大数据挖掘数据背后价值课件

1、大数据重塑数据驱动意识 挖掘数据背后价值目 录未来企业数字化趋势企业在数字化转型时面临的挑战建立营销的SMART智能营销成熟度阶段互联时代制造时代数据智能：商业效率加速器企业价值 = 单品价值 x 销售数量提升效率的方法：规模化生产+信息化连接 企业价值 = 全生命周期的用户价值 x 用户数量互联时代提升效率的关键：用户数据 + 用户智能算法 = 用户终生价值生产销售服务品牌Traditional Business ModeSocial Flow、Accurate、High ROICommunity economy 、fast iterative“品牌-销售-服务-社群”4位一体的商业模式So

2、cial Business Mode自媒体KOL粉丝粉丝粉丝Supply ChainBrand社交：企业智能营销入口2006Hinton等人提出深度学习的概念1997IBM的深蓝战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫1980卡内基梅隆大学设计了商业XCON专家系统，人工智能有了商业模式1973Lighthill批评了AI研究完全失败，人工智能遭遇了6年左右的低谷1956达特茅斯会议人工智能正式诞生1950图灵测试诞生预言了创造出具有真正智能的机器的可能性2016AlphaGo战胜世界围棋冠军、职业九段选手李世石心理学家W.S.McCulloch和数理逻辑学家W.Pitts建立了神经网络和数学模型称为M

3、P模型。1943人工智能发展史广告监测意见领袖，潜在TA挖掘RTB口碑聆听需求点预测个性化设计多渠道会员运营分析流失行为预警潜在消费者挖掘销售助理智能客服实时会员运营趋势高价值用户群体发现实时个性化体验事实分析预测分析行动分析品牌会员运营线上用户运营产品设计AI+营销的应用象限 CMO向左CIO向右1、广告的钱都怎么花的？2、如何增加粉丝？3、如何提高粉丝活跃度？挑战：思维差异结果导向希望可以快速见效1、数据采集和拉通2、给我的用户打标签3、支持内部的数据分析架构导向希望可以平台化的解决问题安全性稳定性条理性规范性新想法新创意新变化新迭代新突破新局势左脑团队逻辑思维 右脑团队感性创意挑战：沟通

4、低效广告售后媒体渠道 挑战：数据分散用户历程智能营销数据的业务化数据分析数据管理、用户画像数据采集业务的数据化CMO/MarketerCIO/ITAnalyst挑战：业务割裂数据业务化业务数据化行为管理器用户画像标准 (Standard)标签管理智能数据管理 (Management)个性化留存模型个性化定价模型个性化折扣模型智能决策 (Analysis)产品口碑洞察媒介投放决策智慧行动 (Reach)SCRM个性化体验个性化推荐模型产品关联模型反作弊模型分享激励模型KOL筛选模型KOL发现DSP测试优化Testing人工智能模型AI建立营销的SMA RT2智能营销成熟度阶段用户资产积累建立“集

5、客”渠道，逐步积累用户数据，让用户“留”下来用户体验升级搭建用户互动体验体系，让用户“活”起来全渠道商业连通利用线上渠道提升商业转化效率，让用户“买”起来全生命周期资产运营实现集团化多品牌用户价值流动，让用户价值提“升”起来Intelligent marketing maturity stage用户资产积累此阶段的企业处于数字化进程的初期阶段，希望在数字化转型中有所变化，却不知应该从何切入。1、 如何进行用户行为数据的采集？2、没有精细化到每个人的用户信息。3、无法洞察用户需求和产品喜好。4、如何将用户行为转换成可视化数据？5、没有形成自动化的实时数据收集、分析流程。通过数据采集、用户画像等数

6、字化软件，协助企业进行用户行为数据的积累，建立标签体系，打造360用户画像。面临问题时趣解决方案企业现状用户体验升级企业已开始有意识的收集数据，但在商业效率提高、数据资产变现、用户沟通方式优化等方面仍有待改变。1、如何利用数据提高商业效率？2、数字渠道的转化能力有待提高。3、如何实现与消费者的一对一沟通？4、如何利用智能算法将企业数据资产快速变现？5、没有搭建出自动运营的流程体系。利用个性化的营销模型，实现与消费者大规模的一对一沟通，协助企业实现以用户为中心、数据驱动的自动化运营。面临问题时趣解决方案企业现状全渠道商业连通企业在数字化进程中线上线下渠道分离，数据难以收集的同时，线上新型营销模式

