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|TalkingData翁琼玲：数据生态闭环赋能场景营销



|TalkingData翁琼玲：数据生态闭环赋能场景营销
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近日 ， 爱分析在京举办了2020爱分析·数据智能高峰论坛 。 爱分析邀请了TalkingData 消费事业部解决方案中心总经理 翁琼玲进行了题为《新消费与新营销：数字化营销浪潮下的增长引擎》的主题演讲 。
翁琼玲分享了TalkingData结合数据生态和AI算法 ， 以高效、安全的方式构建数据和营销的互动闭环 ， 促进潜客拉新、会员复购ROI提升 ， 并分享了不同行业的成功案例 。
现将翁琼玲的演讲实录分享如下 。
翁琼玲：大家下午好！我是TalkingData消费事业部的翁琼玲 ， 今天很高兴有这个机会可以和大家分享数字化营销浪潮下的增长引擎 。
We sell ， or else…相信大家都听说过这句话 ， 这是广告大师David Ogilvy的名言——广告就是为了销售 ， 这也是TalkingData服务企业的目标——为了驱动企业的业绩增长 。
TalkingData成立于2011年 ， 我们坚信数据可以改变企业的决策 ， 数据可以改善人们的生活 。 基于这个愿景我们逐步构建数据、算法、技术为驱动的平台体系 ， 成为国内领先的数据智能服务商 ， 针对金融、消费、公共领域等企业与组织 ， 帮助这些企业通过数字化的驱动 ， 实现智能化、数字化转型 。
身为一个大数据的服务厂商 ， 数据安全是我们一直以来的坚持 ， 在2020年TalkingData有幸入选为国家标准《数据安全能力成熟度模型》试点单位 。
这个图是整个TalkingData的数据生态 ， TalkingData通过连接可信数据源 ， 用安全、有效的方式覆盖到更多、更全的维度 ， 通过数据能力以及AI算法赋能场景营销、数据产品以及应用服务 。
|TalkingData翁琼玲：数据生态闭环赋能场景营销
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基于场景的开放互联数据 ， TalkingData全域连接Mobile和OTT数据 ， 数据广度和深度得到充分延展 ， 在充分利用技术保障合规性的基础上 ， 实现数据的“连接、安全、共享” 。 TalkingData依托自身强大数据平台能力 ， 帮助企业有效整合自有数据、连接第三方数据 ， 形成一站式数据中心 ， 并提供面向不同行业业务场景的数据服务与应用 ， 为企业创造可量化的价值 。
数据赋能营销的应用场景：潜客获新和会员复购
在新营销领域里面 ， 我们在提供面向效果的营销解决方案中 ， 聚焦两大方面：潜客获新和会员复购 。
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在增量生意的潜客获新解决方案中 ， 通过高潜模型的精准投放、电商引流提升媒介效率 ,通过TA洞察场景化转化策略提升营销效果；在存量生意的会员复购解决方案中, 在会员运营上进行精准分群、个性化推荐、效果闭环评估 ， 以提升会员复购 。
潜客获新和会员复购的解决方案中 ,数据资产的回收、归因效果以及算法模型的持续优化形成在增量生意与存量生意中的数据资产沉淀 ， 最终通过数据赋能品牌营销场景 ， 形成数据与营销的生态闭环 ， 再通过互动的闭环来赋能营销效果的提升 。
美妆品牌数字营销实践：精准投放将ROI提升10倍以上
TalkingData与某美妆品牌合作的数字化精准投放项目中 ， 目标是促进销售转化 。 那么 ， 该如何通过数据提升ROI？
