电商网站-CDP系统与用户标签体系

商城CDP系统与用户标签体系CDP：用户数据管理平台构建一方用户数据管理平台，通过数据采集、数据治理、标签处理形成360°全息用户画像支撑业务运营数据治理数据应用数据清洗去重补全去异常统一用户识别海外商城业务域OneID（EDM与注册用户）公域媒介ID

mapping数据存储种子用户识别公域媒介Lookalike私域用户精细化运营和触达产品迭代优化-产业场景化表达、页面信息布局和楼层顺序235数据采集用户行为数据订单数据VOC/UGC数据营销链路数据网站/APP浏览行为订单中心数据电渠评论/社媒站内评论/社区UGC媒介广告/EDM数据运营标签体系设计标签体系规则模型用户画像BI看板指标分析客户分群分群规则设计人群筛选4CDP构建整体能力框架1OneID建设价值：全面识别不同场景下同一用户，为用户画像和营销提供质量保证数据采集数据应用场景识别规则（数据标准）多浏览器多硬件设备多App多渠道来源EDMWhatsAppFaceBook注册前后同一用户识别同一用户多设备识别同一用户多APP-ID识别同一用户多渠道来源识别未知场景识别……邮箱为主键映射多设备IDMAC-IDIMEI-IDIMSI-IDUUIDIDFA-IDOpenuuid邮箱为主键映射多APP-ID手机号身份ID订单ID邮箱为主键与渠道用户进行ID碰撞WhatsApp-IDFaceBook-IDTwitter-ID…….机器学习图计算模型通过算法找到各种ID之间关系，并实现最优ID关联识别方案数据算法Cookie-ID为主键映射注册IDCookie-IDSession-IDOneID手机1手机2IMEI1邮箱1邮箱2设备ID设别ID2WhatsappAPP注册1APP注册2…#ID0001132482191921881238281252034182900-1A-2B-3C21-4R-5T-2T天生绘画运动健康#ID0002868540050abc@qq.comXYZ@163.com11-EB-6C-4E示例

1.域内统一：OneID技术统一生态用户身份：OneID=设备ID+手机号+IMEI+邮箱+域内APP注册ID

2.域外统一：通过ID

mapping关联WhatsApp/Facebook等三方平台，实现全域用户识别实现效果解决方案OneID建设方法：通过EDM+手机号，关联唯一用户身份，支撑全域用户互动和经营的业务需求步骤一：以邮箱为主键建立映射表，识别以下三种情况用户并汇总步骤二：以不同邮箱情况下，手机号和设备号全部一致情况下识别汇总用户同一个邮箱不同手机用户识别同一个邮箱不同设备用户识别同一个邮箱不同注册APP用户识别同一手机号和设备号不同邮箱用户识别同一用户：不同手机号同一用户：不同邮箱其他更多识别规则需要逐步设计WhatsApp识别：以商城手机号和WhatsApp注册手机号做映射匹配FaceBook识别：以商城Email号和FaceBook的Email做映射匹配

3.先域内再域外统一识别：先将域内用户统一识别，在进行域外统一识别其他社媒/媒介按需同一用户：不同设备同一用户：不同APP基于用户统一身份，构建标签体系，支撑全息画像的生成一级类目二级类目三级类目一般访问行为交易行为营销行为社交行为运动健康类APP行为金融保险类APP行为生活服务类APP行为商品类标签用户类标签渠道类标签基础属性标签高级属性标签线下行为标签内容类标签服务类标签线上行为标签人口属性性别年龄星座血型属相出生年月生日宗教信仰…..职业属性教育属性家庭属性地理属性金融属性设备属性所属行业职业类别身份职业学历职是否在校生毕业院校婚姻状况家庭人口子女个数子女性别常驻国家常驻城市所在小区是否有车是否有房信用分数是否负债手机运营商手机型号智能设备MAC智能设备型号近一年购买商品近一年购买品类近一年购买总价潜水发烧友用户UGC标签运动追踪健康监测投资理财偏好生活服务偏好来源分类管理属性注册信息数据表事实标签运营部调研问卷规则标签数据部外部渠道交换模型标签营销部订单数据商品品类数据设备采集数据视频采集数据页面采集数据年龄标签少年24岁及以下青年25-35岁中青年36-45岁中年46-60岁老年60岁及以上规则标签规则设置模型标签模型设置潜水发烧友购买高端穿戴设备+高消费精英人群+外部标签潜水爱好者数据标签对外交换时要符合《数据安全法》和《个人隐私法》，需要进行模糊化处理。如不能将年龄范围直接做标签交换，而应该进行模糊化处理。对于商城来说，用户购买历史数据不能直接交换，需要做成偏好类的统一分析标签。进一步完善内容标签，与公域平台标签逻辑相呼应，进一步完善画像形成360度全息画像一级类目二级类目三级类目商品类标签用户类标签渠道类标签内容偏好标签内容类标签服务类标签内容生成标签娱乐生活购物教育出行题材专辑节目明星题材专辑节目明星题材专辑节目明星题材专辑节目明星题材专辑节目明星商务运动健康工具金融房产汽车题材专辑节目明星主题面向人群使用场景用户评价视频图片文案三级类目标签来源分类管理属性主题新品上市素材库索引营销部面向人群新客/老客素材库索引营销部使用场景大促

