前言
在电商+互联网超级媒介时代，消费者的生活方式也日渐多样化，消费需求个性化趋势也日益凸显。此时，品牌逐渐意识到数据驱动增长的重要性，并试图通过有效运用数据和技术驱动营销方式的变革，在激烈的市场竞争中抢占先机。
但事实上，在模仿的基础上，仍有许多品牌在践行用户数据资产管理的过程中缺乏相应的落地经验，难以主动沉淀消费者数据。
为此，增长黑盒探索出了一条从认知到落地的路径，认为消费品牌可以基于自己的品类特点，制定合适的数据资产应用策略。
01 认知篇
1. 品牌对用户数据资产的认知经历了怎样的转变？
15年前，消费者数据基本上分行业进行管理。在消费零售行业，化妆品拥有终端触点，可以通过专柜的POS系统获得相应数据，但这并没有完全获得消费者数据；
10年前，在互联网时代下，电商平台的数据能力崛起，品牌可以通过电商平台获取商场无法拿到的终端消费者的订单数据、人群属性数据；
5年前，全域消费者概念兴起，其可以细分为人货场与数据维度本身的丰域程度。私域运营辅助品牌获得消费者人群属性数据、购买行为数据；
当前，随着互动行为的增长，营销工具也得到了极大的丰富，除了之前必须产生消费行为才能获得数据之外，视频浏览、点赞互动等行为都成为用户数据的一部分，市场上的AD tracking可以将消费品的媒体投放数据回流。
总体而言，过去品牌只能看到消费者的订单数据。但现在，品牌却可以看到消费者性别、年龄、消费偏好等人群属性，其中，媒体互动数据、营销互动数据都能够直接被观察到。基于这些数据，数据资产的概念得以兴起。例如，天猫的AIPL模型包括标签体系，以及相对规整化、网格化的数据做场景驱动的业务模型，能够通过营销自动化和模型算法进行计算。这里，底层逻辑的数据支撑工具有相应的数据规则。
2. 用户数据该如何分类？
一方数据：私域数据或者CRM的数据，是企业购买的自己的消费者数据。2021年11月，在中华人民共和国个人信息保护法（以下简称为个保法）出台之后，有严格的合规授权规定。
二方数据：在个保法出台之后，媒体投放数据和回流数据有被影响。在实际业务中，企业会邀请专业法律律师事务所做外援支持。这其中，部分数据的模糊地带，需要通过专业人士把控。值得注意的是，二方数据并不是品牌自己的数据，但又有品牌属性以及非常明确的使用场景和使用限制，且这个限制往往又会大于一方数据。
三方数据：通过ID mapping能够看到更多维度、更全面的人群画像。但是，这里数据交换的问题存疑。三方数据只是授权在大数据公司，无法给到品牌方。个保法出台之后，对于数据交换的要求非常严格，需要有“安全屋”的存在，并保证数据交换双方同时处于同一时空场。
3. 数据资产运营要求的两个维度是什么？
时间维度：时间维度不仅是着眼于当下，而是会关注未来——如何通过数据资产整合和数据资产洞察，来最大化地发现消费者。以消费者为中心，发现消费者的潜在需求，发展品牌的第二增长曲线。
产业链维度：即通过消费者数据做产业链重塑，推动供应链发展。在用户数据资产方面，品牌方与各电商平台之间的关系非常微妙。这其中，既有合作又有博弈。中小品牌对于数据能力的依赖性更强，大型品牌则有自建数据的能力。
4. 消费者数据资产的运营重心有哪些变化？
对于消费者数据资产的运营重心而言，需要划分企业状态以及其当前所处的阶段来分别分析 。
- 传统高客单价、高复购率行业：以美妆等行业为主的企业，会较早开始有自己的潜客培育意识，并且，会在此潜客管理的基础上，做更上端的漏斗管理。
- 快消品行业：这类企业过去少有机会能够与消费者产生沟通，如今开始努力构建一个能与消费者产生直接沟通的渠道，随后再通过小程序商城、企业微信导购等方式慢慢收集数据。不过，一些资金实力雄厚的企业也可能会在暂且不考虑数据能够实现什么价值的基础上，选择先收集全部数据，通过丰富的数据资产进行挖掘分析，最终实现价值。
- 侧重D2C的品牌：这些品牌的生意天然在线上经营，会通过私域发展平台，做精细化的闭环运营。但其实，这些品牌往往是利用平台能力去挖掘数据价值，而要想摆脱平台的依赖，就需要自行建构数据体系，针对性地获取数据价值。