首先取近三个月品牌方全渠道产品购买数据作为正样本 ， 另从近三个月活跃设备中随机抽取相对的数据量作为负样本 。 基于我们20万维的行业特征库 ， 进行特征的优选、降维 ， 从20万维降至3万维 ， 最终形成购买人群包的画像 。 经过模型训练、参数调参的过程 ， 形成一个模型对潜客人群进行打分 ， 产出一个高潜人群包 ， 最后对这个人群包进行精准投放 。 在这些精准投放中 ， 通过数据闭环和销售的反馈 ， 可以看到当前模型的ROI是对照组的10倍以上 。 这不是一次营销活动的成果 ， 而是一整年运营的平均成绩 。
我们如何能达到这样的成绩？一年60次的精准投放 ， 意味着每周都有一次活动支持 ， 从投放策略、目标选定、样本选定、模型训练、人群包输出、媒体投放到后期数据的优化跟回收 ， 背后靠的是TalkingData DMP的高识别率 ， 还有不断优化模型的能力 ， 更有经得起日均亿级查询次数的技术支持 。
时装品牌私域流量运营实践：导购+会员复购模型效果的常态化运营
这两年“私域流量”概念很火 ， 再介绍我们助力时装品牌私域流量运营的一个案例 。
对于私域流量运营 ， 我们认为首先是业务的数字化 ， 我们将线上线下的与用户接触的场景跟互动的行为转换成数据 ， 搭建整个会员体系的基础设施 ， 承载1000多万的会员量 。 除了企业自有数据的打通 ， 我们还帮助提炼出2000个会员标签 。
达到业务数字化后 ， 我们将整个营销场景跑通 ， 再进行业务价值的下沉 ， 赋能给所有区域和活动 ， 通过在整个组织中的渗透 ， 实现更好的营销 。
接下来做的是把业务数字化的过程形成一个生态 ， 把数据服务提炼成一个数据业务 ， 形成一个营销+数据的闭环 。
这是需要分阶段达成的长期目标 。 我们做的是从人为经验的参考演变到数据支持的迭代 。
传统的双11大促活动 ， 我们通过有经验的营销人员策划一个活动 ， 推到前台、推到市面上 ， 这是人工的经验 ， 无法进行效果的归因 ， 也无法支持优化迭代 。
现在 ， 我们通过CDP（客户数据平台）的人群洞察和历史活动运营数据的分析 ， 可以很轻松地知道做什么样的活动可以吸引什么样的人群 ， 有多少活动预算、能做到什么样的效果 。 再通过活动权益策略的制定 ， 通过商品、会员、链路的拆解 ， 加上A/B test ， 可以逐渐在一定的规模下找到最好的效果 ， 针对不同的人群做精准的投放 。
通过对8个人群、32种投放组合的精准投放 ， 结合迎合消费习惯的营销内容和刺激消费能力的活动权益 ， 最终实现新客销售额提升2倍 ， 整体的销售额提升91% ， 平均客单价提升24% 。
当然我们不满足于几次活动的成绩 ， 而试图把这些活动验证的效果落实到日常运营上 ， 让数据服务形成企业集团层面的数据业务 。 首先是复购人群包的筛选 ， 按照不同的目的 ， 选择不一样的人群和不一样的触达方式 。 其次是设置不同的营销内容 ， 不止提供产品信息 ， 也提供更多客户需要的服务和权益 ， 增加客户与品牌间的紧密度 。
我们将复购模型计算出高概率复购客群、沟通内容、方式等直接推送给导购助手小程序上 ， 供导购对重点客户进行维护 ， 使整体复购率、客单价、黏性度都有很大程度的提升 。
食品行业销售预测实践：系统自动化迭代实现销售预测准确率提升
在这个食品企业的案例中 ， 目标是希望能准确的预估订单与销量 。
基于一般人工经验 ， 如果预测今天的订单有200万箱 ， 而实际的销售需求达到300万箱 ， 那额外需求的100万箱等于是销售上流失掉的份额 。 而通过企业分销数据的输入 ， 再加上、第三方数据补充 ， 比如说天气、活动、人流量等维度 ， 我们实现了周预测滚动率9周 ， 月滚动率两个月 ， 月准确率达到70%以上 。
我们依靠系统自动化的迭代 ， 通过Bad Case识别、KPI影响分析、异常原因反馈、异常规则定义、影响特征引入及训练的流程 ， 可以实现销售预测准确率提升15% ， 订单满足率和交付及时率提升5% 。
【|TalkingData翁琼玲：数据生态闭环赋能场景营销】总而言之 ， 就是数据可以改变企业决策 ， 数据可以改善人类生活 。 这是我们的初心 ， 也是我们所坚持的 。 我是翁琼玲 ， 谢谢大家 。


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