǔ)賬戶信息收集和交易數(shù)據(jù)采集，這一部分是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，其獲取、處理、分析成本也是相對(duì)較低的，更多人員投入更多精力是基于在交易墻之后客戶的生命周期的管理和運(yùn)營(yíng)。

回過(guò)頭說(shuō) 3A3R 模型，一方面明確了交易墻的概念，但同時(shí)這里面還有三個(gè)關(guān)鍵詞，覆蓋 3A3R 全流程，一個(gè)是關(guān)于流量的經(jīng)營(yíng)，也就是如何創(chuàng)造對(duì)用戶有粘性的服務(wù)或者內(nèi)容。第二個(gè)是如何建立交易墻前后的用戶和客戶的完整運(yùn)營(yíng)策略，第三是如何充分利用渠道能力，建設(shè)內(nèi)容，擴(kuò)展用戶群。進(jìn)而在 3A3R 基礎(chǔ)上，產(chǎn)生未來(lái)企業(yè)經(jīng)營(yíng)的三個(gè)關(guān)注點(diǎn)，即用戶，渠道，產(chǎn)品。而從企業(yè)未來(lái)的核心經(jīng)營(yíng)目標(biāo)來(lái)講，落實(shí)兩點(diǎn)，第一個(gè)目標(biāo)是怎么擴(kuò)大用戶規(guī)模，這是大家的核心 KPI。第二點(diǎn)是怎么把傳統(tǒng)業(yè)務(wù)和形態(tài)更好地服務(wù)于用戶，所以是服務(wù)能力。

BCG 曾經(jīng)發(fā)布過(guò)一個(gè)數(shù)據(jù)，一個(gè)金融機(jī)構(gòu)對(duì)數(shù)據(jù)的實(shí)際使用率只有34%。金融機(jī)構(gòu)在今天的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)中還有很大的提升空間。金融機(jī)構(gòu)對(duì)于整個(gè)數(shù)據(jù)的運(yùn)用，可以回顧一下 CRM 和大量已存在的數(shù)據(jù)的使用，就知道業(yè)務(wù)部門(mén)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)，如果在一定層面快速提升數(shù)據(jù)使用率，進(jìn)而就可以去做短時(shí)間內(nèi)快速的數(shù)據(jù)營(yíng)銷。但事實(shí)上，企業(yè)并沒(méi)做好，甚至沒(méi)做，大多數(shù)做得很弱。除了使用率的問(wèn)題，另外，今天企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)遇到了一個(gè)很大的問(wèn)題，就是資產(chǎn)流失，因?yàn)閿?shù)據(jù)也有熱度，資產(chǎn)也有風(fēng)險(xiǎn)和陷阱，對(duì)于僅有的那些數(shù)據(jù)如何提高質(zhì)量和飽和度，在企業(yè)經(jīng)營(yíng)中，起到很大的作用。

接下來(lái)，我們回頭審視剛才提到的交易墻，在這個(gè)交易墻的前后其實(shí)有四類數(shù)據(jù)是很重要的，在交易墻之后利用了大量的用戶信息，比如 CRM 和大量的交易記錄做了很多的客群的畫(huà)像、營(yíng)銷，這是在傳統(tǒng)行業(yè)當(dāng)中一直在做的事情。在交易墻之前，比如說(shuō)從三端一微(微信、APP、H5、PC)渠道當(dāng)中獲得了大量的交互數(shù)據(jù)，比如用戶的行為采集，對(duì)用戶的場(chǎng)景感知，但是這些數(shù)據(jù)并沒(méi)有去做清洗加工，甚至很好地去洞察分析，進(jìn)而幫助攔截一些商業(yè)機(jī)會(huì)。

