2023年企业消费者精细化运营及POC方案

企业消费者精细化运营及POC方案目录CONTENTS01总体规划：企业消费者运营方案02基础建设：全域数据回收+标签体系03场景应用：人群洞察及精细化运营设计04实施落地：POC推进方案及规划04行业应用案例总体规划：企业消费者运营方案0111消费者运营理解：基于前期沟通，企业痛点为全域消费者精细化运营痛点诉求当前现状发展阶段：数字化快速布局，年营收不到20亿，积累1000w+会员，400+直营店触点建设：公众号、小程序、APP持续建设，以线下门店为主数据回流：会员、交易数据较为完善，行为数据部分回收营销应用：以运营会员为主，存在通发情况，尚未实现系统式发送系统建设：通过系统实现标签建设、人群圈选、分发，提高活动运营效率标签体系：构建多元消费者标签体系，为精细化运营奠定基础精细化运营：通过常规会员叠加营销&商品偏好，进行精准推送解决方案系统建设：CDP+MAP实现系统精准营销&运营，提高营销活动效率及效果标签体系建设：构建全域标签体系，通过丰富的标签及指标维度，促进消费者洞察及策略设计精细化运营场景设计：基于标签及系统圈选能力，沉淀品牌核心运营人群，通过精细化运营场景，实现运营目标企业精细化运营全景：构建消费者资产平台，推动消费者精细化运营数据源系统工具精细化运营数据中台：基于One-ID统一运营视角数据insight算法insight行业insight运营insight平台电商自有电商活动系统微信公众号POSSCRMCRM全场景客服ERP广告投放、搜索等天气、商圈、合作商等企业一方数据企业二方数据企业三方数据消费者资产平台品牌精细化运营蓝图招新：积累可运营的数字化会员运营：消费者生命周期精细化运营体验：推荐匹配，消费者体验升级消费者入会会员首购会员裂变促活关怀提频复购流失召回千人千面复购预测流失预警CDP：资产洞察与策略消费者价值概览营销偏好分析商品偏好分析CDP：目标人群精细化运营MAP：营销自动化触达自动化营销营销策略搭建营销活动复盘数据回收治理消费者标签体系目标人群圈选、行为圈选人群洞察、运营策略绩效追踪、效果复盘12345基础建设营销应用基础建设：全域数据回收+标签体系0211数据回收治理：全域全触点数据在线，盘点全域数据回收情况在线化/回流方式认知购买互动忠诚数据回收优先级埋点/爬虫/监测采集平台内循环（不回流）平台回流/自有SCRMCRM优先级评估*：结合业务体量、用户数、活动周期等评估回收优先级，前期campaignbase埋点，验证业务价值后，进行回收示例广告三方电商（天猫/京东）公众号微信小程序（企业+/会员中心）支付宝小程序社交自媒体活动H5企业微信抖音门店APP曝光数据关注数据加好友/入群粉丝数据APP下载/激活数据点击数据访问、加购行为数据访问、加购、参与活动数据微博：关注、转评数据小红书：关注、访问等数据粉丝数据、文章浏览互动到店扫码，查看门店信息页面访问、点击行为数据活动参与、问询行为数据品牌账号：关注、转评数据访问、加购、参与活动数据到店数据（门店扫码数据）访问、加购、参与活动数据交易数据交易数据交易数据交易数据交易数据交易数据交易数据交易评价数据会员数据（积分/等级/权益）交易评价数据会员数据（积分/等级/权益）交易评价数据会员数据（积分/等级/权益）交易评价数据会员数据（积分/等级/权益）交易评价数据会员数据（积分/等级/权益）1数据回收治理：多源数据收集，基于OneID统一运营视角1顾客数据割裂统一运营视角客户潮玩仙女2020.6.619:40关注公众号、阅读文章点击菜单，输入SJ号领取优惠券2020.6.719:20打开垂媒、曝光新品广告点击活动页H5输入SJ号、进入小程序2020.6.719:20点击小程序商城、浏览新品活动页登录会员，产品A加购跳出访问时长00:40:252020.6.1521:10小程序商城客服咨询问题：产品A与产品B的区别小程序下单产品A+产品B下单时间：2020.7.113:20下单门店：南京西路旗舰店订单金额：250元付款方式：微信支付，抵扣优惠券OpenID-Phone

