激活私域数据,企业如何打造自己的数据银行

营销技术Martech
Marteker技术营销官
2019-07-25
A品牌是一家3C集团品牌,近年来,随着电商的发展,在拓展线下渠道的同时,也在开拓线上资源。他们希望在有限的预算下使广告尽可能覆盖到更多的目标用户,并且提升用户与广告互动的可能性。经过多年线上线下的同步发展,A品牌积累了大量的数据,其数据来源主要包括CRM、售后服务、App、施行实名制的社区,以及通过官网、自有电商网站、数字广告、线下零售店和线下活动等等。

如此多的数据来源,构成了一个一个数据孤岛,如果不能打通形成数据闭环,无法发掘更大的价值;且数据质量参差不齐,精准度不够高。但是如此多的触点,形态多样,整合难度可想而知。
这一问题最终的解决方法是:A品牌与悠易互通合作,搭建了专门的CDP,进行统一ID的数据管理和广告管理。首先,A品牌从广告前端到后端官网电商等全站部署 YOYI 监测代码,实现从前端到后端的数据打通;将不同来源的数据都汇聚到统一的CDP里,对人群进行模型细分,根据用户群体的差异化,通过EDM、App推送、广告等多种形式触达用户,实现差异化营销;同时进行广告形式和媒体的多维度优化。最终投放结果发现,电商购买页人群曝光量级小,但是最终贡献最高转化,具有很高的召回价值;LBS 策略能带来较大的曝光量和较好的ROI。
 
未来企业竞争将是用户数据量的竞争

数字营销已成为众多企业市场营销中的重要利器,助力品牌市场传播的快速发展。调查显示,2019年企业预算数字营销平均投入占比达到35.8%。其中,数字营销投入规模在50%以上的企业增速最快,比2018年的占比增加了2倍。
以数字营销成为主流营销手段为背景,数据开始逐步替代创意,成为企业关注的焦点。毕竟营销技术的开展或是广告投放的优化,都是在数据驱动下得以实现。调查显示,在众多数据类型中,企业对浏览数据、社交数据和购买数据尤为关注。营销人通过数据分析,指导营销决策,包括受众定向、客户旅程跟踪、精准媒体投放、个性化内容推荐等。而技术+数据的结合能更全面第分析、预判和洞悉用户需求,实现更精准的用户触达,提升营销效果。
2019年IAB ALM 活动现场,WPP集团创始人Marin Sorrell提出「消费者关系 (第一方数据的赋能)」是品牌的关键。未来企业竞争将是用户数据量的竞争,是企业用户关系管理的竞争。调查显示,29.2%的数字营销从业者看重企业的自有数据,同时,49.4%的数字营销从业者在营销应用中运用企业自有数据、媒体数据和其他检测数据第三方数据,数据整合成为数字营销的大势所趋。
虽然广告主普遍意识到数据的重要性,但在数据应用层面,还处于相对比较早期的阶段——悠易互通CTO李旸认为数据应用分为两个阶段,首先是积累数据,形成数据资产;接下来才是在数据资产基础之上,挖掘更多的数据应用的场景。很多企业处于第一阶段,把散步在各个渠道、平台的数据先沉淀下来,形成自己的数据资产。

不易解决的数据孤岛

数据积累以形成数据资产,首先需要解决的问题,也是A品牌所遇到的问题,即「数据孤岛」,根据知萌咨询机构的在线调查,企业目前数据应用过程中面临的最大挑战是数据孤岛,这一比例达到61.5%。从某种意义上说,数据孤岛是企业内外部普遍存在的现象。受众行为数据分散在不同的触点渠道,企业内部数据以部门为单位割裂存在,缺乏融合、连接与沟通。这无疑对企业的数字化转型造成了阻碍。
调查显示,目前企业获得的数据主要来自微信、广告、企业官网等多种渠道。这些渠道之间并没有打通。用户的触媒渠道分散、接入设备多元化,导致数据形态多样,增加了数据整合的难度。
仅次于数据孤岛的问题,是数据质量参差不齐、精准度不高,数据在企业数字营销中应用不充分等问题。企业想要直击目标受众,达到提高转化的目的,除了在数据方面要打破数据孤岛,还需要提高数据应用程度,使数据和技术深度结合。调查显示,80.9%的企业在营销活动中对数据应用并不充分。
 
「融数据」助力品牌形成数据资产

为了解决企业在营销活动中数据应用存在的种种问题,悠易互通提出「融数据」的概念,代表了数据打通和融合的趋势。具体来说,「融数据」即通过AI算法、营销云、标签识别等技术进行数据的整合和应用。也是企业要推动数据从孤立的「大」到具备流动性的相互融合之道。悠易互通以用户为中心,运用AI算法、营销云、标签技术等打通多方、多触点、多屏的数据壁垒,不仅能实现更精细的数据挖掘,还能为品牌与用户搭建长效沟通环境,助力品牌形成数据资产。
首先,「融数据」可以通过数据管理平台实现多方数据整合,即数据管理平台打通第一方数据,并通过接入第二方、第三方数据;其次是多触点数据的整合,即通过AI算法融合不同触点的用户ID,构建完整的用户数据全息图;第三,通过家庭同源WIFI,反复验证 PC Cookie 、Mobile Device ID 及OTT Device ID 间的匹配关系,围绕家庭建立设备关联,并通过算法识别移动端与PC之间的一对一关系,实现多屏数据的整合。这一套跨屏用户识别的算法,同样适用于企业内部的线上线下数据打通。
李旸同时介绍说,解决「数据孤岛」,数据打通包含组织架构层面与技术层面两方面的问题,而更关键在于组织架构层面,也就是说:各部门首先有一个共同目标,为整个企业服务的数据中台,而不是说「各自为战」 的数据管理方式,否则很难解决数据打通的问题。当组织架构的问题解决之后,剩下就是技术层面的问题。
数据如信息,如现金流,只有实现了真正的互联互通,才能够发挥它最大的价值。
 