从业务角度来看，企业数据资产的运营需要立足于当下，并以此放眼未来。一般来说，营销部门运营消费者数据，会更多地关注面向消费者的营销，期待能够达成促销，获得更高的复购率，实现业务增长。
5. 数据资产如何赋能广告营销？
在不同阶段，不同企业的数据能力是不一样的，因此，各企业在广告上所追求的效果也需要通过不同维度去看待。在营销界，有个著名观点为——广告费有50%会被浪费掉，但不知道哪一部分会被浪费掉。
过去，品牌并没有太多的精准手段，最多选择一些垂直媒体做整体包装。但到了今天，品牌可以基于个体消费者，做一对一的精准营销。前期，品牌较为注重前端数据。如何降低媒体推广成本到最低，并让目标人群变得更加准确，以及提高跨媒体品控等方面，都是品牌会着重思考的问题。再后来，电商平台的兴起赋予了这些技术能力。
今天，有很多模型去衡量广告的ROI效果。这其中，都需要通过建模做混合营销模式，来衡量广告的后链路，并以个体为级别来赋能前端投放，实现最终优化。
从数据的应用能力来分析，由粗放到精准，都需要在全链路的过程中有精准的发展历程。
02 困境篇
6. 为什么说人才策略是企业管理落地中的痛点？
企业相信数据增长能够带来产销增长，因此也愿意通过建立组织架构来引进优秀人才。但是，在目前的市场上，数据挖掘、数据分析的人才相对比较少。
早期，在不清楚私域运营或者会员运营的时候，可以寻求第三方服务机构，以此来完成初始化的私域建设。在这个阶段，这种全部的代运营或者全部外包的形式，都需要引入比较高端的人才。但是，人才识别与人才画像相对比较困难。
与此同时，每个品牌可能对运营有不一样的认知。活动运营、用户运营、门店运营、渠道运营等等，都代表不一样的策略。在这种情况下，企业在选择第三方服务的时候，需要筛选不同的供应商，做管理或者成果的实时管控，以此取得相应的成果。但其实，这种过程是需要付出一些试错成本的。
目前，各个品牌都陆续将自己的会员运营、私域运营以及数据管理交给自家团队进行建设。这表明，品牌在沉淀好足够的方法论之前，可以借助第三方的服务能力来破局，然后再逐步接手运营。
7. 数据资产管理升级中，企业会经历哪些组织架构层面的挑战？
数字化建设和数字化变革的最大困难来自于组织。举例而言，一家公司要想做数据资产，就得回到数据资产的维度，并拿到各个渠道的资产。假使各个渠道不在同一部门里面，那么，这些部门之间的墙应该如何打破便是难点。当然，这也不完全是系统或者数据能够解决的问题。
对于大型企业来说，部门之间的壁垒是最大的问题。但是，对于小型企业来说，组织能力也是一个比较重要的问题。这问题主要体现在——企业没有自己的数据分析师，或者不懂如何将数据和业务结合在一起等方面。
如果消费者平时的购物习惯是线上线下结合，品牌便难以汇合消费者数据。为此，品牌将难以洞察消费者的多渠道购物行为。
但是，无论是数字化建设，还是数字化变革，这一定是一个组织的变革。
8. 品牌方如何去看待与电商、媒介的合作博弈关系？
从流量的视角来看，如果只把私域当做一个渠道，其能够适配的企业就会较少，同时也难以提升企业经营的销售额。
因此，一部分企业会将私域作为会员运营的触角，通过多种方式触达消费者，并获得低成本、高效率的目标效果。同时，在私域运营的过程中，双向互动也能够提高业务价值、货源忠诚度以及生命周期，帮助固定维护高净值部分的客户，以及服务全域客户。
03 战略篇
9. 品牌方如何把握数据合规问题？
如今，国家在数据管理的法规方面越来越完善明确，也能够更好地保护用户公民隐私。因此，消费者的隐私同意授权管理会成为CDP环节中的关键部分，数据沉淀一定要尊重消费者的主观意愿。
假使一个企业非常依赖于平台，那么此时需要有消费者和平台之间的授权，才可以获取并分析数据。与此同时，过去各公司之间直接互换用户标签的操作已经不再适用，例如，目前 AI 外呼更多地是用于品牌自身存量用户的维护和运营。
对于品牌方来说，构建自己的私域平台，便需要在获取消费者数据的同时，告知消费者所收集数据的使用方式、保密措施以及数据权限修改等问题。一方面，可以将数据牢牢掌握在自己手里；另一方面，在数据运营的时候，品牌也不会频繁地触达消费者。
10. 各大平台的数据模型已经非常强大，中小品牌有必要自研数据产品吗？
