消电行业 消费者价值提升 解决方案白皮书 阿里云数据中台官网 https://dp.alibaba.com 钉钉扫码加入 阿里云数据中台交流群 阿里云开发者“藏经阁” 海量免费电子书下载 目录. 1.行业挑战 4 2.解决方案 5 2.1 技术解决方案 5 2.2 数据应用解决方案 5 3.方案特色与优势 9 3.1 领先的数据产品与技术 9 3.2 成熟的数据应用 9 3.3 智能算法加持 4.客户案例 10 11 4.1 某小家电 11 4.2 某厨房电器 12 1.行业挑战 < 4 1. 行业挑战 随着 5G、蓝牙、可穿戴设备的兴起,成熟型消费电子和潜力品类的迅速成长促使消费科 技的爆发,全球市场份额不断扩大,但同行竞争依旧激烈。消费电子、大小家电产品在居 民家庭消费中扮演重要角色,面对消费者体验升级,消费电子行业供给端产品与消费者个 性化诉求之间依然有匹配不足问题。本文从消费者运营角度阐述客户价值提升解决方案。 1)消费者决策链路与周期长 消费者与品牌的触点越来越丰富,包括电商平台,社交媒体,线下体验店,私有流量平台 等等。消费电子类产品由于其使用寿命长,价格也相对较高,消费者的购买行为表现得较 为理性,决策链路也会耗时更长,不容易产生冲动购买。根据阿里妈妈相关数据显示,手 机类的决策时长可以达 41 天;大家电产品决策时长平均在 25 天左右。 2)拉新成本高,复购难 经过 30 多年的发展,家电行业竞争激烈,人口红利消失殆尽,拉新成本高。同时由于消 费者决策链路长,基础营销触达的用户易流失,造成综合的新客获取成本持续高涨。消费 电子、家电等耐用消费品以及换购周期非常长,单品的复购非常难。根据阿里妈妈相关数 据显示,最短的换购周期是手机,平均换购周期 1.7 年;大家电换购周期 5 年。 3)消费者消费升级对多元化购买需求明显 消费群体的变迁与个性化追求意愿愈来愈强,家电品类的消费已经从对最初的刚需功能型 转向侧重品质的可选消费,出现了健康型,实用型,享乐型,爱娃型等多种诉求。产品创 新、消费者分层运营、人货精细化匹配等诉求愈发突出。 综上,在数字化消费者运营时代,对长蓄水,弱转化,低复购的消费电子大小家电行业而 言,品牌拉新与持续运营以及单客价值挖掘能力的强弱将直接决定其商业体量的大小。 5 > 2.解决方案 2. 解决方案 基于阿里云数据中台构建企业级数据中台可以帮助商家从容应对上述消费者价值提升的相 关挑战。 2.1 技术解决方案 整体方案涉及 Quick A+、Dataphin、Quick BI、Quick Audience 四大核心产品,分 别输出智能采集(行为数字化)、数据沉淀资产化、跨端敏捷分析、智能运营等能力。方 案整体的技术框架如下: 图 数据中台产品架构 2.2 数据应用解决方案 基于数据中台可以服务消费电子与大小家电潜客运营、跨品类营销、复购营销等各类智能 数据运营场景,对应的数据链路如下: 2.2 数据应用解决方案 < 6 图 数据中台应用数据链路示意图 1)潜客获取与转化运营 拉新是消电行业消费者运营的首要命题,数据中台可以协助品牌商利用有限的营销费用将 潜在客户沉淀转化为更多的新客。潜客获取与转化思路包括: a) 品牌广告投放留存的人群(A 人群)转化 b) 线下体验与留资人群(I 人群)线上转化 c) 注册未成交人群(I 人群) 转化 d) IP 粉丝人群转化 e) 代言人粉丝人群转化 f ) 老客升级换代 g) 单品种子人群优选放大 h) 同类产品历史成交人群优选放大转化 数据中台产品本身支持上述各类数据的回流与沉淀,标签加工,人群圈选洞察,私域营销 以及搭建一方 AIPL 看板量化评估指导消费者转化运营效果。具体的流程如下: a) Dataphin 产品沉淀采集回流的数据,进行标准化,规范化加工,输出包含消费者标 签画像在内的高质量数据; b) Quick Audience 产品中接入 Dataphin 加工后的数据,根据潜在消费者的来源情况 以及标签特征(如营销触达总次数,点击次数,曝光次数,触达类型等),圈选出不 同类型的群体,针对性地进行不同的后链路运营转化; 7 > 2.2 数据应用解决方案 c) 借助阿里品牌数据银行产品,对圈选人群进行二次洞察,如根据潜客所处城市等级差 异,人生阶段的差异,设计不同的营销素材以及选取不同的广告投放形式,从而提高 营销的精准性。 图 潜客分层精细化运营方案 2)高潜人群跨品类复购 消电品类的购买场景包括家装场景、新消费角色场景、延保配件场景等几类,这些场景中 存在丰富的多品类关联购买需求。通过数据中台 Dataphin 产品沉淀交易数据,商品数 据,消费者行为数据,可以进行多类数据应用,流程如下: a)为消费者、商品制作标签画像体系,如价格带偏好、颜色主题风格偏好、购买渠道偏 好、能效偏好等等; b)基于智能算法挖掘品类关联购买率,通过 Quick BI 产品展现当前以及历史的品类关联 度情况,同时可以用于监测跨品类营销效果; c)基于消费者已购产品以及消费者本身的标签画像特征,在 Quick Audience 中圈选出 特定人群包,随后即可以进行精准的跨品类复购营销(人货匹配),从而提升单客消费者 价值。 该应用方案适用于多品类的商家。