這里面會(huì)存在很多種數(shù)據(jù)源，你會(huì)發(fā)現(xiàn)非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些很多都統(tǒng)稱是交互型數(shù)據(jù)，其中有個(gè)問(wèn)題，就是這些數(shù)據(jù)很難存儲(chǔ)在今天所認(rèn)知的關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)里面。由此，在今天也有兩個(gè)數(shù)據(jù)和大家分享，在銀行系統(tǒng)當(dāng)中，如果從總的新增數(shù)據(jù)量 當(dāng)中只有5%的數(shù)據(jù)屬于交易型數(shù)據(jù)，就是交易墻之后的數(shù)據(jù)。而有95%的新增數(shù)據(jù)，是來(lái)源于交互數(shù)據(jù)，也就是非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)在今天沒(méi)有利用起來(lái)。此外，還有一點(diǎn)，今天的交易墻之后的數(shù)據(jù)并不完全真實(shí)和純凈，存在一些數(shù)據(jù)陷阱，誘導(dǎo)我們朝著錯(cuò)誤的營(yíng)銷和運(yùn)營(yíng)方向走去，此外，5%的交易數(shù)據(jù)能給予我們對(duì)全量用戶的營(yíng)銷線索也是非常有限，此時(shí)不是營(yíng)銷線索太少，而是太多，因?yàn)槲覀儗?duì)很多用戶并不了解。

今天的互聯(lián)網(wǎng)當(dāng)中有一組很有意思的數(shù)據(jù)，每60秒的時(shí)候 Twitter 會(huì)發(fā)出10萬(wàn)條微博，F(xiàn)acebook 里面有50萬(wàn)條互動(dòng)，而在 Google 上，60秒里面有400萬(wàn)次搜索。同樣今天一個(gè)銀行的 APP、券商的 APP 會(huì)發(fā)現(xiàn)60秒當(dāng)中會(huì)產(chǎn)生多少條數(shù)據(jù)呢?這些數(shù)據(jù)哪些是真正有價(jià)值的要管理起來(lái)，幫助攔截真正有線索、有價(jià)值的機(jī)會(huì)，需要即時(shí)的去對(duì)人進(jìn)行個(gè)性化營(yíng)銷。我們的數(shù)據(jù)采集和分析，其實(shí)是建立在一直等待用戶進(jìn)入交易環(huán)節(jié)之后才開(kāi)始，比如今天的數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷，但你會(huì)發(fā)現(xiàn)，很多人其實(shí)已經(jīng)流失掉了，這時(shí)失去了很多挽救這個(gè)用戶的機(jī)會(huì)。而當(dāng)這個(gè)人真正進(jìn)入到交易環(huán)節(jié)的時(shí)候，你會(huì)發(fā)現(xiàn)很多的行為已經(jīng)發(fā)生了，我們的營(yíng)銷線索和渠道已經(jīng)變得很短了，但對(duì)于這些進(jìn)入交易的人，我們沒(méi)有利用交易前的行為數(shù)據(jù)幫助我們補(bǔ)充用戶的畫(huà)像和行為。

這些是交易墻之后大家最熟悉的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)，在這些數(shù)據(jù)當(dāng)中，你會(huì)發(fā)現(xiàn)有幾個(gè)特別有意思的事情。第一，從總的新增數(shù)據(jù)體量來(lái)講只有5%是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，而大量的散落的 APP 等渠道的數(shù)據(jù)并沒(méi)有去做很好的清洗、人群的刻畫(huà)，包括行為的監(jiān)控。這里邊你會(huì)發(fā)現(xiàn)5%的結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)當(dāng)中有20%屬于優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)，而這20%的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)著非常詳盡的交易記錄和客戶信息，從傳統(tǒng)銀行的客戶價(jià)值定義方式中，即使創(chuàng)造和貢獻(xiàn)了優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)的用戶不是價(jià)值用戶或者叫做高凈值用戶，我們更習(xí)慣按照 AUM 來(lái)判斷。但在數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷當(dāng)中，你會(huì)發(fā)現(xiàn)營(yíng)銷對(duì)應(yīng)的是優(yōu)質(zhì)和豐富數(shù)據(jù)的客群， 因?yàn)闆](méi)數(shù)據(jù)，做不起來(lái)數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷，但同時(shí)也發(fā)現(xiàn)這有20%優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)的客群，某種程度上并不需要花很多的精力營(yíng)銷。為什么?即使當(dāng)你不營(yíng)銷也不會(huì)離開(kāi)，因?yàn)楦阒g的業(yè)務(wù)聯(lián)系很強(qiáng)，因?yàn)橐春湍愕幕顒?dòng)很強(qiáng)，產(chǎn)生不斷新鮮的數(shù)據(jù)，要么資產(chǎn)量很大，是你的核心客群。