客户数据架构非常复杂，企业自己集成的成本极高。相比自建CDP，企业更应该将这些时间和精力投入到更专业的市场方案研究。
企业要想构建一个拥有数据采集、分析、运营且动态更新的客户数据系统，需要数据专家和工程师专注工作多年，所需费用可能要比采购这些系统还要高出3-5倍。
相比自研CDP，购买一个功能强大、开盒即用、支持定制的客户数据中台（CDP），节省下来的资源和时间就可用于研究核心产品和制定市场活动。
11. 品牌部门如何将用户需求传递到执行部门？
大部分国际快消品牌都会有自家的专做消费者洞察的部门。在新品上市的时候，品牌会基于用户洞察，测试消费者对于产品口味、包装以及广告创意的反映。同时，品牌还会基于消费者洞察背后的系列决策，回到组织流程上面。
而在组织协同的过程中，品牌可以选择贴近企业实力和目标效果的方式，选择小的应用闭环或者落地场景，反而能够获得理想效果。
以某品牌的奶粉货源的消费者运营为例，最小闭环便是拉新。为此，该品牌通过媒体投放的预算，精准找到孕妇。同时，通过线上定向的精准标签，包括线下LBS挖掘到的孕妇、产妇所经过的医院的标签，并做定向人群包的投放。
值得一提的是，所谓的最小闭环，实际上就是将品牌的业务指标拆解成较小单位，并通过数据驱动去实现。
12. 如何衡量不同阶段中数据资产建设的ROI？
品牌可以从小工具、小闭环入手，先测试场景对自己的帮助是什么，以此来做数字化或者工具投入的前瞻测试。以AI外呼为例，这也是用工具解决存量用户唤醒问题的方式。假使还有进一步的方式来帮助唤醒私域用户，也可以考虑其他手段。
当品牌真正做到很大的CDP的时候，便需要用及时的ROI进行评估。此时，评估维度会有两方面：
- 企业是否已经完整采集到与消费者有关的数据。数据资产、活跃度以及用户标签数量等，都能够映射出未来的价值。假使目前这些数据尚未找到具体的应用场景，那么，一旦数据量足够大，数据颗粒度足够细，这些数据便一定能够找到应用价值。
值得一提的是，这层数据资产具有价值可视性。比如，品牌的系统上显示数字资产是一个亿还是一千万，都能够直接观察到。
- 数据系统在业务上的变化可能帮助一个小的MVP的成功，或者能够助力品牌在运营环节方面取得成功。部分品牌会通过采买工具做社群运营，以此提升消费者与品牌之间的沟通，产生更多的复购及裂变。
与此同时，这还可以在具体的场景评估工具使用的效果，以此更好地沉淀数据，并将整个过程做更进一步的优化。最终，品牌数据会在量或者质的方面获得很好的沉淀。
04 战术篇
13. 在搭建数据驱动的运营系统时，该如何选择工具？
从0到1搭建数据驱动的运营系统，企业必须考虑整个业务的发展方向、业务战略以及对于数字资产的认知预期。比如，企业在未来三年要做全渠道发展，那在这三年内，企业想要去拓展线下，就得在业务目标确定的基础上，选择一个能够兼顾全渠道的运营系统，而不仅仅只是一个单一触点。
在确定好全局战略的基础上，企业一定要通过不同细节来选择合适的工具，以此节省试错成本。各品牌在选择工具的时候，可以看工具厂商是否具备所在行业的服务经验，该工具厂商又服务了多少行业客户，所提供的的工具能否适配业务。与此同时，工具厂商也会告知工具市场和品牌方竞品企业的使用经验，便于品牌进行工具选择。
14. 品牌如何着手构建私域？
- 低客单价、高复购率且短决策周期的大快消品类
由于触点数量较少，大快销品牌比较大的痛点就是难以建构自己的私域。快消品最大的流量入口就是包装一品一码，这也是快消品最大的一个数字化解决方案。为此，品牌可以通过营销推广和促销活动的方式，吸引消费者通过扫描小票上的二维码，加入品牌的企业微信。
激励店员加粉也是一种途径，甚至可以促进品牌与渠道的共赢，渠道商、经销商、分销商以及终端门店也会希望品牌能够更多拉新。本质上，每个端都有其利益分成所在，产品码也因此贯穿整个利益价值链条。
此外，通过AI外呼的方式，同样能够帮助品牌的企业微信建设发展。而消费者到店之后的消费也会形成小闭环，并且可以辅助企业衡量私域建设的ROI。
- 高客单价、低复购率且长决策周期的奢侈品类
