如何通過Dataphin構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺(tái)新增100萬用戶？

歡迎來到數(shù)據(jù)中臺(tái)小講堂！這一期我們來看看，作為阿里巴巴數(shù)據(jù)中臺(tái)(OneData - OneModel、OneID、OneService)方法論的產(chǎn)品載體，Dataphin如何幫助傳統(tǒng)零售企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并在短時(shí)間內(nèi)新增100萬用戶？

傳統(tǒng)營(yíng)銷的痛點(diǎn)：數(shù)據(jù)分散分析難
營(yíng)銷可謂是零售行業(yè)最重要的的業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)之一，是企業(yè)和消費(fèi)者鏈接的重要紐帶，如何進(jìn)行更有效的營(yíng)銷以實(shí)現(xiàn)提效降本成為各大企業(yè)關(guān)注的重點(diǎn)，過程中不得不思考如下幾個(gè)方向：
如何維持現(xiàn)有老客戶？
如何識(shí)別并觸達(dá)目標(biāo)新客戶？
如何進(jìn)行客戶畫像以實(shí)現(xiàn)人群洞察和個(gè)性化推薦？
......

為了更好地回答以上幾個(gè)問題，我們需要對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行全面且深入的分析。然而對(duì)于傳統(tǒng)零售企業(yè)來說，會(huì)面臨一些問題：
數(shù)據(jù)多以商品為核心，消費(fèi)行為數(shù)據(jù)有限，難以進(jìn)行消費(fèi)者洞察分析；
不同分銷渠道數(shù)據(jù)隔離，各業(yè)務(wù)庫(kù)數(shù)據(jù)獨(dú)立采集，沒有統(tǒng)一的數(shù)據(jù)規(guī)范；
難以利用已有數(shù)據(jù)反哺指導(dǎo)營(yíng)銷。

結(jié)果，大家花了大力氣長(zhǎng)時(shí)間，搞出來一堆幾乎沒有參考性的數(shù)據(jù)和結(jié)論，營(yíng)銷結(jié)果難以沉淀。boss很生氣，后果很嚴(yán)重......

數(shù)據(jù)中臺(tái)帶來的曙光：規(guī)范統(tǒng)一，深挖數(shù)據(jù)價(jià)值

這種情況下我們?cè)撛趺崔k呢？不怕！阿里巴巴數(shù)據(jù)中臺(tái)產(chǎn)品為我們提供了堪稱完美的全套解決方案！
以數(shù)據(jù)中臺(tái)方法論為支撐的新零售業(yè)務(wù)形態(tài)下，企業(yè)數(shù)據(jù)的核心是“人”，即消費(fèi)者；通過對(duì)消費(fèi)者及其消費(fèi)行為數(shù)據(jù)的分析以驅(qū)動(dòng)個(gè)性化產(chǎn)品營(yíng)銷及服務(wù)。接下來我們就以一家傳統(tǒng)電子產(chǎn)品零售商H為例，來看看Dataphin及其上下游相關(guān)產(chǎn)品是如何幫助H實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并在短時(shí)間內(nèi)快速實(shí)現(xiàn)100萬客戶拉新的吧！

和很多傳統(tǒng)零售企業(yè)一樣，H以線下銷售為主且采用多級(jí)分銷渠道模式，線上數(shù)據(jù)多掌握在各大電商平臺(tái)手中。在線上購(gòu)物越來越普遍的今天，H面臨著新客增長(zhǎng)緩慢、老客流失增速的嚴(yán)重問題。經(jīng)過深入調(diào)研和分析，我們發(fā)現(xiàn)H的問題主要來自于：不同分銷環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)斷層、總體可用數(shù)據(jù)量少、數(shù)據(jù)不規(guī)范統(tǒng)一、線上線下數(shù)據(jù)隔離。結(jié)合H的業(yè)務(wù)特性，我們?yōu)槠渲贫艘韵虏呗裕?/p>