IDDeviceID-PhoneID-OpenIDOpenID-会员IDOpenIDOpenID-会员ID姓名：潮玩仙女性别：女微信昵称：小仙女年龄：30地域：上海家庭状况：未婚收入水平：中等最近一次线下消费：2020.7.1，延安西路医院，250元，微信支付会员权益：参与抽奖，新品免费试用活跃指数：中人口属性会员属性消费偏好：注重性价比，多方对比，理性消费品类偏好：女装，美妆，新品，促销价格偏好：限时优惠，超值精选消费能力：中等浏览收藏：多决策周期：中渠道偏好：线下，小程序商城购买倾向行为偏好客户潮玩仙女OneIDOpenIDPhoneIDDeviceID会员ID1001XX130xxxx232165XXX-C00671090行为融合算法融合OneID融合服务一方行为数据二方、三方数据POS数据门店、订单、商品、导购移动支付ID或会员ID企业CRM订单数据、渠道、订单、商品、物流信息会员通数据官网电商PC\微商城订单、购物车、物流、售后自有线下渠道自有平台电商品牌公众号粉丝数据会员绑定、阅读数据点赞数据小程序\官网浏览数据收藏数据领劵数据活动数据线下店铺-FaceID&ReID年龄性别试穿偏好互动&裂变分享、入会、购买、金额、价值等广告投放数据DeviceID、渠道、内容、入会绑定活动H5、小程序对应的浏览、点击、参与、裂变、助力等活动数据其他数据服务商回流数据OneID技术体系下打通全域数据OneID统一账号体系近似自然人的SF属性、账号、设备的全域ID关系网GProfile全域标签以ClV提升为目的的人、货、场数据标签体系GBehavior全域行为响应全域触点识别OneID、并根据消费者行为\标签自动化响应营销动作OneData体系构建商品、会员、交易、供应链、营销等数据域一方销售数据：业态CRM库存表客户会员等级客户表员工表销售渠道销售信息表微信信息优惠券会员互动数据互动记录表微信模板消息网络数据官方网站浏览数据数字广告数据广告回流系统H5/AppletUID会员账号DHXM微信OpenID微信UnionID邮件YH号码网络Cookeid系统DeviceID员工ID员工姓名卡券中心ECRM优惠券表客户凭证表客户信息表微信表订单表订单详情表库存表客服中心呼叫中心调研系统在线呼叫调研问券APP消费数据有赞电商有将竞答客户详细表OneID示意标签建设方法论：第一步：OneID架构打通多业态多渠道数据2标签建设方法论：第二步：建立驱动增长的标签体系进行人群细分和确定营销内容的洞察类标签总计200+一级标签、1000+末级标签分解会员交易增长关键途径&动作的指标类标签（V1-V5根据半年消费金额进行计算、可按照比例分布或客户自定义）入会—首次购买备注（活跃的定义为：180天内有过购买记录的、支持客户自定义）首购提升为—活跃复购复购提升为—活跃购买（3次以上）活跃购买—提升频率：1-5级低|中低|中|中高|高沉睡—唤醒流失—召回生命周期运营提升频率关联品类渗透提升日常品类渗透提升品牌渗透提升高毛利商品渗透高价值人群挖掘品类渗透运营增加价值日常标准会员运营的两条主线时间标签组门店渠道标签组品类\商品偏好标签组促销\优惠偏好标签组营销敏感度标签组会员标签组活动标签组线上行为标签组购买商品圈选分享裂变\营销价值标签组客单\频率标签组高频-时间段||高频-日||高频工作日-休息日||高频购物节||节假日||季节||月份||高概率消费区间|平均消费周期||首次交易时间||最近一次交易时间||11已购买品类排行TOP10||已购买商品排行TOP10||不同品类TOP10排行||首次购买商品排行||首购品类||品类价格带分布||商品价格分布等支持最细颗粒度：在某个渠道、门店、购买品类、商品、购买几次、购买价格、圈选品类渗透提升商品渗透提升新品渗透基于消费行为及特征的算法预测类标签（结合消费行为及成熟算法，突破消费者运营瓶颈）消费者社群价值挖掘的KOC标签*（结合CDP+SCRM能力，标记社群KOC）商品推荐预测人群分类预测顾客复购预测优质KOC一般KOC活跃KOC重要KOC有较强的号召力+内容生产能力普通粉丝，有一定互动积极性有较强的传播力及分享积极性有一定传播力，高频参与活动高频内容分享者裂变活动参与者普通活动参与者群内互动发言者KOC分级*KOC标签：通过CDP/SCRM标签标记…2