同时由于消费者对于同一品牌的品类心智存在差异,尤 其对于老品牌的新兴品类会持观望态度,因此还需借助诸如套购等其他运营手段以提升跨 品类交叉营销的效果。 2.2 数据应用解决方案 < 8 图 高潜人群跨品类复购方案 3)易耗品及增值服务复购 诸多设备如净水器,空气净化器,电动牙刷,剃须刀等品类存在耗材续购的场景;油烟 机、空调等品类存在清洗、维护保养等增值服务场景。此外越来越多的品牌商也推出延保 类服务,增收的同时增加与消费者的连接互动。对于这几类场景,通过 Quick Audience 自动化营销功能实现智能“预警”以及续购、套购的自动化推荐,以提高消费者留存,从 而提高单客的价值。具体的,对于净化类耗材,通过 Quick A+ 数据采集功能实现用户在 IoT 设备行为数据的采集,并基于 Dataphin 进行数据规范化加工,从而输出可供智能营 销、复购预测与预警的高质量数据。 图 易耗品及增值服务品类数据自动化采集与营销方案 9 > 3.方案特色与优势 3. 方案特色与优势 3.1 领先的数据产品与技术 阿里云数据中台是集方法论、组织和工具于一体的整合方案。方案中涉及的 Dataphin、 Quick BI、Quick Audience、Quick A+等诸多数据产品均源于阿里集团内部的深度应用 并做商业化输出,核心与差异化优势如下: One Model 逻辑化建模 独创 One Model 逻辑化建模能力。提供统一的、单一工作台上的图形化交互界面,支持 以业务视角出发进行逻辑建模,规范化建模 100%消除指标二义性,方便指标开发,降低 对大数据开发人员的专业技术门槛。 One ID 实体打通技术 基于数据建模研发沉淀的数据,提供以目标对象为中心的数据打通和深度挖掘技术,并生 成代码与调度任务,完成实体对象识别、连接及标签生产,可快速应用于各类业务。基于 阿里内部、海底捞、南方航空等大型企业服务经验沉淀领先 One ID 实体打通技术。 代码自动化智能生成技术 基于 One Model 逻辑化建模能力,实现 50%以上代码自动化生成。 大大提升数据应用 能力,提高数据开发效率,整体降低数据人力资源投入。 同时结合阿里云各类基础设施,如 MaxCompute、Analytic DB、RDB、Flink 等计算与 存储服务,阿里云数据中台方案可以为企业海量数据的资产化提供领先的稳定的离线、实 时数据产品与技术保障。 3.2 成熟的数据应用 < 10 3.2 成熟的数据应用 阿里品牌数据银行首创的 AIPL 消费者定量化运营方法论已经成为商家消费者运营工作离 不开的有利武器,AIPL 方法同样可以充分落地在行业数据中台中,应用于商家自有消费 者,实现潜客的高效运营与转化。同时基于消费者价值提升应用的落地,打通企业多个消 费者相关的系统,如 DMP、CRM,形成统一的消费者数据沉淀与持续运营体系,实现商 家内部各个业务部门对消费者数据收集与使用的规范化,为全域高质量全生命周期的消费 者价值运营奠定扎实的基础。 此外阿里云数据中台解决方案提供企业数据中台与 ABOS(Alibaba Business Operation System, 阿里巴巴商业操作系统)联动能力,使商家获取与阿里数据融合分 析与洞察能力。 3.3 智能算法加持 阿里巴巴基于内部各类大数据应用沉淀品类/商品关联度算法模型,易耗品及增值服务购 买预测算法等模型,此类模型均可与数据中台无缝整合,为商家提供一站式的数据智能 化应用。 11 > 4.客户案例 4. 客户案例 4.1 某小家电 以豆浆机起家的某小家电企业创立于 1994 年,近些年同样遇到消费者活跃度下降、线上 线下数据割裂、业务增长面临瓶颈等问题。该企业管理团队非常重视企业数字化转型,启 动阿里云数据中台做为核心消费者数据中台项目,在诸多数据场景进行尝试与应用,并取 得了较好的效果。 构建消费者资产中心,落地 AIPL 运营方法论。 打通现有天猫、线下、微信、自有 App、呼叫中心、营销平台等各类消费者触点,沉淀消费者资产。同时针对项目推进过程 中持续优化改造消费者触点,完善数据的丰富度。在此基础上构建消费者标签画像体系以 及规范化的消费者 AIPL 数字化运营看板,指导日常各类消费者运营工作,提升淘系、非 淘系等各类渠道的转化效率。 一方人群优选放大,提升拉新效率与精准度。该企业 2020 年继续推进 IP 策略,延展了 热门 IP 的合作品类。为加速引爆此类新品,通过一方数据中台优选已成交的 IP 款人群做 为种子人群,上翻到品牌数据银行后,指定目标类目进行人群放大,并做营销投放。热门 IP 联名新品优选放大人群 ROI 提升了 322%,养生壶品类 ROI 达到了 6.85。 站外媒体投放数据回流沉淀站内转化,提升品牌广告效益。将在外部媒体触达投放的人群 数据在一方数据中台进行回流沉淀以及加工,利用 Quick Audience 根据渠道筛选人群, 并推送至品牌数据银行。结合淘系标签洞察,将人群根据年龄段、人生阶段等标签以及近 期在淘系的活跃类目进行分群,并设计不同的营销素材进行触达。 该企业高管在采访中提到希望以数字化的运营指标为指引,探寻消费者价值管理与应用的 i 有效路径 。双方将

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