• 首先利用Dataphin的數(shù)據(jù)同步功能，我們幫助H輕松地將來自不同業(yè)務(wù)庫(kù)的數(shù)據(jù)同步到Dataphin，并根據(jù)其業(yè)務(wù)含義和來源劃分不同的業(yè)務(wù)板塊和項(xiàng)目，以更好地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行邏輯隔離和物理隔離，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)整合；
• 其次，利用Dataphin的數(shù)據(jù)研發(fā)能力，我們幫助H對(duì)從生產(chǎn)到倉(cāng)儲(chǔ)再到銷售的全鏈路業(yè)務(wù)流程進(jìn)行了梳理，并從中提煉出可復(fù)用的商品類目、型號(hào)等維度；采購(gòu)、下單等業(yè)務(wù)流程和支付金額、購(gòu)買數(shù)量等原子指標(biāo)并構(gòu)建相應(yīng)邏輯表，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)范與統(tǒng)一；
• 接著，我們借助Dataphin的數(shù)據(jù)萃取功能，以O(shè)neID思想為核心幫助H對(duì)現(xiàn)有客戶進(jìn)行標(biāo)簽萃取，基于消費(fèi)行為數(shù)據(jù)生產(chǎn)出屬性標(biāo)簽和偏好類標(biāo)簽（主要是興趣偏好和行業(yè)消費(fèi)偏好），沉淀會(huì)員標(biāo)簽體系，實(shí)現(xiàn)消費(fèi)行為數(shù)據(jù)萃取與標(biāo)簽生產(chǎn)；
• 最后，我們通過Dataphin的數(shù)據(jù)服務(wù)模塊幫助H快速配置并生成可直接使用的API，使其能夠簡(jiǎn)單快速使用基于以上步驟建立的公共數(shù)據(jù)中心和萃取數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)，并對(duì)接QuickAudience等應(yīng)用實(shí)現(xiàn)智能用戶洞察和人群圈選，拓展現(xiàn)有營(yíng)銷投放路徑，觸達(dá)更多可能目標(biāo)客戶。

結(jié)果是，短短幾個(gè)月內(nèi)，我們幫助H整合了來自ERP、財(cái)務(wù)、稅務(wù)等多個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)；構(gòu)建了銷售、倉(cāng)儲(chǔ)、會(huì)員、營(yíng)銷、商品等數(shù)據(jù)域和會(huì)員標(biāo)簽體系；并建立了商品中心、會(huì)員中心、訂單中心、門店中心等共享業(yè)務(wù)中心。據(jù)初步統(tǒng)計(jì)，H種子用戶投放曝光的點(diǎn)擊率提升200%，銷售轉(zhuǎn)化率提升150%，收藏加購(gòu)、獲粉成本降低約10%，并獲得了100萬新客戶。

是不是被這些轉(zhuǎn)化效果驚到了？沒錯(cuò)，作為阿里巴巴數(shù)據(jù)中臺(tái)(OneData - OneModel、OneID、OneService)方法論的產(chǎn)品載體，Dataphin的能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止這些。還等什么，快來體驗(yàn)一下吧～結(jié)果可能超乎你想象哦！

結(jié)語(yǔ)：
阿里巴巴數(shù)據(jù)中臺(tái)團(tuán)隊(duì)，致力于輸出阿里云數(shù)據(jù)智能的最佳實(shí)踐，助力每個(gè)企業(yè)建設(shè)自己的數(shù)據(jù)中臺(tái)，進(jìn)而共同實(shí)現(xiàn)新時(shí)代下的智能商業(yè)！
阿里巴巴數(shù)據(jù)中臺(tái)解決方案，核心產(chǎn)品：

Dataphin，以阿里巴巴大數(shù)據(jù)核心方法論OneData為內(nèi)核驅(qū)動(dòng)，提供一站式數(shù)據(jù)構(gòu)建與管理能力；
Quick BI，集阿里巴巴數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)沉淀，提供一站式數(shù)據(jù)分析與展現(xiàn)能力；
Quick Audience，集阿里巴巴消費(fèi)者洞察及營(yíng)銷經(jīng)驗(yàn)，提供一站式人群圈選、洞察及營(yíng)銷投放能力，連接阿里巴巴商業(yè)，實(shí)現(xiàn)用戶增長(zhǎng)。

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