确认业务目标1梳理业务流程2定位关联数据4.1设计数据指标和标签4.2设计多维分析场景4.3洞察->策略->投放4.4标签设计流程识别业务痛点与诉求3核心标签标签产品偏好：最常购买的activity/class/subclass，面料，类目，新品，曾经关注的产品类目渠道偏好：消费最多的渠道、门店等时机偏好：最常购买的月份，最常购买的促销节日、线上最常购买的时段，活动后购买占比标签建设方法论：第二步：「基于业务场景的」标签设计与开发2结合企业会员全生命周期，建设标签&指标体系消费者价值高价值潜客N：新注册会员入会时间≤30天A：活跃会员近30天1次消费S1-2：沉默/睡眠会员近31-90/90-180天1次消费S3-4：预流失/流失会员（181-360天1次消费/360天无消费）典型的客户生命周期理想的客户生命周期消费者旅程活跃度提升消费者洞察二购/多次购买忠诚度培养召回激励/口碑传播引入期成长期成熟期流失期潜在用户既得用户入会钩子社交分享促活购买二购提频提客单增强体验预召回召回激励口碑传播入会/首购忠诚度体系促活体系价值召回数据中台支撑搭建数据中台归集消费者数据识别消费者生命周期各阶段不同阶段客户设计不同运营策略目标：针对生命周期各阶段消费者，提供差异化运营，提升客户价值，减少流失，延长客户生命周期用户洞察消费者标签体系：结合品牌消费者特征，构建标签体系2属性一级分类二级分类标签消费统计类消费行为消费行为首次交易金额/段首次交易件数/段最近一次交易金额最近一次交易件数累计消费金额累计消费商品数量平均购买客单价平均商品价格二购周期不同类型会员复购周期/复购价格段…算法预测类预测属性行为预测复购预测流失风险预测千人千面推荐…行为交互类交互偏好交互偏好公众号关注：关注来源（线下/搜一搜）首次认证时间小程序访问：首次/最近访问时间是否日活/月活是否加购/加购商品偏好是否抽盲盒企业微信：是否企微好友/群友是否KOC到店访问：是否到店首次/最近到店时间/门店…消费偏好类消费偏好商品偏好渠道偏好时间偏好商品品类偏好商品IP偏好商品风格偏好商品折扣偏好新品偏好…门店首次消费时间门店最近一次消费时间门店平均消费件数门店平均单次消费额线上首次消费时间线上最近一次消费时间线上平均消费件数线上平均单次消费额线上渠道细分偏好（小程序/APP等）…高频-时间段-线下/线上高频-日-线下/线上工作日/休息日高频-节假日高频-季节高频-月份高频-购物节/大促…营销偏好优惠券相关高频使用已使用/未使用/已过期优惠券数量优惠券核销率营销内容相关营销活动访问次数活动名称/类型：新品发售/常规促销活动内容/IP/渠道营销敏感度营销成功率活动参与间隔营销折扣力度/金额…基础属性类自然属性社会属性人口属性社会属性归属信息人口学信息性别年龄段生日月份星座地域信息省份城市城市等级婚姻状态未婚准备怀孕孕妇有1个宝宝有2个宝宝有多个宝宝宝宝性别社会属性学历从事行业月收入水平…归属信息主归属门店主归属区域主归属导购首次注册门店首次注册区域收货城市收货区域…品牌关系会员属性会员类型：是否会员会员阶段是否玩家卡会员是否推荐会员入会开卡开卡时长开卡/入会渠道开卡状态忠诚管理是否积分/储值积分兑换/储值次数可用/消耗积分…消费者标签体系业务价值、业务场景映射（示例）消费者自然及社会属性标签消费者产品偏好标签消费统计类标签消费渠道偏好标签设计消费者自然及社会属性标签，构建消费者基础画像帮助结合行业经验，预判分类客群的消费偏好与商业价值设计消费者产品购买与产品偏好标签，帮助基于消费者产品购买与产品偏好进行客群分类与精准营销设计消费者行为与态度标签，例如累计购买件数、购买频率等帮助基于消费者消费特征，进行客群分类与精准营销，同时对特殊客群实施针对性运营或售前预警设计消费者渠道偏好标签，例如曾经购买过的渠道大类、最近一次购买渠道类型等帮助借助渠道回流数据或渠道人群画像，对比分析目标客群的渠道分布；

业务目的与价值

业务场景消费者生命周期分析|高价值人群结构拆解|潜客转化|广告投放|……老客转化|消费者生命周期分析|精准营销|会员裂变方案|广告投放|……老客转化|门店精准营销|社群精准营销|RFM价值洞察|消费者体验优化|流失顾客召回|忠诚客户关系维护|消费者关系加深|沉睡客户唤醒|……RFM价值洞察|广告投放|潜客转化|流量来源优化|官方内容推送|……会员属性与权益标签设计会员属性与权益标签帮助基于自身会员体系洞察会员结构，调整优化会员权益体系与运营策略，提高会员忠诚度与复购率社群运营|RFM价值洞察|流失顾客唤醒|忠诚顾客关系维护|积分管理|沉睡顾客唤醒|………2消费者指标体系构建（示例）目的与价值辅助业务环节人群资产转化设计内容投放指标体系帮助品牌商了解基于内容投放的人群资产转化及销售转化现状，搭建内容质量评价体系及投放策略优化，提高人群资产及价值转化能力。内容质量评价体系内容购买转化设计社群运营指标体系帮助品牌商了解社群运营现状，搭建KOC成长分析体系、社群生命周期管理、门店导购管理及这群裂变分析，提高社群KOC数量及社群复购能力。KOC成长体系搭建门店导购管理社群生命周期管理设计人群画像洞察指标体系帮助品牌商构建并不断完善消费者会员用户画像，为人群运营、内容投放、社群运营等场景提供精准可靠的精准营销、商品定位及渠道定位洞察。精准营销洞察商品定位洞察设计销售表现指标体系帮助从全局出发了解新零售营销现状，搭建营销大盘，并通过营销侧、地域侧、渠道侧的异动分析，全面洞察并提升各个营销运营单元的营销效率。新零售营销复盘地域异动报警投放策略优化

