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當下數字化對各行業(yè)帶來了不同程度的影響。尤其在營銷和運營領域，以頭部企業(yè)為首，紛紛進行營銷數字化、智能化轉型。
營銷數智化轉型的基礎在于數據的應用，以數據為基礎，通過數字技術對其進行分析以實現(xiàn)精準的消費者洞察是智能營銷的前提。
現(xiàn)階段的數智化區(qū)別于傳統(tǒng)的信息化營銷端應用，強調的是提供企業(yè)級的需求。尤其在零售行業(yè)，很多大型集團旗下品牌眾多、門店林立，這些分支機構獨立運營，各自建設信息化系統(tǒng)對數據進行存儲和管理，但其中不乏重復的、或者有共同特征的客戶，如果可以共享這些資源則將最大程度提升營銷轉化，并進一步賦能產品與業(yè)務戰(zhàn)略相關的場景和決策，挖掘新的增長機會。
對于數據的打通與深度應用，需要優(yōu)先考慮目前集團的數據現(xiàn)狀是怎樣的：
STEP1
對所有數據源進行梳理，明確現(xiàn)有品牌的數據源是否在一個十分明確應用的層面，有哪些數據已經在持續(xù)應用之中，還有多少比例的數據在無應用的狀態(tài)?
STEP2
歷史數據和新增數據是否在一個整合且持續(xù)清洗整合的狀態(tài)。例如結構化和非結構化數據是否進行了合適的處理，數據是否有大量碎片化的情況？從實時行為數據，交易數據，CRM數據，到核心業(yè)務數據庫數據，打通的程度是怎樣的，是聚合還是完全分散?
STEP3
考量遺留數據問題的產生因素。是否是由于眾多遺留系統(tǒng)成為打通障礙，（例如：老的ERP，CRM，或數據倉庫）降低數據打通效率，導致數據治理工作擱置不前？我們面對復雜的數據遺留問題，是否有明確的思路逐步解決？
以上問題的存在，將最終導致數據價值難以實現(xiàn)。為此，目前眾多集團以客戶數據平臺(CDP)為營銷數字化目標構建底層數據基礎，充分整合各品牌、全渠道數據。
通過客戶數據平臺(CDP)，集團整合和統(tǒng)一各業(yè)務部、各系統(tǒng)、各渠道，以及各品類、各品牌、各產品孤立的數據與客戶評論等非結構化數據，并對數據關聯(lián)和數據質量進行全面的梳理，實現(xiàn)對分散、冗余客戶數據的清洗、去重和打通。基于梳理后的數據基礎構建企業(yè)級One-ID，構建涵蓋全場景、全品類、可視化的數據標簽和客戶分群體系，實時更新360°用戶畫像，為個性化、自動化的精準營銷奠定基礎。
基于實時全域、全鏈路的數據收集和洞察，集團可加速公域轉私域的沉淀、聯(lián)合和貫通，實現(xiàn)用戶留存率、復購率、及各類品牌價值的相互持續(xù)性導流式增長，重塑跨品類和跨渠道的消費者個性化體驗營銷流程，幫助集團企業(yè)把握數字化轉型和升級的紅利期，最大化激發(fā)數據價值，實現(xiàn)全鏈路精準營銷和智能營銷，從而加速集團增長模式和商業(yè)模式的創(chuàng)新。
基于統(tǒng)一的數據維度，集團可構建企業(yè)級標簽用戶畫像資產核心，為集團運營需求和運營鏈路提供中心樞紐，賦能于多事業(yè)部、多運營組的多業(yè)務場景，驅動更深度的客戶洞察，更高效、更精準的客戶鏈接。
1.交叉銷售
通過精準投放獲客后，將客戶從公域導流至私域，集團可在私域運營進一步提高復購，全面提升客戶的終身價值。通過對不同品牌客戶歷史行為、消費數據的分析挖掘，以及與企業(yè)級標簽畫像的關聯(lián)，基于AI能力找到有明顯意義和商業(yè)價值的產品或服務組合，建立產品購買傾向預測模型，促進不同品牌下的交叉銷售。
如在大量的數據建模下，洞察購買過奶粉的30歲女性群體對保健品意向更高，即能通過線下門店發(fā)放女性保健品、嬰幼兒產品等促銷優(yōu)惠券，亦可通過線上自營小程序或者APP等自營觸點推薦多品類剛需產品+彈性高價值產品等關聯(lián)組合產品。
集團利用多品類、多品牌和多產品的優(yōu)勢，多渠道驗證、增加轉化金額與跨品牌增長，促進線上線下交叉銷售和協(xié)同增長。
2.個性化推薦
在大數據分析，機器學習和深度學習算法的基礎上，結合客戶特征、物品特征和場景特征（時間、空間等）來構建客戶興趣模型，從不同品牌下海量的商品中找到客戶感興趣商品，利用算法自動匹配，實踐千人千面的個性化推薦，縮短客戶到商品的距離，提升購買效率和客戶體驗。