不過(guò)這里面有一個(gè)最大的問(wèn)題，你會(huì)發(fā)現(xiàn)剩下還有80%的客群在哪里?他們是什么樣子的，這些信息今天的金融機(jī)構(gòu)并不清楚，在野蠻增長(zhǎng)獲客的過(guò)程中，我們拿到了太多的是客戶的所謂注冊(cè)信息，這些其實(shí)都是靜態(tài)的，用戶與機(jī)構(gòu)之間沒(méi)有交互，不產(chǎn)生數(shù)據(jù)資產(chǎn)，只有那些活躍或者交易的客戶才有不斷的數(shù)據(jù)資產(chǎn)供給。從傳統(tǒng)的金融機(jī)構(gòu)當(dāng)中，習(xí)慣從 AUM 的角度衡量誰(shuí)是我們的優(yōu)質(zhì)客群，但更多的用戶沒(méi)有貢獻(xiàn)很高的資產(chǎn)。在缺少更多融入用戶場(chǎng)景維度數(shù)據(jù)的補(bǔ)充時(shí)，我們發(fā)現(xiàn)營(yíng)銷線索會(huì)很多，為什么?基于交易記錄和注冊(cè)信息，對(duì)于一個(gè)用戶的營(yíng)銷，發(fā)現(xiàn)對(duì)他去賣游艇、飛機(jī)、理財(cái)都是可以的，但這樣的營(yíng)銷線索可能有100種。但是今天在講到精準(zhǔn)營(yíng)銷，或者講到對(duì)客群的營(yíng)銷是從100種營(yíng)銷線索降低到5種，去降低維度，才會(huì)變得更加精準(zhǔn)。比如對(duì)于每個(gè)月工資有一兩萬(wàn)塊錢(qián)的人，有房貸，養(yǎng)家壓力的人來(lái)說(shuō)。你會(huì)發(fā)現(xiàn)當(dāng)你隨便推出起步5萬(wàn)塊錢(qián)的理財(cái)時(shí)，其實(shí)根本沒(méi)有這種消費(fèi)的動(dòng)力和意愿，因?yàn)檫@不完全適合我，但是你告訴我有一個(gè)針對(duì)工資的理財(cái)計(jì)劃時(shí)，也許我非常感興趣，這就是說(shuō)怎么去降維營(yíng)銷線索，而這其中，你會(huì)發(fā)現(xiàn)，我們需要捕捉一個(gè)人的工資，財(cái)務(wù)進(jìn)出的整體信息。

其實(shí)有幾個(gè)點(diǎn)是今天金融行業(yè)當(dāng)中面臨的問(wèn)題，比如第一個(gè)是獲客的前置，今天的用戶不會(huì)被動(dòng)地等待進(jìn)入到網(wǎng)點(diǎn)的時(shí)候再被你開(kāi)始營(yíng)銷，因?yàn)樗麄?的金融需求來(lái)自于整個(gè)生活當(dāng)中，比如工資，房貸，繳費(fèi)都已經(jīng)云化，大家都在網(wǎng)絡(luò)上飄著。典型的今天大家在做的直銷銀行，是完全線上的營(yíng)銷獲客方式。今天的金融場(chǎng)景已經(jīng)開(kāi)始生活化。

第二點(diǎn)是定義用戶，比如過(guò)去我們定義銀行用戶是通過(guò) AUM 用戶，比如基礎(chǔ)客戶、財(cái)富管理客戶和私人銀行客戶。但是你會(huì)發(fā)現(xiàn)在私人銀行客戶里面有買游艇、飛機(jī)的需要，有理財(cái)、打高爾夫的需求，這些信息在今天的金融業(yè)或金融機(jī)構(gòu)當(dāng)中很難定義出來(lái)，比如什么叫做家庭主婦，什么叫做小資生活，這樣的定義本身就帶有很強(qiáng)的營(yíng)銷線索，而這今天的金融機(jī)構(gòu)給不出來(lái)。家庭主婦我或許推出刷卡打折藍(lán)月亮洗衣液，小資生活群體，我推出小黑傘，潔面儀，演唱會(huì)。我們可能通過(guò)交易記錄和行為可以獲取過(guò)，但是這些需求其實(shí)是前置的，我們需要在即將發(fā)生的興趣和行為的時(shí)候就要去做一些這樣的工作，所以對(duì)于用戶的定義也要重新去升級(jí)和改造。