商品结构洞察

渠道异动报警社群裂变

设计人群运营指标体系帮助品牌商

了解自身人群运营体系现状，针对会员生命周期分析及会员等级运营策略优化，并通过积分管理转化及RFM、AIPL分析，助力会员价值转化与会员复购能力提升。人群画像洞察社群运营活动投放销售表现人群运营营销洞察指标体系消费者洞察指标体系渠道定位洞察人群资产盘点

积分管理会员生命周期管理等级管理AIPL营销洞察RFM营销洞察2场景应用：人群洞察及精细化运营设计0311结合消费者生命周期和运营目标对消费者进行洞察分层高价值潜客高价值人群，尚未入会/首购N：新注册会员&活跃会员入会时间≤30天或近30天1次消费S1-S2：沉默/睡眠会员近31-90/90-180天1次消费S3-S4：预流失/流失会员（181-360天1次消费/360天无消费）*生命周期*客户价值（钱包价值&行为价值）成熟期人群—LTV提升购买频次，品类渗透率、大促客单提升、活跃度衰退期人群—召回高价值人群、高潜、常规分策略召回成长期人群—复购提升购买频次，生命周期递进AI未购人群（包含因子：活跃期内，微信小程序/APP/门店有Uni

ID、或有注册SJ号、活跃但未发生购买的人群）预测复购人群复购—二次购买人群首购人群（包含因子：活跃期内多渠道发生首次购买人群，常规引导复购）（包含因子：根据购买间隔、购买品类、商品价格带、客单等产生的算法预测人群无需运营自然演变需运营引导演变（包含因子：活跃期内自然进入2次购买人群）品牌TA人群（包含因子：有Uni

ID、或有注册SJ号，基础信息为母婴人士、城镇青年等推送相关商品/引导入会）引入期—入会/首购引导购买或入会品牌兴趣人群（包含因子：活跃期内，微信小程序/APP有Uni

ID、或有注册SJ号、有抽盲盒、新品、IP点击等行为/但未发生购买人群）超级VIP人群（关键因子：在活跃期内累计购买排名前10%，商品折扣在平均值范围、商品价格带在平均值附近以上、分享价值高等因素）品牌忠诚人群（关键因子：品类渗透率高、不局限在强势品类、线下购买或在线互动频率高、购买商品折扣率正常、累计购买总金额高大促、折扣偏好人群（关键因子：购买、浏览内容偏好、大促期、促销期购买偏好明显、商品价格带正常、折扣购买占比高、触达能力强）常规购买人群（关键因子：3次及以上购买。活跃期内总次数低于平均值、购买集中在强势品类、移动端触达能力中）隐形贫困人群（关键因子：3次及以上购买、低购买力、高折扣率、商品价格带低、促销占比高）运营阶段根据营销敏感度进行进一步划分低敏VIP人群高敏VIP人群具体某一人群高潜待召人群（关键因子：近期在小程序/APP等有发生过互动行为、且为品牌TA人群、处在预流失期）高价值待召回人群（关键因子：未产生购买、互动、但历史购买和特征属于超级VIP人群、和品牌忠诚人群、召回后产生价值高。适用于升级新品、新强势品类高费用触达召回常规召回人群（无明显特征或已经处于预流失/流失状态，进行常规召回）根据对历史购买人群分析，对品牌TA人群进行划分盲盒发烧友母婴人士城镇青年3-4基于消费者洞察指导活动触达策略设计，开展自动化营销营销活动需要细分和洞察的人群内容人群产品方式渠道内容时间=+++++优惠使用标签价格区间品类偏好购买时间生命周期阶段：N/A/S1/S2/S3/S4购买渠道触达能力活动类型透视洞察后可以确定的营销内容关键营销要素（细分人群后分别进行以下6类分析）定货品定时间定渠道定触达方式定活动方式和活动力度跨品类-品类关联度-品牌/价格-品类偏好同品类-品牌/价格购买周期-购买周期(天)购买时间按购买日期为周几进行划分单一渠道-线上(小程序/APP/公众号/网站)-线下(门店)全域多渠道-线上+线下线上短信/小程序/公众号/APP/支付宝卡包/微信卡包线下海报营销偏好满减，满赠，折扣等会