以多品牌、多品類和多SKU的服裝零售行業(yè)例子來說，集團通過大數據分析和360°客戶標簽畫像挖掘到更真實與本質的需求，同時對服裝的風格、款式、顏色、面料以及價格變化、宣傳圖樣、營銷渠道等進行深度抓取和分析?；诖?，不僅能夠得到真實的用戶反饋，明確不同品牌的定位，還能個性化地向不同的客戶展示和推薦關聯(lián)品類、品牌。
通過模型算法捕捉客戶反應，集團實時給客戶推薦更感興趣的款式、風格，不斷實踐個性化推薦，提升客戶個性化購物體驗，變成更懂客戶的“用戶”專家。
3.精準投放
通過Look-alike模型，基于客戶畫像和關系鏈識別種子人群特征，集團可在內外部數據庫中進行人群擴散，挖掘相似客戶，快速擴充潛客體量，精準投放提升營銷ROI。
即如果集團在抖音、快手、微信、小紅書、微博等平臺的海量客戶中進行投放，通過CDP數據可對該平臺的老客戶進行人群標簽分析和360°畫像描繪，高度提煉其特征之后，挖掘出與已有客戶相似的人群進行精準的分品類、分時段、分品牌投放。
再或者投放新品廣告時，通過CDP平臺可依賴相似品類、品牌、產品的已成交客戶畫像，在各社交平臺進行A/B測試，不斷驗證和尋找相似客戶，實現(xiàn)大覆蓋、高精準度的營銷投放。
4.精細化運營
精細化運營是企業(yè)回歸服務本質的市場運營策略 ，是結合自身資源圍繞目標在人群、場景和流程等方面做細分。
集團企業(yè)能夠利用自多品牌、多渠道的優(yōu)勢，在整體運營過程中進行較多干預，例如在新客獲取階段，可通過如單選題的方式，引導客戶勾選實際需求選項，品牌便可基于此在獲客初期為其推送定制化內容；在客戶意向購買階段，預設特定行為觸發(fā)節(jié)點（如相關商品搜索、小程序加購等），當客戶進行了相應動作，系統(tǒng)即自動進行優(yōu)惠券發(fā)放、產品推薦等營銷行為，促使成單；如客戶長時間未轉化，即識別沉睡客戶及即將流失客戶，通過相應激活策略實現(xiàn)喚醒。
集團基于數據持續(xù)地在不同時間，對每類用戶進行場景化構建，推薦個性化、體驗化的內容和信息，在不斷的活動和運營中選擇更為合適的運營手段，根據時間節(jié)點、內容類型和品牌產品選擇等要素，建立整套數據指標分析和指導運營。
階段三：賦能經營策略
基于大數據技術和AI算法能力，集團企業(yè)以數據驅動的客戶研究和精準洞察，除了應用于前端營銷側，更是能協(xié)同優(yōu)化產品側和供應側，降低庫存風險和運輸成本，將數據的價值延展至營銷價值鏈頂部。
1.供應鏈
當前，集團企業(yè)規(guī)?；?、品牌化發(fā)展的同時面臨著渠道分散、場景多樣的客群。除了傳統(tǒng)的備貨方式以外，基于精準的客研和洞察，集團應用大數據技術提前進行商品布局、庫存優(yōu)化，為智慧零售提供數字基礎。
集團快速捕捉市場需求，及時進行貨品供應調整，這不僅能夠提升客戶體驗，還可以解決部分庫存積壓，提高商品的流通效率，逐漸達到精益化的供應管理。
2.生產端
過CDP前置和加速反饋鏈路，集團短期能夠及時解決客戶問題，長期還能洞察客戶的真實需求，從而進行大量精準的需求預估，產品上新、迭代和升級。
基于統(tǒng)一、真實的數據反饋，以數據標簽為基礎細分客戶人群，對不同的類型用戶進行場景化構建，集團企業(yè)通過該場景下客戶的行為，比如瀏覽量、頁面停留時間、加購物車等測試，預判和驗證同品牌不同類、同類多品牌的銷量、產品體驗度，并對該產品全鏈路的數據進行記錄，據此不斷調整產品側和生產側，以便快速調整產量、測試和驗證產品新方向。
由此可見，數字化轉型的核心在于驅動以客戶為中心的閉環(huán)鏈路，其中數據的實時收集、治理與統(tǒng)一，以及客戶反饋，是構建全鏈路的必要條件?；谌颉⑷放坪蛯崟r的數據洞察，集團企業(yè)在全鏈路針對性地提供個性化服務，精準匹配客戶需求，實踐自動化智能營銷。
以數據打通各個環(huán)節(jié)、積累數據，集團企業(yè)不斷驅動數據洞察市場變化，形成全體系服務生態(tài)、差異化客戶體驗和柔性供應鏈體系，最終實現(xiàn)覆蓋客戶全生命周期的戰(zhàn)略經營體系。
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2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
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