第三點(diǎn)是營(yíng)銷線索。剛才已經(jīng)講到了很重要的是在交互的過(guò)程當(dāng)中怎么去理解用戶，也許這個(gè)用戶并沒(méi)有在這兒開(kāi)戶，沒(méi)有在這里辦借記卡。但是這個(gè)人跟你的業(yè)務(wù)之間產(chǎn)生了非常強(qiáng)的黏性，在黏性當(dāng)中可能存在一些營(yíng)銷線索。這樣來(lái)講，真實(shí)地把營(yíng)銷線索挖掘出來(lái)。過(guò)去基于呼叫中心、交易中心、大量客戶信息，我們?cè)谠儐?wèn)為什么客戶離開(kāi)，試圖發(fā)現(xiàn)客戶離開(kāi)的原因。但是我們今天沒(méi)有利用起來(lái)，比如說(shuō)今天的社交、新聞資訊，及很多新的渠道來(lái)找到客戶在其他窗口表達(dá)的意愿和信息。也許你會(huì)發(fā)現(xiàn)用戶離開(kāi)你的產(chǎn)品原因僅僅是因?yàn)?APP 使用體驗(yàn)不好，而不是因?yàn)橘Y產(chǎn)不好、利率不好。

總結(jié)一下，剛才說(shuō)到的核心一點(diǎn)是，如何從交易數(shù)據(jù)分析運(yùn)營(yíng)向交互數(shù)據(jù)分析運(yùn)營(yíng)轉(zhuǎn)變，其實(shí)交易數(shù)據(jù)分析更多是從點(diǎn)開(kāi)始，點(diǎn)的最大問(wèn)題是零散和線索太多，而交互是從一個(gè)線開(kāi)始，把點(diǎn)串聯(lián)起來(lái)，去完整地還原客群，線索更加明確和直接。

而對(duì)于運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)來(lái)講，我們是在養(yǎng)這個(gè)數(shù)據(jù)，怎么把數(shù)據(jù)養(yǎng)起來(lái)。比如大家知道今天的證券、銀行都有大量的營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)，在里面都布了 Wi-Fi，這些 Wi-Fi 已經(jīng)采集到了很多設(shè)備信息。這些客群在進(jìn)店的情況和基本畫(huà)像特征，這些數(shù)據(jù)可以幫助我們有利于運(yùn)營(yíng)網(wǎng)點(diǎn)，選址，評(píng)估，比如網(wǎng)點(diǎn)是社區(qū)、綜合還是旗艦，這些養(yǎng)起來(lái)的數(shù)據(jù)可以充分利用來(lái)做很多基于數(shù)據(jù)的決策建設(shè)。

對(duì)于一個(gè)企業(yè)來(lái)講，經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)目標(biāo)有兩點(diǎn)，一個(gè)是用戶量，第二是收入。在這之間有兩層需要去考慮，第一是從數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的角度來(lái)講，數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)體系當(dāng)中有渠道、產(chǎn)品、用戶、活動(dòng)幾個(gè)層面，這是日常在做的事情。但是今天我在證券和金融做了很長(zhǎng)時(shí)間，發(fā)現(xiàn)在整個(gè)現(xiàn)在金融機(jī)構(gòu)中的互聯(lián)網(wǎng)部門(mén)并沒(méi)有按照這樣的職能聯(lián)動(dòng)起來(lái)，核心原因在于在底層缺少一種數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的建設(shè)和客群的建設(shè)。這在今天不展開(kāi)去講，這里看到的底層指標(biāo)體系不只是大家認(rèn)為的在單純衡量業(yè)務(wù)，更多的是告訴大家建立一種思路，我應(yīng)該去獲取什么樣的數(shù)據(jù)，應(yīng)該建立起什么樣的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的體系。