7、难以贯彻实施，难以实现全渠道数字化运营。1、如何实时汇总线下渠道有效数据？2、用户画像维度缺失，难以完整描述。3、多渠道数据割裂，难以相互指导。4、渠道之间沟通、协作困难。5、线上洞察难以对线下营销产生效果。利用社交媒体将线下流程线上化，打通渠道数据，利用线上洞察指导线下销售，协助企业实现全渠道数字化运营。面临问题时趣解决方案企业现状全生命周期资产运营集团多品牌数据相互独立、不互通，形成一个个数据孤岛，未打破品牌屏障，多品牌数据互通协作困难。1、多品牌数据割裂，难以统一管理。2、数据分析维度不全面。3、品牌相互缺少协作，各行其是。4、多次投入重复产出，商业效率底下。品牌数据打通汇总，优化数字化

8、业务流程的同时实现数据价值最大化，解决集团下品牌数据屏障、协作运营问题，实现一次投入多次产出。面临问题时趣解决方案企业现状UFS Case 联合利华饮食策划介绍联合利华旗下专门为专业餐饮行业饭店等专业用户设计的调味品和茶类产品的业务线联合利华饮食策划商业痛点中国餐厅数量庞大，依靠线下业务顾问覆盖客户的边际效用在递减，高效覆盖大量厨师成为UFS目前的巨大挑战；无有效渠道覆盖中国厨师无有效连接与互动无用户画像UFS通过线下销售拜访获取到用户数据，但未建立起有效的方式去持续沟通和互动，无法提升他们对品牌的忠诚度；由于缺乏清晰的人群画像，品牌无法通过深入的了解他们，在线上实现精准有效的触达和留存；项目

9、目标无有效渠道覆盖中国厨师无有效连接与互动无用户画像扩大招募用户画像提升互动促进分享项目目标项目成果扩大招募用户画像提升互动促进分享有填写过信息的粉丝数量达60%以上；综合SCRM数据完善了用户画像；微信公众号粉丝超过百万，人群精准度高，成为中国聚集厨师数量最大的社交账号；覆盖城市数提升1.8倍；潜在客户覆盖量提升12倍；应用MOT和Trigger促进了与用户的互动结合标签体系的分组群发提升了活动效果，促进了对用户的精准沟通官网的个性化内容促进了用户的浏览深度，提升了用户长期的粘性每月至少50%的用户会在公众号进行互动，有效互动率提升2倍；目前通过影响力模型已挖掘出6000+KOL；通过高影响

10、力高价值的用户挖掘到的高价值用户是低价值的5倍销售转化对用户兑奖后进行个性化菜谱和个性化sampling推荐，促进了销售转化；挖掘到高价值名单给到线下销售去拜访；项目重点 扩大招募认知关注互动分享从上线开始截止到2016.3月：总共粉丝积累达到了110多万粉丝互动率持续提升的趋势数据出处：自有后台数据，并经客户认可【 http:/interact/）和 时趣SCRM系统】Recruit线下销售招募产品包装带二维码线下活动招募老带新 内容QR Code利用新媒体的特性、全渠道的招募将用户聚集在微信平台；项目重点 用户画像 标签体系设计认知关注互动分享用户生命周期定义用户标签体系设计关键时间点沟通

11、-生日祝福沟通-节日祝福沟通持续沟通沉睡用户沟通-三个月未互动用 户唤醒老带新沟通-老带新活动通知-积分更新通知微信分享沟通-微信分享活动通知-积分更新通知小样申请沟通-引导完善信息沟通-推荐产品沟通（向上、交叉）抽奖完成沟通 抽奖成功-积分更新通知-领取奖品通知-产品推荐沟通 抽奖失利-积分更新通知-产品推荐沟通 （向上、交叉）高价值用户沟通 -高价值用户群邀请 -原创内容征稿 -专项奖励通知基于用户生命周期和标签体系，对用户分群进行个性化沟通 ，增加会员活跃。项目重点 用户画像 策略性的数据收集认知关注互动分享活动+信息收集机制结合 - 小龙虾烹饪活动长期信息收集机制 - OnPack活动

