·如何基于消费者特征标签做精准营销？
·数据中台如何赋能消费者运营？
·如何聚焦目标客群做商品运营与企划？
·数据如何赋能业务决策？
针对以上问题，奇点云高级数据产品专家云生在「数智·泛零售」08期直播课中，从消费者数据资产背景入手，一一为读者解答。
消费者数据资产背景
在过去的10-15年，很多传统企业增长遇到瓶颈时，一般会寻找新的增长点，这个增长点可能是出口，逐渐转到线上、甚至下沉渠道。当企业把视角逐渐从增长点转移到传统市场，会发现消费品市场正在从增量经营走向存量经营。
消费市场高度饱和，如何获取更多的消费者资产、如何盘活已有消费者资产，决定了企业未来活不活的好、甚至活不活得了。
品牌商：某一商品的「生产者」；经销商：商品的「搬运工」，它本身不生产商品，但会出售商品。
不管是品牌商还是经销商，很多都需要直接接触终端消费者，依赖于直接触达消费者的渠道进行品牌推广，从渠道中获得消费者的回流信息，我们将其定义成「消费者数据资产富集者」。
消费者数据资产富集者形态一：
耐消品品牌商（如：家居、汽车等），商品的复购周期长、决策成本高、互动频次低。
在为耐消品品牌商做数据中台项目时遇到的聚焦点：
品牌建设：消费者在耐消品类的决策成本高，消费者在进行消费决策时，品牌建设越到位，品牌形象越好，越容易吸引消费者。精准企划：在耐消品行业，厂家成本高，希望新产品命中率高，在企划阶段做到精准能节省成本。消费线索的转化：因耐消品类的复购周期长，在消费者决策成本高的情况下，决策周期也相应变长，在进行竞品比较时消费者会在网上进行留资，尽可能把潜客变成实际的顾客。
消费者数据资产富集者形态二：
快消品品牌商（如：大时尚、日化、食品等），复购周期短、消费者决策成本低、尝试意愿高。
快消品牌对前置仓、供应链、物流要求高，由于销售量大，渠道常出现缺断货、库存积压问题，对于快消品牌商我们会做大量关于物流供应链铺、补、调的销售预测工作等。
企业消费者数据资产在哪些方向上变现？
消费者数据资产变现机会都是在「顾客」—「产品」—「渠道」实体关系中发生。
在「顾客」和「产品」间的人货匹配取决于精准企划和精准营销；在「产品」和「渠道」间的商渠匹配注重商品运营和目标人群定位；在「顾客」和「渠道」间注重渠道管理与导购赋能、消费者全生命周期运营。
如何基于消费者特征标签做精准营销？
什么是精准营销？
精准营销基于顾客分类之上，不同的消费者对于不同的商品/渠道有不同的偏好；促销的形态、力度很大程度上会影响消费者的决策；文案、讲故事的内容上也是影响消费者消费行为的重要因素之一；同样的商品对不同的消费者用不同的内容去触达，转化效果是不一样的，如快消品存在消耗周期，最好的营销时机是消费者即将消耗完等待下一次选购时。为什么要做精准营销？
精准营销就要增加点击率、转化率、ROI？
其实不仅于此。
很多时候精准营销为了优化顾客体验，避免过度骚扰顾客，在最佳的转化时机触达消费者。
举一个精准营销的实践案例：
某购物中心希望提高现有会员的化妆品复购率，在进行数据分析后，我们发现影响化妆品复购的维度主要有三个：品牌偏好分类、功效偏好分类、消费特征分类。经过三个维度分析后，可给所有消费者贴上标签，把所有的会员分成几十个客群簇，每个客群簇对商品偏好、品牌偏好、购物消费的特征相当明确，在此之上，购物中心可对每个客群簇做精准的营销策略效果更佳。
做精准营销时，我们会为每个消费者都打上标签。
标签又是什么？
标签是消费者身上不同的特征。经过沉淀我们也有自己完整的标签体系。
精准营销在数据层面是如何完成的？
顾客产生的交易、与线下导购交流的数据回流到企业一方数据系统/三方数据系统，尤其企业一方数据回流到数据中台，基于标签/指标加工体系给不同的消费者贴上不同的标签，并存储在数据中台，通过奇点云自研的一站式会员运营平台——DataNuza进行客群洞察和客群圈选。并通过公域流量/私域流量触达消费者后，消费者的购买行为再回流到数据中台，形成业务和数据闭环。
数据中台如何赋能消费者运营？
在生命周期上，我们一般把线下品牌的消费者分成六步：感知、首购、活跃、高价值、传播、流失。
但以上这六步并不一定是环环相扣的，比如有些消费者直接从感知跳到高价值，有些消费者可能首购后不满意直接跳转到流失。作为品牌商，希望消费者尽可能从感知—活跃—传播品牌，在此基础上，新客首购、老客变成高价值顾客。
当消费者通过很多渠道触达品牌时，如何能保证识别消费者？
多渠道—全生命周期消费者运营应运而生，首先保证所有渠道中的两点：消费者的身份线索和渠道中天生的回流数据、消费者必须是可触达且有特征的。
具体实践中，产品层面会打通不同的消费者触达渠道，多渠道API接口，绑定不同的消费者触达渠道，接入数据中台，每一个消费者会有一个统一的ID，不管从哪个渠道都能触达到消费者。关键的是，我们会有全生命周期消费者运营洞察看板告诉我们，企业在运营消费者过程中具体哪里存在问题，如：减少新客获客、流失顾客不断增加。
如何聚焦目标客群做商品运营与企划？
品牌商常提到单品提效究竟是什么意思呢？
如耐消品的品牌商上新sku数量多，且在规划供应链上成本较高，一旦定位失败将有大量成本损耗。为了避免损耗，我们会做大数据赋能的产品企划及产品运营。
以消费者为核心的精准企划
定位目标客群，基于企业一方数据分析洞察客群特征——规划产品特征——规划商业策略。
数据如何赋能业务决策？
基于数据中台，解构目标客群的人群组成，除了目标客群外是否还有非目标客群在购买商品？该如何做人群归类，把人群当新的机会点与增长点？目前很多企业还是会做很多报表，但实质意义不大；再如很多公司做BI就是纯粹做BI，大量图表展现数据，其实业务人员并不好理解。因此要做一个精炼的数据产品，基于每一个不同的用户决策，提炼出最关键的数据信息，根据数仓理念做层层分解，让没有经验的业务人员也能快速发现问题、定位问题。