這背后有一個(gè)最關(guān)鍵的是如何把數(shù)據(jù)作為運(yùn)營(yíng)，之前講到了未來(lái)金融傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)已經(jīng)不再重要，而數(shù)據(jù)是作為主營(yíng)的業(yè)務(wù)去運(yùn)轉(zhuǎn)。這里面有一個(gè)很關(guān)鍵的圖譜，就是說(shuō)數(shù)據(jù)是未來(lái)的核心，我們可能做了數(shù)據(jù)的獲取、組織、分析，甚至外圍的計(jì)劃、行動(dòng)，但是沒(méi)有很好的技術(shù)能力以及最佳實(shí)踐告訴我所有的團(tuán)隊(duì)和人員，我應(yīng)該未來(lái)怎么去做、怎么去落地。在這樣一個(gè)循環(huán)當(dāng)中，一層一層構(gòu)建的是完整的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)體系，事實(shí)我們已經(jīng)在路上。

說(shuō)到這里，我想用四句話來(lái)理解今天的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，第一數(shù)據(jù)要收上來(lái)，無(wú)論是網(wǎng)點(diǎn)還是線上。第二數(shù)據(jù)要理得清，比如指標(biāo)體系對(duì)業(yè)務(wù)的定義、對(duì)人的定義。第三數(shù)據(jù)要看得見(jiàn)，比如今天大家看到運(yùn)營(yíng)報(bào)表，這種能力要滲透到所有的業(yè)務(wù)部門(mén)里面去。第四是數(shù)據(jù)要用得上，這一點(diǎn)在今天做的并不是很完善，盡管我們?cè)谧?，但是?huì)發(fā)現(xiàn)在真正的機(jī)構(gòu)當(dāng)中存在兩個(gè)問(wèn)題。第一個(gè)問(wèn)題是真正掌管數(shù)據(jù)的人并不去做數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)，所以跟數(shù)據(jù)部門(mén)打交道里面的許可和信任是很重要的一點(diǎn)，其次是你會(huì)發(fā)現(xiàn)當(dāng)業(yè)務(wù)部門(mén)做基于數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的時(shí)候要協(xié)調(diào)更多的資源，比如營(yíng)銷、市場(chǎng)、數(shù)據(jù)、科技、開(kāi)發(fā)，但難度很大。你會(huì)發(fā)現(xiàn)這兩點(diǎn)成為未來(lái)在去做數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)方面很大的瓶頸。由此，我們也無(wú)法產(chǎn)生更多的運(yùn)營(yíng)和培養(yǎng)數(shù)據(jù)的需求和動(dòng)力，因?yàn)樵谝延械臄?shù)據(jù)中，我們沒(méi)有利用好和發(fā)揮價(jià)值。

比如說(shuō)指標(biāo)體系的建設(shè)，比如說(shuō)從注冊(cè)到綁卡、業(yè)務(wù)參與情況，以及業(yè)務(wù) ROI 是多少，這其實(shí)是一個(gè)完整的梳理，可以對(duì)應(yīng)到不同的部門(mén)。比如準(zhǔn)確衡量營(yíng)銷、運(yùn)營(yíng)、業(yè)務(wù)，以及 IT 力量在里面產(chǎn)生了多少價(jià)值。關(guān)于指標(biāo)的串聯(lián)作用有幾點(diǎn)需要講，我只說(shuō)兩點(diǎn)關(guān)于指標(biāo)的事情：

第一，好的指標(biāo)是什么樣子的?簡(jiǎn)單易懂，其次是具有可比較性，再一個(gè)是驅(qū)動(dòng)可變。當(dāng)看到注冊(cè)轉(zhuǎn)化率低的時(shí)候就知道產(chǎn)品出現(xiàn)了問(wèn)題，就會(huì)馬上去改進(jìn)，而不是看注冊(cè)量。

第二，核心指標(biāo)，什么是核心指標(biāo)?首先是了解現(xiàn)狀建立一個(gè)基線，現(xiàn)在的業(yè)務(wù)是什么樣，未來(lái)要做成什么樣。其次是關(guān)注業(yè)務(wù)發(fā)展?fàn)顩r，數(shù)據(jù)是要作為整個(gè)公司級(jí)的戰(zhàn)略去衡量整體的經(jīng)營(yíng)狀況。再次是回答最重要的問(wèn)題，現(xiàn)階段要解決什么。最后是驅(qū)動(dòng)不斷螺旋迭代。因此基于指標(biāo)看到的問(wèn)題，到行動(dòng)發(fā)生和效果評(píng)估，就有這樣的一種數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系，即數(shù)據(jù)使用和發(fā)生作用的 pipeline。這個(gè)數(shù)據(jù)的 pipeline 是貫穿完整營(yíng)銷閉環(huán)的。