拉新专享素材库索引营销部用户评价高评分商品

热门评价

用户推荐素材库索引营销部内容生成标签作为素材库素材分类的索引，由营销活动部门负责维护标签准备完成后，形成360度的全息用户画像种子用户识别方案与流程场景介绍广告平台-购买人群渠道分析订单中心-已购买人群商品分析（行为采集）数据中台-已购买人群行为分析（行为采集）调研问卷购买记录行为数据采集服务记录人群基础属性分析（调研问卷、外部验证、行为采集）性别分析男性购买占比XX%女性购买占比XX%年龄分析20岁以下占比XX%20～40岁占比XX%国家分析欧洲占比XX%拉美占比XX%人工统计学分析城市分析一线城市占比XX%二线城市占比XX%外部-已购买人群高级属性分析（外部标签）职业分析工人占比XX%工程师占比XX%资产分析以购房占比XX%未购房占比XX%教育背景分析硕士以上占比XX%本科以上占比XX%婚姻状况分析未婚占比XX%已婚占比XX%数据规则标签生成生成年龄规则青少年20岁以下青年20～30中青年30~40中年40~60中老年60岁以上国家规则发达国家发展中落后国家城市等级规则以常驻人口划分以GDP划分教育分布规则硕士以上为高学历本科以下为低学历客户分群生成渠道/媒介来源分析EDM占比XX%GBN占比XX%渠道规则EDMWEBPUSHAPPPUSH门店历史购买商品品类A占比XX%品类B占比XX%历史商品价格高消费力占比XX%中消费力占比XX%商品规则商品品类年龄规则高消费力2000以上中消费力1000～2000低消费力200~1000生命周期分析活跃用户占比XX%沉默用户占比XX%访问时长分析超过平均时长%未超过平均时长%客服问询分析超过平均时长%未超过平均时长%关键词搜索关键词A占比XX%关键词B占比XX%生命周期规则活跃用户半年以内登录一般用户3月内登录沉默用户1年以上登录意向度评估模型规则表访问平均时长>30秒高兴趣10~30秒中兴趣<10秒低兴趣客服询问平均时长>30秒高意向10~30秒中意向<10秒低意向搜索关键词GT5高需求运动手表中需求穿戴设备低需求发达国家一线城市中青年男性工程师/文员未婚高学历有房：别墅精英中产钻石王老五线下门店穿戴设备高端商品运动发烧友高兴趣/意向活跃用户高意向高兴趣CDP全息用户画像应用1：指导精准投放，提升公域投放ROI公域流量种子用户引流营销部门用户分群年龄选择地域选择性别选择职业选择偏好选择Lookalike算法匹配工作原理：基于种子用户特征找到更多相似人群方式一：海量投放方式二：定向投放定向人群I匹配投放IMEI（加密后）Email(加密后）DSP平台海量投放目的获取大流量引流未知种子用户定向投放目的定向人群营销人群验证标签交换源头海量源头定向经验选择数据支撑方式三：精准投放提供种子用户洞察分析报告数据支撑精准投放目的精准人群营销人群验证标签交换源头精准借助CDP打通触达过程站外站内的全链路数据，实现数据驱动的精准触达，提升打开/点击率能力需求CDP运营用户送达/接收触达人群圈选策略编排与A/B测试触达渠道/时间配置打开/点击下单转化效果及ROI分析进站浏览CDP标签筛选：浏览行为及产品偏好、交易订单等标签筛选细分人群精准触达客户分群：构建、运算细分人群规则，根据多维用户标签的组合和筛选，实现人群圈选群组保存及追踪基于To