以珠宝品牌为例，通常这类品牌都有线下直营店，因此可以从店内的消费者入手，慢慢开拓数字化渠道，利用多种数据管理方式向D2C模式演进。
由于产品的客单价较高且复购率较低，就不能过于期待通过骚扰吸引消费者消费，为此，珠宝品牌在微信上搭建私域时，触达用户的行为要建立在真正对用户有意义的事情，决不能为了触达而触达，发放优惠券等活动的容忍度也是有一定上限的。
而作为一个决策周期较长的产品，又非常需要品牌打通消费全链路。在消费者接触的链条上有很多部门，品牌市场部可以从投放开始获取线索，然后通过用户留表单的信息，让客服人员借助专业的AI外呼产品，批量邀约消费者到店，并设置店内专业导购，与消费者达成充分有效的沟通。还可通过品牌价值里面的一部分，比如首饰、配饰等方面的价值输出，以此助推产品销售。
15. 品牌后续该如何运营私域？
当品牌成功挖掘获取数据之后，会根据用户的购买频次，设计不同阶段的活动。在很长的生命周期之内，每个阶段的活动方式与活动周期各不一样。比如，品牌会安排三个阶段的活动，一阶段结束之后，品牌会推送二阶段活动给用户，在其参加之后，其实已经沉淀到品牌的私域后区。随后，品牌会跟用户持续进行沟通。
同时，品牌建有私域商城，其中会有一些特殊包装、专享价格，而这都与电商平台有一定差异，能够持续推动用户在电商平台或者私域平台里消费。
但其实，消费品牌做私域建设更多地像是建立一个小闭环的消费者实验场。在这个试验场内，品牌沉淀了部分消费者数据，并做了用户深入洞察，品牌获知了用户偏好、用户所在地理位置以及附近卖场的位置关系。此后，这些数据将直接辅助品牌的线下运营、渠道经销商的洞察以及货铺优化等方面。而在一些大型快消品品牌内，这种消费者试验场更是能起到一种见微知著的效果。
16. 什么节点适合构建CDP？
- 多渠道用户身份需要合并时
企业是否需要构建CDP，数据来源渠道数量是核心参考指标，每多接入一个数据源，就会多一份成本。而在采购的过程中，执行人也需要与老板汇报，品牌在采买CDP之后，能够节省多少人工费用，以及带来多少增量等问题。
但其实，选用CDP来节省人工成本是一个伪命题。某公司在采用CDP之后，还需要招用更多的人去使用CDP。本来之前不需要的数据分析师，如今也需要进行管理安排。
因此，品牌必须依据公司情况，合理选择是否需要构建CDP。
举例而言，公司需要在抖音以及其他平台进行跨渠道运营的时候，就需要将多个渠道中的用户身份合并在一起。这时，构建CDP就非常有必要。
- 没有和消费者直接沟通的私域触点时
当某品牌在抖音上的运营发展比较好，微信视频号也做得不错。这时，品牌选择在抖音上安排小店，视频号上则发布小店运营视频。但其实，品牌并没有一个自己可以运营的消费者私域触点，做CDP也会没有效果。那么，假使品牌有自己独立的小程序商城和公众号，拥有能够与消费者直接沟通的渠道，这时拥有自己的CDP就会比较重要。抖音和视频号直播则可以作为公域触点来处理。
其实，对于企业来说，一方数据的珍贵程度是毋庸置疑的。但是，企业搭建自己的CDP的价格也相对较贵。由此，企业可以先选择做尝试打通小程序与公众号体系，然后再通过一些应用查看效果。此时，企业可以通过SaaS化的方式，沉淀一部分的消费者数据。一般来说，市场上的SaaS工具可以基于用户数量进行收费。
现阶段，如果品牌只能是一个用户的数据采集拉通标签和一定的MA，这其实就是一个小的模块。如果品牌还需要更加高阶的功能，比如较为深度的数据分析或者AI能力，这都是一个增项的过程。
举例而言，品牌能够使落地的MVP，可能就需要基于一个接入数据的渠道数量和数据ID等级。同时，在叠加SaaS模式之后，CDP建设需要投入10万-20万左右的预算。对于一般企业而言，这是一个相对入门的水平。
结语
值得注意的是，数据驱动增长重要的不仅是技巧和工具使用，更在于数据运用思维的转变。
对于品牌而言，如何更好的以数据推动增长，先要关注企业的业务发展方向、业务战略以及企业对于数字资产的认知预期。在此基础上，品牌在选择工具的时候，一定要通过不同细节来选择合适的工具，以此帮助企业节省试错成本等。
未来，随着品牌对于数据资产管理认识的不断深入，品牌将会在数据运营的过程中，迎来更多的发展机会。