在指標(biāo)體系的建立當(dāng)中，給大家穿插一個(gè)小的例子，有兩個(gè)概念是今天很多行業(yè)會(huì)定義的，第一是注冊(cè)用戶數(shù)，第二是活躍用戶數(shù)。在今天很多企業(yè)當(dāng)中，注冊(cè)用戶數(shù)是作為第一 KPI，而活躍用戶數(shù)不是大家最愿意要求的。從數(shù)據(jù)的角度來(lái)看待，注冊(cè)用戶數(shù)是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，是靜態(tài)的，活躍用戶意味著跟你業(yè)務(wù)之間活躍頻度很高，當(dāng)發(fā)生更多參與的時(shí)候會(huì)發(fā)現(xiàn)可以找到這個(gè)人更多行為，并補(bǔ)齊畫(huà)像和特征，這是從數(shù)據(jù)積累的角度去考慮的。這里面他是一個(gè)動(dòng)態(tài)過(guò)程，而且降維營(yíng)銷。這是從指標(biāo)調(diào)整看到的背后數(shù)據(jù)資產(chǎn)和數(shù)據(jù)思路的改變。

這些是我們剛才看到的體系，比如用戶的檔案畫(huà)像、指標(biāo)體系，剛才已經(jīng)講過(guò)了。這里面有一個(gè)關(guān)鍵的是降低營(yíng)銷線索，其實(shí)在以前的計(jì)算廣告當(dāng)中有一個(gè)著名的 AUC，在恰當(dāng)?shù)臅r(shí)間和情景里面去找到一個(gè)恰當(dāng)?shù)娜送瞥銮‘?dāng)?shù)膬?nèi)容，比如說(shuō)對(duì)自有的客戶、潛在的客戶和競(jìng)品的客群。比如我就是一個(gè)小白的用戶，喜歡的就是星巴克的咖啡券，那就很精準(zhǔn)地給我。這樣的記錄在傳統(tǒng)銀行的交易記錄當(dāng)中是存在的，通過(guò)地理位置的訪問(wèn)記錄，你也知道這個(gè)人在這樣的場(chǎng)景出現(xiàn)，所以會(huì)抓到這樣的線索去做落地的營(yíng)銷。這一點(diǎn)看似是方法論，但是我們?cè)谥笇?dǎo)運(yùn)營(yíng)過(guò)程當(dāng)中是切實(shí)落地的。這是一個(gè)完整的閉環(huán)，從洞察，怎么去解析，發(fā)現(xiàn)相似人群，去觸達(dá)，以及效果評(píng)估。

今天做的最差的是在效果評(píng)估，我們基本放棄掉了，所以你會(huì)發(fā)現(xiàn)今天的營(yíng)銷是在不斷尋找新的創(chuàng)意、新的資源，而沒(méi)有形成營(yíng)銷是自動(dòng)化的，是循環(huán)的，是基于經(jīng)驗(yàn)的營(yíng)銷。這里有一個(gè)關(guān)于進(jìn)店客戶的營(yíng)銷，比如基于用戶線下位置的訪問(wèn)行為，找到他是咖啡、火鍋，是中規(guī)中矩或高粘的用戶。這樣的群體在未來(lái) APP 里面，像星巴克優(yōu)惠券的發(fā)放、餐飲優(yōu)惠的釋放，其實(shí)很大的指導(dǎo)意義，這些是基于線下網(wǎng)點(diǎn) Wi-Fi 的探針數(shù)據(jù)和位置數(shù)據(jù)去做了聚類分析，這樣至少做到了基于數(shù)據(jù)決策的營(yíng)銷。