be业务运营模式固化运营流程：营销流程画布：Coupon等利益点勾选及配置落地页及活码编排内容文案A/B

test：小规模分组测试，最终选择最佳打开/点击率策略扩量内容传输素材接收素材保存为模板CMS邮件素材管理：内容素材库配置文案及图片素材CDP触达管理：选择EDM触达触达时间设置：选择触达时间、设置定时任务任务推送EDM工具触发邮件：根据CDP的预先配置，发放邮件CDPEDM工具埋点数据采集：统计与追踪用户邮件浏览行为、打开率和点击率；并回传CDP存储邮件行为数据存储与相关标签生成数据回传CDP埋点数据的采集与存储：站内埋点抓取用户进站后的行为数据，如浏览、点击、跳转数据根据站内行为生成标签：指导下一次触达策略CDP订单数据采集存储打通EDM和CDP支持ROI分析：单条邮件、单个用户数据报告：提供BI分析报告，并支持导出与传输BI工具分析迭代数据推送重点变革流程EDM和CDP系统定位调整并打通，CDP承载核心功能，消除数据断层问题助力策略分析与迭代CDPBI看板EDM平台数据湖CMS配置任务素材输入保存沉淀数据汇聚用户标签体系数据支撑营销流程画布配置触达渠道及时间管理人群圈选与群组管理全链路埋点数据抓取与汇聚数据模型分析与报告输出定位：用户数据资产管理与自动化营销触达平台邮件分发邮件行为数据采集定位：邮件触达引擎素材配置及存储定位：内容素材管理库邮件行为数据邮件行为数据CDP能力建设模块与其他相关系统关系邮箱营销数据同步CMS系统内容生成内容分发印尼波兰……CDN网络内容请求CDP系统数据湖（非欧洲区）订单数据行为数据营销数据设备数据统一用户识别标签管理用户画像自动化营销MA模块用户分群分群模型渠道选择（MDP）渠道ROI分析Media

mix内容选择EDM系统邮箱投放DSP系统广告投放APPAPPPUSHWEBWEBPUSH域内行为数据采集API接口广告营销数据同步标签映射（内容偏好+产品偏好）用户运营与营销工作步骤数据部门（1）数据采集与入湖：行为数据、UGC数据、前链路营销数据（2）数据清洗：去重、补全、去异常（3）统一用户识别：根据应用场景识别同一用户，多设备、多APP、多手机号等。运营部门（4）标签管理：标签设计、标签验证、标签补充营销部门（5）用户管理：用户分群模型规则设计，模型标签设计、标签验证与常态更新第三方数据未入湖第一方设备使用数据未入湖素材管理内容审核优化首屏滚动加载请求机制、适当调整数据类接口请求机制、持续优化硬件网络环境提升性能体验性能优化方案前端优化技术苹果商城后端优化技术云/网络优化技术CDN优化与系统自研自研CDN内容分发系统边缘计算优化浏览器缓存策略：Http弱缓存网络请求优化预加载预解析域名CSS压缩传输数据模块打包工具减少页面加载时间：WEBPACK视频编码编码：H.264标准：MPEG-4CSS处理器CSS3Less前端框架VUE衍进从React变VUE，轻量级，双向数据绑定，DOM优化虚拟DOM满载状态下预留1.5倍缓存空间云技术优化AWS云处理高并发，性能提升异步处理Node.js自研埋点采集分析系统图片优化格式：WebP\IVIF浏览器渲染引擎：KHTML2渲染引擎限流算法（自研）主页分流算法差分隐私算法广告服务模块插件优化加载邮箱与支付服务模块用户协议插件，优化加载微服务架构优化(自研插件)123依靠CMS整合内容从生产到分发的全流程，达成内容导向的高效运营，实现降本增效内容生产内容管理内容审核系统集成/内容导入工具内容本地化A/B