员-具有吸引力的积分活动（探究不同人群用何商品进行推介提频）（探究不同人群用何购买渠道更易复购）（不同人群用何营销玩法更具吸引力）定内容内容形式图片/短视频/推文/标语口号内容策略热点/时效/即时/促销内容平台微博/抖音/官网/公众号...3-4基于CVM模型的自动化营销设计=x目标：品牌认知&忠诚度手段：定位、全媒体覆盖、会员等级、积分、储值卡等消费者忠诚度管理目标：会员增长Acquisition获取用户Activation激发活跃AARRR模型目标：（消费者）会员交易增长手段：消费者数字化和数据驱动决策CVM模型Retention提高留存Revenue增加收入Referral传播销售CV周期内销售Customer消费者数量Value平均购买金额M营销价值驱动会员增长消费者运营模型3.0黑客增长消费者运营模型2.04A时代方法论消费者运营模型1.0以CVM为核心的场景设计C:消费者在线化，拉新裂变扩大流量池V:多维度策略综合提升LTVM:全面提升营销能力①全渠道存量消费者在线化②高价值潜客首单转化③拉新裂变类活动④种子人群精准投放⑤品类渗透提升复购粘性和年度贡献⑥全业态生命周期正向流转⑦人群分组匹配不同产品和服务⑧千人千面个性化营销5核心场景③：老客激励、老带新发展新会员会员购买完成交易后入会行为识别触发营销动作触发动作触发机制触达策略策略执行支撑入会后1小时触发①入会短信+裂变活动链接②入会小程序弹窗活动获取奖励+奖励到账通知已点击未参与持续推送未点击放弃推送已参与未参与完成交易行为后立即触发交易后小程序弹窗每次购买后持续弹窗短信推送分享返现活动已参与未参与两类活动支撑产品能力支撑纯拉新活动：通过社群进行触达老客。通过玩法创意和奖品刺激老客进行分享，达成分享标准后可获得对应奖励。埋点识别触发动作预先设置并控制达成触发动作后的触发营销动作的机制①小程序配合开发弹窗功能②触发短信模板发送①通过埋点判断是否点击或参与②判断是否继续推送拉新+首单：下单后分享好友下单可获得返现机会，且好友获得下单优惠券核心场景③：拉新裂变案例具体场景-方式：1.在CDP（DataBuza）中通过首页报表选出高频、高营销价值人群2.洞察他们最喜欢的激励方式3.通过记录他们带来的入会\消费给与激励。Eg：带来一个人入会给与5元优惠券、3个人就是15、10人封顶。4.利用数据埋点回流裂变后的新客数据，进行收购转化。132洞察高营销价值人群画像，制定圈选策略，圈出可裂变新客的人群包；通过CAP配置组件化H5或小程序页面，使用短信/公众号推送的形式触达用户；配置新客优惠券礼包案例效果：入会成本低于5元，远低于客户其他链路获取新会员的成本。50个用户引导了1200+个用户进入页面，平均1人带5人入会。进入页面后入会并领取权益比例超过65%，远高于普通潜客的入会率（10%-50%）、最多一个用户为企业带来312个新增入会核心场景⑤：首购会员引导二次购买首购后超周期未复购复购周期内品类渗透运营场景策略细分首购笔单（按往期笔单分高中低）人群策略细分策略未购品类触达策略策略执行支撑是否超过该特征人群复购平均节点否是未购品类高、中、低3等级客单商品券复购人群新品渗透+全品类低价券持续触达已购未购首购笔单（按往期笔单分高中低）已购品类未购品类全品类高中低3等级客单商品满减券复购人群增大券力度进行召回已购未购数据分析支撑产品能力支撑①人群特征属性分类②不同特征属性人群差异化复购节点洞察①识别人群特征②识别人群是否在复购周期内③复购周期内消费者是否在可触达时间节点之后首购时间基于笔单和品类两个维度进行人群圈选①笔单分布情况②品类数与笔单情况关联笔单对应券金额及营销成功率和毛利关系洞察①差异化人群发券①判断人群是否在规定时间段内触达后产生购买行为②对未购买用户触发下一步营销动作阶梯券面值