12、输入兑奖码获得奖励完善信息充值话费夏季UFS根据时节推出热卖菜谱，并开展小龙虾烹饪的线下培训，通过线上官微报名并最终选出培训名额。通过填写6 golden question为报名条件并对厨师关心的龙虾烹饪问题进行调研。UFS长期推出产品包装兑奖码的方式，借此将通过经销商购买的用户引流到线上，收集用户的golden Question信息，完善用户的画像。项目重点 提升互动 大董直播活动认知关注互动分享预热阶段大董KOL的应用预热和正式上线中MOT 和Trigger模板的应用实时效果监测高影响力厨师的挖掘和再应用大董直播活动期间用户报名并完善信息有15,368人，转化率达30%；项目重点 提升互动

13、 门店O2O活动（Online to Offline） 认知关注互动分享广州地区批发门店摇一摇活动UFS 渠道部门计划在批发商渠道中进行促销活动，并结合KCP产品的上市，在广州开展一波实验性的促销活动。通过优惠券与门店绑定，用户在参与活动摇到奖券需要发券门店进行激活，从而增加门店销售量。项目重点 提升互动 兑奖O2O活动（Offline to Online）认知关注互动分享产品包装“兑奖码”微信兑奖输入兑奖码获得奖励完善信息充值话费UFS长期推出产品包装兑奖码的方式，借此将通过经销商购买的用户引流到线上，收集用户的信息，逐渐达到与线下用户互动的目的。同时增加累计兑奖和组合兑奖等多种方式提升客户

14、忠诚度，使用户持续购买。项目重点 提升互动 兑奖O2O活动（防刷奖机制设计）认知关注互动分享根据用户的每次行为实时更新其为黑名单用户的可能性多种防刷检出方式：历史黑名单匹配错误兑奖方式计算模型实时更新多种方式项目重点 提升互动 自动化沟通认知关注互动分享自动化触发互动（ 48h下行）发送信息、点击自定义菜单、订阅事件、扫描二维码事件、支付成功事件、用户维权操作后，在48小时内UFS可主动与用户发起沟通（不限制次数）活动消息通知（模板消息）项目重点 提升互动 精准的分组沟通认知关注互动分享地域的定向沟通客服的个性化沟通Line1 26城市Line2 广东省Line3 其他通过用户的VIP标签进行

15、分组，“VIP用户”自动转接至VIP服务客服根据产品特性，对用户按照地域分组群发项目重点 提升互动 一对一沟通目标：提高用户对官网的黏性，更长停留时间，更多菜谱互动方法：用户体验最优化：通过融合的推荐算法筛选出与用户最相关的菜谱集合；沟通效果最大化：基于用户历史行为和用户画像的建模，从备选集合中找出用户最有可能点击的菜谱；认知关注互动分享项目重点 促进分享 高影响力人群筛选认知关注互动分享高影响力名单影响力监测KOL 目标人群筛选条件：“活动个数 2 ”& “整体影响力得分 0.2”（整体影响力得分均值为0.13）筛选结果：35人1、（标灰）当前不是粉丝的用户：5人，其中3人有手机号仍可作为K

16、OL，其他2人待考察；2、（标红）UFS相关人员：4人；参加活动个数VS. 整体影响力得分项目重点 促进分享 个性化激励认知关注互动分享湘厨活动，转发最高可获好礼 iPhone 6s筛选出湖南地区高影响力的活跃人群当目标人群分享时，让其抽中iPhone 6s方式：对高活跃高影响力用户进行高激励，好钢用在刀刃上，扩大传播效果项目重点 促进分享 老带新效果认知关注互动分享数据分析发现：高价值用户更带来更多的高价值新用户，且这些新用户更活跃、影响力更高；5倍！2倍！1.7倍！1.7倍！3.6倍！高价值用户MGM低价值用户MGMStep1. 筛选出用户中的高价值用户Step2. 高价值用户和普通用户分

17、享的MGM效果对比带来更多高价值用户带来的新用户更活跃高价值用户分享普通用户分享VS活跃度粘度影响力访问次数项目重点 用户流失预警活动及奖励吸引模型识别分类识别类RFM聚类模型可以识别出90%的流失用户，挽留了30%的可能流失用户Profile数据分析直播活动数据分析活动转化对比分析Dashboard - 活动效果分析会员运营中的效果趋势（会员增长，流失，活跃）、异常点（巨大的流失事件点）、重要的指向性信息（关键渠道，意见领袖）会员运营案例地域用户黏度累计粉丝性别用户昵称新增粉丝流失粉丝用户价值活跃度粉丝性别分布粉丝地域分布会员总量新增粉丝量粉丝来源菜单点击粉丝总量会员画像Dashboard 运营绩效分析整合数据服务 从