test内容分发数据回流与分析能力需求CMS-AIGC智能生产根据市场数据和消费者洞察，利用AIGC确定营销内容主题，并基于深度学习的语言模型和图像生成技术等，进行文案、视觉内容等创作机关集中化生产：由机关进行初始设计、3D渲染、主KV、尺寸延展等工作，确保内容素材一致性各地区团队取用：由各区域结合地区VOC等数据进行促销信息等调整，以更贴合当地市场实际需求运营CMS-内容本地化采用神经机器翻译（NMT）技术、计算机辅助翻译（CAT）工具、NLP多语言支持等技术，对各类内容进行初始翻译，并结合人工校对与优化完成内容语言本地化建立多语言术语库，对于专业术语等进行统一管理和翻译规范CMS-内容资产管理中央池通过系统集成或导入工具，上传文本、图片、视频等内容素材和各渠道的内容模板通过可视权限配置和隔离区分灵活管理存储内容资产CMS-内容标签人工打标签：梳理内容类型和标签使用的业务场景，确定标签维度和标签层次结构，以支持快速检索和调用自动化标签：利用图像OCR识别技术、NLP语义分析等，实现智能打标CMS-人工审核建立政策法规导向、内容质量评估、品牌形象和风格匹配等规则体系、监控机制、审核流程通过版本控制、批注等系统功能支撑人工审核工作CMS-内容检测智能体通过AIAgent智能体的形式，自动开展和触发各种内容检测任务，如基础合规检测、品牌一致性监测等DSP/EDM-A/B测试信息流广告测试：针对投放渠道、投放时间、投放人群、投放内容等测试变量进行A/B测试EDM测试：小规模分组测试，最终选择最佳打开/点击率策略扩量CDP-用户标签集成CDP系统，基于用户标签找到匹配特定消费者群体的营销内容和个性化产品，为精准推荐打下基础CMS-多渠道分发CDN/对象存储：实现全球加速，确保系统需要覆盖的各个国家/地区都在加速服务范围内、以及加速档位符合各地区用户对系统速度的需求SaaSOpenAPI：应具备系统开放接口基建能力，包括API接口版本管理和稳定性、性能限制、监测预警和处理机制、测试验收和维护流程等，实现与Facebook等公域渠道的对接CMS-内容搜索建立数据索引，采用图像识别技术、深度学习模型、智能搜索引擎、搜索匹配模型、NLP分词处理等技术实现内容素材的快速精确搜索数据采集分析工具采用GA4/Analysis数据采集工具，结合FineBI，分析内容表现和实时优化内容策略基于To