根据人群特征属性预先进行类似人群圈定，再将所有具有共同属性的人群的最高比例复购周期时长节点进行数据洞察，测算该特征属性人群的理论复购周期节点，并对该节点和不同人群进行自动化营销触达。复购周期内的做商品推荐、超出复购周期的做营销优惠.ERP系统[NUZA]消费者ID+个性化标签数据复购预测模型随机森林分类产品数据、订单数据等复购概率最高的商品标签复购时机标签某商品复购概率最高消费者ID某段时间复购率最高运营人员数据+人工数据+算法企微矩阵微信矩阵短信公域平台…核心场景⑤：复购周期预测、自动化营销调整核心场景⑧：小程序商城+企微活跃老客个性化营销小程序商城企微企微好友数企微社群数人群选择：活跃老客小程序（首页/支付成功页/订单页/客服等），进入企微社群入口系统针对活跃老客进行集中触达，回流小程序商城，并通过登录权益体系进行针对性活动推送/服务。企业小程序商城l老客群实施落地：POC推进方案及规划0422POC方向探讨（三选一）POC方向POC机制及验证方式POC主要工作场景一：功能型线下数据消费者标签及圈层场景二：效果型二购精细化运营数据预估数据提供消费者标签及指标设计数据清洗、入仓消费者打标签（选取1-2类：如消费统计类）消费者圈选系统测试业务侧：活动目标、策划、提案、活动实施、效果追踪系统侧：数据提供、标签及指标设计、数据清洗打标、产品部署配置、系统对接（如券系统）以系统性能达标为主如运算能力、多维度效果等近半年-1年消费者数据数据维度：交易、会员数据人群策略：首购后结合复购频率、客单价、品类细分，发放不同门槛优惠券触达策略：结合品类、时间偏好洞察对人群进行针对性推送验证方式：精细化发券vs通发，考察ROI、核销率提升等近半年-1年消费者数据数据维度：交易、会员数据、营销数据（需排除营销不敏感人群）场景三：效果型复购预测提频人群策略：购买3次以上人群进行复购预测，排除营销不敏感人群触达策略：根据预测购买品类、时机针对性推送验证方式：算法人群发券vs常规复购率Op1：结合线下数据，选取如基础属性/消费统计类标签进行POC属性一级分类二级分类标签消费统计类消费行为消费行为首次交易金额/段首次交易件数/段最近一次交易金额最近一次交易件数累计消费金额累计消费商品数量平均购买客单价平均商品价格二购周期不同类型会员复购周期/复购价格段…算法预测类预测属性行为预测复购预测流失风险预测千人千面推荐…行为交互类交互偏好交互偏好公众号关注：关注来源（线下/搜一搜）首次认证时间小程序访问：首次/最近访问时间是否日活/月活是否加购/加购商品偏好是否抽盲盒企业微信：是否企微好友/群友是否KOC到店访问：是否到店首次/最近到店时间/门店…消费偏好类消费偏好商品偏好渠道偏好时间偏好商品品类偏好商品IP偏好商品风格偏好商品折扣偏好新品偏好…门店首次消费时间门店最近一次消费时间门店平均消费件数门店平均单次消费额线上首次消费时间线上最近一次消费时间线上平均消费件数线上平均单次消费额线上渠道细分偏好（小程序/APP等）…高频-时间段-线下/线上高频-日-线下/线上工作日/休息日高频-节假日高频-季节高频-月份高频-购物节/大促…营销偏好优惠券相关高频使用已使用/未使用/已过期优惠券数量优惠券核销率营销内容相关营销活动访问次数活动名称/类型：新品发售/常规促销活动内容/IP/渠道营销敏感度营销成功率活动参与间隔营销折扣力度/金额…基础属性类自然属性社会属性人口属性社会属性归属信息人口学信息性别年龄段生日月份星座地域信息省份城市城市等级…婚姻状态未婚准备怀孕孕妇有1个宝宝有2个宝宝有多个宝宝宝宝性别社会属性学历从事行业月收入水平…归属信息主归属门店主归属区域主归属导购首次注册门店首次注册区域收货城市收货区域…品牌关系会员属性会员类型：是否会员会员阶段是否玩家卡会员是否推荐会员入会开卡开卡时长开卡/入会渠道开卡状态忠诚管理是否积分/储值积分兑换/储值次数可用/消耗积分…目标与价值前置条件业务标准前置条件系统应用前置条件设计消费者自然及社会属性标签，构建消费者基础画像帮助安踏结合服装行业经验，预判分类客群的消费偏好与商业价值为线上、线下两个渠道中，有消费行为与无消费行为的消费者定义常驻地业务口径；确认人生阶段、职业、收入等标签的业务口径与计算逻辑（例如调研问卷、或基于购买记录推测的逻辑）；整合线下渠道中的消费者数据；提供人生阶段、职业、收入等标签的数据源；对现有CRM数据进行清洗，确保数据质量能够有效支撑相应分析场景；数据流向图场景定义消费者自然及社会属性分析是基于人口统计学、家庭及社会属性数据，设计消费者自然及社会属性标签，构建消费者基础画像,用于支撑营销链路中售前精准营销所需的洞察分析核心标签标签数据流入大数据平台分析数据流出CRM系统线下订单（POS）消费者基础信息交易数据商品数据发货地址消费者自然及社会属性标签常驻地标签家庭性别分布常驻地分布标签画像性别分布报表常驻地分布报表人生阶段分布报表常驻地等级分布报表报表OMS交易数据商品数据发货地址人口统计学标签……人生阶段分布人口统计学标签：性别、年龄、生日月份；常驻地标签：预测常住地、预测常住地等级职业收入：月收入、职业、收入\消费能力家庭：婚姻状况、是否有孩子、宝宝状态年龄段分布占比常驻地等级分布占比Op1：建立消费者自然及社会属性标签（示例）Op1：建立消费者统计类标签（示例）目标与价值前置条件业务标准前置条件系统应用前置条件设计消费者行为与态度标签，例如累计购买件数、消费频率等，进行各消费客群分类与售后表现异常的特殊客群进行针对性运营及售前预警确认消费时间、消费频次、消费金额、连带消费、新老潜客等标签的业务口径与计算逻辑整合线下消费者数据；对现有会员数据进行清洗，确保数据质量能够有效支撑相应分析场景；数据流向图场景定义消费者特征分析是基于消费者RFM等维度数据，设计消费者特征标签，支撑营销链路中售前精准营销及售后提高顾客黏性核心标签标签数据流入数据中台分析数据流出消费统计类标签消费时间各时间点订单生成情况各月份订单生成情况各购买时间段分布情况标签画像各时间点订单生成占比报表各月份订单生成占比报表各购买时间段占比报表报表…新老潜客：天猫渠道新老潜客、其他渠道新老潜客消费频次：累计购买件数、天猫渠道累计购买件数、其他渠道累计购买件数、购买频率消费金额：累计消费总金额、天猫渠道累计消费总金额、其他渠道累计消费总金额消费频次消费金额……消费时间：最常购买的时间段、天猫渠道最常购买的时间段、其他渠道最常购买的时间段、最常购买的星期、天猫渠道最常购买的星期、其他渠道最常购买的星期、反季节购买、天猫渠道反季购买、其他渠道反季购买、最c常购买时间点会员系统消费者基础信息线下订单系统交易数据商品数据最近12个月购买频次(Frequency)-可配置上次购买间隔天数（Recency）-可配置最近12个月实际成交金额(扣券)(Monetary)-可配置小于500020000（含）-30000大于等于300008以上0-90忠诚低价值潜在高价值高价值