DMP与CDP的边界

目前,常见且成熟的融数据主要应用实践为CDP与DMP。所谓CDP(Customer Data Platform),根据秒针《营销数据中台白皮书》的定义,指的是「技术难度稍低的数据中台,定位是营销层面的数据大集市,目标是支撑各种利用广告主自有数据的营销场景。」而DMP定位是「支撑以程序化广告为主的实时营销场景,和Data Lake、CDP的最大不同是毫秒级数据输出。」 
李旸认为,DMP更偏广告投放层面的应用,以设备ID为单位,收集整合内外部数据、分析并输入标签供内外部应用,所解决的是站外引流的问题。
而CDP解决的是站内运营时数据的积累和应用的问题。CDP则更多的助力企业管理自己的第一方用户数据,让企业在已知用户身份的情况下进行数据归集与分析并与之沟通,更适合「人本营销」 中的一对一个性化沟通。
从DMP到CDP,实现由大规模触达用户到精细化运营的转换。作为数据管理平台,CDP、DMP存在一定区别,但在数据应用逻辑上都乘持着同样的架构:收集数据——打通数据——处理数据——应用数据。
李旸同时提出,DMP和CDP的概念在国内应用的时候,边界并不是很清晰。「很多企业说想要一个DMP的时候,不仅仅是需要管理服务于广告投放的数据,也包括很多第一方数据管理的需求。」 
 
CDP产品的功能与选择

具体来说,CDP可以帮助企业提升营销效率与效果:
打造营销闭环:CDP通过融数据为企业展现了一个完整的客户行为轨迹,形成用户360度画像,通过多维洞察,帮助企业优化用户数字化体验,针对反馈的营销数据进行分析,输出结果,形成完整闭环。
绘制用户专属标签画像:通过CDP平台,企业可以融合多维度数据,完整绘制用户全行为360度画像,进行社交化、有温度的精准营销。
洞察用户生命周期阶段:通过CDP,企业可以多层次(潜在访问者|消费者)和多维度(人口统计学|兴趣|购买意向)进行用户洞察,识别用户所处生命周期阶段,采取不同营销模式,开展精细化运营。
获取新客,激活老客:通过CDP对用户的生命周期阶段洞察,采取新客获取和老客激活两种策略,帮助企业实现用户增长。
差异化营销:针对用户不同生命周期阶段的不同需求,进行差异化沟通,提高转化效率。
个性化与精准性的内容推送,提升用户体验:通过对融数据的洞察,判别用户属性,根据用户的兴趣特点和购买行为,制定千人千面的广告内容,并找到合适的时间、渠道、方式进行推送,不会让用户感觉被打扰,从而提升用户体验。
指导程序化购买媒体策略:企业通过CDP进行品牌与受众分析,明晰市场定位,制定推广方案。通过投放效果的实时监控,优化媒体的资源组合投放。
归因分析,持续优化:企业通过数据反馈结果,对营销全链路的环节进行分析,找到影响用户的行为因素,优化行销策略,选择最合适的投放渠道,做到让营销每一个环节都可以提质增效。
当然,这些功能并非所有企业都需要。不同的企业构建数据中台时,面临的场景环境,对业务的需求,其实都不一样。李旸建议说,企业选择CDP产品,首先从数据和业务需求角度去出发,例如先评估企业内部有哪些数据,有什么样的用户触点,所希望的数据应用场景,未来的应用场景,等等,再结合需求评估所有CDP服务厂商的相关能力。
2014年,悠易互通推出了数据管理的解决方案DataBank,之前作为第一方数据管理的DMP,帮助企业解决广告投放阶段的问题。2018年,DataBank进行了升级,成为悠易互通的CDP产品,强化了第一方数据管理、采集、打通等方面的能力,包括提供更多的数据分析的功能。
这是悠易互通所希望达成的智能营销的关键一步。所谓的智能营销,即在用户的整个生命周期里,基于数据和智能算法,持续不断地提供最正确的营销决策,即在合适的时间合适的地点,通过合适的渠道,让合适的营销内容去触达用户。而CDP在智能营销中扮演着「营销大脑」的角色。李旸介绍说,CDP首先收集全渠道的数据,然后打通;在数据打通的基础上,形成用户的单一视图和更加丰富完整的用户画像,基于标签和人群管理能力,能够帮助企业对用户做精细化的运营。同时提供这种数据分析的能力,以及个性化推荐的能力,能够对接不同的营销的渠道,完成从前面的广告投放到后面的战略运营,整个链条的打通,真正实现千人千面的用户运营。

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