be业务运营模式固化运营流程：内容标签：扎根业务场景和厘清内容素材，搭建描述型、技术型和管理型的内容标签体系梳理清楚标签使用业务场景的同时，做好定期迭代、与时俱进官网商城新品上市？社区Campaign？Support信息？社媒广告投放？……扎根业务场景基于业务场景，梳理每个场景涉及的内容素材，进行分级分类以官网商城新品上市为例商品基础信息商品属性商品特性……厘清内容素材描述型标签内容形式管理型标签内容类型生产方式技术型标签PGCBGCUGC文本图文图片视频……商品信息促销信息社区内容品牌故事广告素材EDM素材用户评价服务与售后……文件格式txtpngsvgmp4……图片主色调小型文本中型文本大型文本小型图片……文件大小红色黄色绿色蓝色白色黑色……图片长宽比内容有效期永久有效1年内有效半年内有效临时有效……适用渠道/触点自有版权授权版权版权共享版权待定……素材版权官网商城社区社媒电渠EDM……组织部门内容热度内容优先级……商品信息PC平板电脑手机穿戴耳机……内容状态待审批可使用已失效未生效……区域英国德国西班牙沙特印尼土耳其……文件版本图像色域图片像素值视频分辨率……产业类别内容标签体系描述型标签：基于内容的各类属性、特征和表现形式进行分类(人工分类）技术型标签：基于内容在技术层面的属性特征进行分类（系统可自动生成）管理型标签：基于内容在运营管理方面的界定进行分类（系统+人工）SPUSKU商品基础信息颜色大小内存材质处理器……商品属性PLPPDPPCP……商品展示位置商品特性……极致便携高效办公多任务处理影音娱乐……制作SOP，规范化内容标签的创建、审核、添加和更新标签新建流程内容与标签匹配规则审批流程标签更新机制……设计工作流程设定考核指标，并对每个标签对考核指标的贡献程度进行打分，形成高分标签组推荐基于评估结果，对标签体系进行不断优化迭代评估标签效果手动添加标签：由相关人员根据内容性质与特点，手动添加标签标签推荐：在手动添加标签时，根据内容类型与已有的标签数据，系统自动推荐可能合适的标签添加内容标签基于现有素材分类，定义标签的分类和设计标签的结构排他性必用型从属层级……创建内容标签1:14:316:93:25:4……Beta版V1.0V2.0……07数字场体验-智能客服和智能导购通过个性化、实时的服务，在5A各环节提供针对性的支持，帮助用户快速做出决策并提升购买体验5A阶段A1认知A2吸引A3问询A4行动A5推荐品牌介绍与优势展示：当客户首次访问官网时，智能客服可以主动弹出欢迎信息，并简单介绍的品牌历史、技术优势和核心产品智能化产品推荐：根据访客的位置、设备类型等信息，推送相关产品，如推荐适合的手机、平板、穿戴产品等个性化产品推荐：基于用户的浏览记录或初步兴趣点，推送具有吸引力的新品/优惠信息促销信息推送：在用户浏览过程中，弹出优惠券、限时折扣等信息，如“现在购买可享8折优惠，赠送原装耳机”等，促使用户继续探索产品，还可以直接提供链接引导用户进入促销/折扣活动页面产品详细信息解答：解答用户具体产品功能、配置等问题，还可以直接链接到产品的详细页面和对比页面售后服务咨询：解答关于保修、退换货、技术支持等问题，消除用户的疑虑价格与库存查询：提供产品促销价格、库存数量等查询连带购买：当用户将某个商品加入购物车时，自动显示与该商品相关的配件或附加商品，如“搭配无线耳机，享受更好的音质体验”购物车提醒与激励：如果用户将商品加入购物车但没有立即购买，提醒用户并提供限时优惠或其他激励措施，例如“您已将P60加入购物车，立即购买可享9折优惠”购买指导：协助用户完成支付流程，提供支付方式、优惠券使用等指导，确保用户顺利完成订单售后支持：提供订单跟踪、物流信息查询、售后服务支持（退换货、维修等）售后服务和满意度调查：主动发送售后服务问询，了解用户使用产品后的满意度，并通过智能反馈进一步提升用户体验忠诚度计划与回购激励：推荐的会员制度、积分奖励等活动，鼓励再次购买产品评价与社交分享：鼓励分享购买体验和产品评价，提升品牌参与感和忠诚度能力要求用户行为数据采集个性化推荐用户行为数据采集用户体验洞察与推荐算法NLP语义分析模型导购知识库建立情感识别模型知识图谱相关性推荐模型（复购推荐模型）用户体验策略模型客服知识库建立复购推荐模型用户营销度分层模型用户价值度分层模型知识图谱服务场景智能导购智能客服目标：转化率、NSS、问题解决率、问题响应时效社区运营信息架构性能优化用户洞察内容管理客服导购08能力卡片-智能客服/导购智能客服/导购智能客服/导购3目标提升用户体验、提高转化率以及降低运营成本。快速响应客户，减少用户等待时间，减少人工客服的工作量。前提条件（1）历史客服数据积累：在创建大语言模型前，需要有海量的数据积累（2）知识库建立：需要建立完善的知识库体系，如导购所需要的产品文档、产品资料介绍。而客服需要的是客服文档，客服解决方案。（3）多语言支持：为不同地区的用户提供相应语言的知识库信息，确保广泛的可访问性建设步骤（1）历史客服数据采集与存储：对历史客服数据进行采集和存储（2）知识库建立：对于不同场景下的知识库进行文档分类和积累。包括如下文档：常见问题解答、产品信息相关文档、服务流程和政策、技术支持文档、用户手册和操作指南、客户案例和使用示例、市场营销和促销信息、法律和合规信息、反馈和建议、系统操作和故障排除信息、更新和维护日志。（3）NLP语义识别模型：结合对话上下文进行理解，对客户情感进行模型认知。（4）大语言模型：使用大语言模型来理解和响应用户的查询。（5）微调模型：将收集到的客服领域数据进行微调，使其能够更好地理解、学习和处理产品相关的客服场景。（6）知识图谱：通过知识图谱优化模型，为下次客服指导提供最优解决路径。业务场景通过对客服机器人的上下文对话理解，情感分析，对用户购买意图、待解决问题的最优方案进行引导，最终帮助客户实现购买、售后等问题的解决，以及更全面的洞察客户在整个过程中的体验并实时进行策略反馈。优先级建设周期高至少6个月组织保障牵头部门：电商运营部门配合部分：IT技术开发部、法务部、市场营销部社区运营信息架构性能优化用户洞察内容管理客服导购平台能力地图基于5A用户经营、数字场体验形成平台能力全景地图应用层产品层内容中心CMS信息架构