91-180忠诚低价值潜在高价值高价值

181-360低价值潜在流失高价值潜在流失高价值

360以上已流失低价值已流失高价值已流失高价值4-70-90忠诚低价值高价值高价值

91-180忠诚低价值高价值高价值

181-360忠诚低价值潜在流失高价值潜在流失高价值

360以上已流失低价值已流失高价值已流失高价值2-30-90新顾客潜在高价值潜在高价值

91-180新顾客潜在高价值潜在高价值

181-360低价值潜在流失高价值潜在流失高价值

360以上已流失低价值已流失高价值已流失高价值10-90新顾客潜在高价值潜在高价值

91-180新顾客潜在高价值潜在高价值

181-360新顾客潜在高价值潜在高价值

360以上已流失低价值已流失高价值已流失高价值系统优势：弹性模型+可配置的RFM-Config表样例Op2：首购会员引导二次购买首购后超周期未复购，流失召回复购周期内品类渗透+二购引导策略人群首购笔单人群策略细分策略触达策略S1-S4会员排除活动不敏感人群是否超过复购平均周期划分否是未购品类高、中、低3等级客单商品券复购人群全品类低价券+新品渗透持续触达已购未购首购笔单全品类高中低3等级客单商品满减券复购人群增大券力度进行召回已购未购策略执行支撑数据分析支撑产品能力支撑①人群特征属性分类②不同特征属性人群差异化复购节点洞察①识别人群特征②识别人群是否在复购周期内③排除营销不敏感人群④复购预测算法基于笔单和品类两个维度进行人群圈选①笔单分布情况②品类数与笔单情况关联笔单对应券金额及营销成功率和毛利关系洞察①差异化人群发券①判断人群是否在规定时间段内触达后产生购买行为②对未购买用户触发下一步营销动作③每一步活动消费者反馈成为标签，持续未购，标记为营销不敏感人群阶梯券面值发券策略高中低首购品类品类A品类A品类A高中低首购品类品类A品类A品类AS1-S4会员对照组全品类商品满减券中档复购人群增大券力度进行召回已购未购未购顾客/商品/订单/消费明细等数据CDP：顾客资产平台顾客ID+个性化标签数据商品复购概率标签复购时机标签复购预测模型复购概率概率：87%