再比如說(shuō)基于銀行的交易數(shù)據(jù)。當(dāng)拿到標(biāo)簽和特征的時(shí)候，就知道一個(gè)人未來(lái)進(jìn)入到手機(jī)銀行、信用卡 APP 或直銷銀行的時(shí)候，就知道應(yīng)該給他什么東西。你會(huì)發(fā)現(xiàn)，今天可以很認(rèn)真地去說(shuō)，在銀行業(yè)和證券業(yè)當(dāng)中，很多時(shí)候 APP 的首頁(yè)連最基本的推薦引擎的能力還沒(méi)完全實(shí)現(xiàn)，沒(méi)有做到基于大客群的差異化能力的營(yíng)銷。但這種能力來(lái)講，其實(shí)在互聯(lián)網(wǎng)中早已經(jīng)具備了，當(dāng)中也包括基于數(shù)據(jù)的能力建設(shè)。

以上的三類用戶聚類基于銀行自己的數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)去做的，接下來(lái)再來(lái)看這些人在 APP 這一端的行為，也就是在交易墻之前的行為，看到三類行為當(dāng)中，投資型用戶最后一次登陸時(shí)間、人均時(shí)長(zhǎng)和點(diǎn)擊次數(shù)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于一次性和僵尸用戶。當(dāng)有這種行為出現(xiàn)的，下次訪問(wèn)頁(yè)面策略就是不一樣的。就相當(dāng)于進(jìn)入營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)時(shí)，客服專員和大堂經(jīng)理對(duì)不同人的話術(shù)營(yíng)銷是不一樣的，我們需要把這套思路搬到線上自動(dòng)化執(zhí)行。

最后是在前段時(shí)間寫(xiě)的聚類算法，基于客戶的交易數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)做的四類人群的聚類畫(huà)像。第一類人是活動(dòng)沖動(dòng)性，基本上對(duì)收益不感興趣，但是可能不知道怎么去理財(cái)。我們給這些人是嘗試性推薦的產(chǎn)品。針對(duì)第二類人，比如高端理財(cái)用戶，這些人不需要推產(chǎn)品，今天我們的很多理財(cái)產(chǎn)品是有品牌特征的，買了一期會(huì)買第二、第三、第四期，不需要做新的推薦，做相似推薦就可以了。第三類是僵尸性，你會(huì)發(fā)現(xiàn)資金的分散程度以及交易頻率和收益基本上沒(méi)有太多的變化，所以這樣的人可以通過(guò)營(yíng)銷或電話的方式外呼去激活。第四類人是重點(diǎn)防范的，也就是薅羊毛的用戶或活動(dòng)型用戶，所有的忠誠(chéng)度就只在活動(dòng)上面，其他都不感興趣。

有了這樣的畫(huà)像就可以大幅度削減營(yíng)銷成本，我們把錢(qián)花在更容易出效果的地方。今天的銀行和機(jī)構(gòu)有7：3的比例，7成花在獲客，3成花在用戶補(bǔ)貼和營(yíng)銷，未來(lái)一定是倒過(guò)來(lái)的，更多是要留下要留存的用戶。如果現(xiàn)在有100萬(wàn)用戶，有30%甚至更多的用戶是流失客群，沒(méi)有被激活、綁卡的用戶，那么這些的用戶激活的價(jià)值遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于外部的獲客，因?yàn)檫@些人是你花錢(qián)了買進(jìn)來(lái)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)和有觸達(dá)可能的客群 。

最后總結(jié)一下，數(shù)據(jù)要向業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)一樣去獲取梳理運(yùn)營(yíng)和建設(shè)，繼而數(shù)據(jù)的建設(shè)才能像數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)一樣。當(dāng)你有了龐大的數(shù)據(jù)之后，合理的加工使用，才能找到精準(zhǔn)的營(yíng)銷線索，最終才能做數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)的事情。

【作者簡(jiǎn)介】

于洋，TalkingData 高級(jí)咨詢總監(jiān)。2012年加入TalkingData，負(fù)責(zé)游戲數(shù)據(jù)分析及咨詢業(yè)務(wù)。在游戲數(shù)據(jù)分析，游戲產(chǎn)品優(yōu)化等方面有諸多的經(jīng)驗(yàn)。小白學(xué)數(shù)據(jù)分析作者，創(chuàng)辦學(xué)分析-游戲數(shù)據(jù)分析網(wǎng)，堅(jiān)持在游戲數(shù)據(jù)分析的推廣和建設(shè)，撰寫(xiě)國(guó)內(nèi)第一本《移動(dòng)游戲運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)指標(biāo)白皮書(shū)》。

來(lái)源：TalkingData