会员ID：xxxx性别：女最近购买产品日期：YYYY-MM-DD上次购买产品名称：小气泡套餐是否有过投诉行为：是喜欢的活动类型：返券1复购概率概率：72%

会员ID：xxxx性别：男最近购买乳品产品日期：YYYY-MM-DD上次购买产品名称：水光针是否有过投诉行为：否喜欢的活动类型：满减2某段时间高概率复购商品清单某段时间高概率复购人群清单以人预测品以品预测人以活动预测高复购人以活动预测高复购商品自动化营销工具顾客ID+个性化标签数据复购预测活动匹配尊敬的会员，您的专属优惠到达→XX小气泡产品2小时内送达★会员新品0元试用，戳/Y.4cvTL退订回N短信触达微信触达触达顾客1圈人2圈品客户交易及行为数据3顾客预测喜好复购预测品类API与端的交付品牌业务中台CRM/POS/OMS/ERP等系统Op3：复购预测（示例）基于协同算法，预测每个顾客最有可能复购的商品、品类与复购时机营销活动适配CDP系统支持Op2：POC落地检验和复盘流程（落地实施流程）活动复盘目标 策划 提案数据反馈 策略固化设计 宣传 上线 活动跟踪时间节点7月1日-7月30日活动实施目的提升新客复购力、老客忠诚度关键指标设计X天新客复购率、季度留存率营销预算规划活动对象2021年度新客、2020年度老客实施方案方案审批风险预估关键项分工页面主题利益点展现页面设计宣传渠道确认活动预热宣传话术渠道展示A/Btest指标达成进展阶段复盘活动复盘总结效果评估数据资产沉淀策略调优策略固化数据驱动活动规划活动实施活动目标设计活动策略细化关键风险预案参与数据复盘，优化后续活动策略与活动链路使用产品进行策略固化策略调整以客户自运营落地为主，过程检验为辅协同整合私域运营渠道，提升运营效果产品使用教学对应系统准备业务POC内容和流程数据中台数据情况调研数据入仓/清洗洞察/MAP活动配置产品部署/配置效果追踪标签/指标设计人群分组首购转二购上次购买金额<50元首购转二购上次购买金额>=50元新增人群第一轮活动触达未购买人群忠诚流失预警人群活动内容补充：高门槛和低门槛优惠券触达人群比例为50:50活动时间：7月20日-7月26日触达形式：短信触达时间：7月20日上午10点导向渠道：官旗货品策略：正装低门槛优惠券高门槛优惠券人群圈选时间范围：1、第一轮活动中触达未购买人群人群量级圈选区间6.1-6.242、第一轮测试后新增人群人群量级区间6.25-7.8第二轮活动策略触达场景构成利益点设置：不同门槛的会员优惠券人群圈选时间范围：1、第一轮活动中触达未购买人群人群量级圈选区间4.7-6.62、第一轮测试后新增人群人群量级区间6.6-6.20人群圈选时间范围：1、第一轮活动中触达未购买人群人群量级圈选区间4.7-6.62、第一轮测试后新增人群人群量级区间6.6-6.20A组B组新增人群第一轮活动触达未购买人群低门槛优惠券高门槛优惠券A组B组新增人群第一轮活动触达未购买人群高门槛优惠券低门槛优惠券B组A组样例POC落地检验和复盘人群分组利益点（会员券）利益点设置首购转二购，上次购买金额<50元触达未购买_B组满99元减35（66折）根据人群历史笔单价，用更高门槛优惠券引导用户复购正装触达未购买_A组满59元减20（66折）使用第一轮相同门槛的优惠券，引导用户复购正装，测试更合适的话术新增人群首购转二购，上次购买金额>=50元触达未购买_B组满199元减80（60折）根据人群历史笔单价，用更高门槛优惠券引导用户复购3包以上正装触达未购买_A组满129元减50（61折）使用第一轮相同门槛的优惠券，引导复购2包以上正装，测试更合适的话术新增人群忠诚流失预警触达未购买_A组满199元减66（67折）根据人群历史笔单价，用门槛更低门槛优惠券引导用户复购3包以上正装触达未购买_B组满299元减100（67折）使用第一轮相同门槛的优惠券，引导复购箱装纸尿裤，测试更合适的话术新增人群不同策略人群，使用相同折扣、不同门槛进行触达，测试更合适的利益点对于相同策略人群（新增人群），使用和第一轮相同优惠券触达，测试更合适的话术POC落地检验和复盘样例点击链接点击访问点击打开淘宝点击立即入会点击查看更多优惠点击去使用点击立即使用-进入首页点击开通会员点击确认领取POC落地检验和复盘：链路设计样例人群分组组别人群量级优惠券面额触达成本领券人数用券人数购买人数购买订单购买金额领券率用券率笔单价ROI购买转化率购买转化率提升首购转二购首购金额<50元触达未购买_B组8947满99减35（66折）274.3419910619110.05%1.01%18.036.961.11%/触达未购买_A组5968满59减20（66折）18551768113910.06%0.68%17.177.521.27%15.09%新增人群2905满59减20（66折）907176121615.9913.512.44%/首购转二购首购金额>=50元触达未购买_B组5438满199减80（60折）168.6113757886460.20%4.00%110.8451.281.38%69.09%触达未购买_A组3065满129减50（61折）95142252743640.26%4.08%161.6245.940.82%/新增人群2401满129减50（61折）74.524274175154.6456.051.00%/三次及以上购买流失预警触达未购买_A组13570满199减66（67折）420.7415292318504410.30%1.37%158.62119.892.15%17.97%触达未购买_B组4057满299减100（67折）12864137483124720.47%3.11%150.2797.441.82%/新增人群9457满299减100（67折）293.23443983402785.50116.053.64%/人群1：首次购买试用装/小包装人群，适合低门槛优惠券触达转化，转化率较高门槛提升15.09%。人群2：首次购买正装人群，适合中等门槛、更高直减金额触达转化，转化率较低门槛提升69.09%。人群3：三次以上流失预警客户，适合用中等门槛优惠券触达转化，转化率较高门槛提升17.97%。上次触达未购买人群转化率低于新增人群，原因是第一批活动已经筛走易转化人群，剩下的用户转化难度高。上次触达未购买人群，二次触达仍有转化率，说明多次触达有效。建议在二次触达时，加大折扣力度，提高用户转化率。备注：活动数据时间范围：7/20

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7/22321POC落地检验和复盘样例人群话术购买转化率购买转化率提升首购金额<50元第二轮活动新增人群限时专享，送您新客专属20元券，夏季爆款果然裤，低至1.7元/片！速领特权：2.44%229%第一轮活动人群限时专享，领20元尿裤券，单件即享直降！夏季爆款果然裤，低至1.3元/片！,速领特权：0.74%/首购金额>=50元第二轮活动新增人群限时专享，送您新客专属50元券，夏季爆款果然裤，低至1.4元/片！速领特权：1.0%53.8%第一轮活动人群限时专享，领50元尿裤券！两包即享直降，夏季爆款果然裤，低至1元/片。速戳领特权：0.65%/忠诚流失预警第二轮活动新增人群限时专享，送您老客专属100元券，夏季爆款果然裤，低至