1、数字化运营 增长指南 3.0企业数字化案例深度解析20+全行业案例AI营销场景设计运营最佳实践集序 言增长是企业的最终目标，AI是未来5年最重要的营销生产力。2015年，我在中国创办了Convertlab这个带有实验室色彩的一体化营销云企业，以“数据驱动增长”为核心定位，帮助企业实现营销破局。创业7年，Convertlab见证了“营销云”从非主流成为主流，“私域”成为行业流行色。15年到17年，哪怕大数据、增长黑客，流量池这些概念轮番出现并成为市场热点，客户对数据驱动的平台和应用，如CDP、MAP却仍然陌生。以至于到了2017年9月，Convertlab尝试把“营销科技（MarTech）”这个

2、词引入中国，举办了国内第一个营销科技峰会，试图借此加速行业认知，推动客户需求的出现。疫情带来的冲击，数字化一夜间成为企业普遍的战略重点，而营销恰是众多企业触达数字化的首个入口。很多企业已经部署了不同类型的数字系统，在日积月累的应用中沉淀了大量的用户数据资产。近几年，CDP和MA的概念又大火，市场逐渐形成了一个共识企业利用数字化技术，帮助企业识别、发展、精细化服务客户，提高客户的满意度和忠诚度，从而提升企业收入。23年，AI大模型的大势来袭，Convertlab积极拥抱新浪潮，规划了新的业务版图。我们推出了CMC的全新智能化底座AI Hub，并在企业级AI应用以及CMC的AI Copilot上完

3、成了很颇有成效的落地尝试。当然，对很多企业来说，应该是直接信任AI还是信任企业内部的专家决策，是需要很多的论证才能做出选择的，因此很多企业对AI的尝试是相对谨慎的。但我认为，今年大家会看到AI对业务流程的决策赋能会逐渐变为现实。我们的预测是，AI将成为未来5年企业最为重要的营销生产力。数字化运营的大趋势之下，Convertlab的数字化价值也在飞速跃升。目前，Convertlab已为超过400家知名企业提供企业级服务并获得最佳实践，并在零售、快消、耐消、金融、汽车、企业服务等行业内形成大量客户成功案例。我们希望秉承“数智赋能每一个岗位”的数字化理念，通过这系列数字化运营指南将各行业标杆品牌的数

4、字化成功案例，仔细梳理并全面、毫无保留地分享给大家。Convertlab 联合创始人兼 CEO 高鹏0102目 录数字化运营的前-中-后链路Convertlab 数字化运营典型案例01021.1 AD Hub|实现企业营销全域全场景拉新1.2 DATA Hub|实现企业数据全链路业务性管理1.3 DM Hub|实现企业精准营销自动化1.4 AI Hub|实现全链路营销智能化1.5 CPM|实现企业全链路数据合规2.1 快消服饰行业 全链路营销实践案例2.2 日化行业 全链路品牌升级体验2.3 美妆行业 数字化零售先驱者案例2.4 白酒行业 CEM线下线上一体化案例2.5 家电行业 全渠道会员精

5、细化运营2.6 家居行业 消费者全生命流程个性化沟通案例2.7 零售和消费品 用运营思维提升会员价值2.8 户外运用品牌 洞察历史数据指导数字化业务2.9 隐私计算 文娱行业和汽车行业场景实践2.10 喜剧领域头部公司 提升3000万+会员数字体验的场景实践2.11 国内一线茶饮品牌 深耕价值运营，守护行业领军地位之战2.12 一线国民奶粉品牌 大幅提升会员业绩贡献的精细化运营策略06070708462707682889396CONTENTS03Convertlab AI 营销场景设计与典型案例032.13 汽车轮胎头部品牌 活动支持效能提升30倍的“秘密”2.14 头部

6、奢侈品品牌 智能化SA任务分发管理，优化VIP客户体验2.15 国际运动零售品牌 内外数据整合，基于Persona指导运营策略2.16 全球知名玩具制造商 从0到1产品搭建，年纳新至千万级会员2.17 国内一线股份制银行 通过精细化运营提升业绩超过30%3.1 高端健康服务品牌（一）门店员工AI情境对练，大幅提升销售技能3.2 高端健康服务品牌（二）IT员工的AI分身，随时应答员工提问3.3 高端健康服务品牌（三）更多探索：追踪用户给出的点评，保持 舆情明锐度3.4 AI驱动的门店导购助手 让门店导购变身人机智能协作的AI Copilot行动队491

7、33运营场景最佳实践：做好这几个，赢下一整年044.1 微信场景运营 高效实现公众号获客、互动与销售转化4.2 轻量级业务诊断分析 以电商数据分析为基础，设计运营策略4.3 自有电商拉新获客 私域数据公域所用，全链路捕获高价值流量4.4 会员服务自动化沟通 “一劳永逸”搞定一整年的会员沟通4数字化运营的前中后链路0105Convertlab认为，企业的数字化基础设施，应该具备私域客户经营、公域流量经营、数据资产管理及智能化四方面的关键能力。这集中表现在建立私域流量池以更低成本持续经营客户；以数据为依据衡量和优化流量渠道去获取更高质量的客户流量；沉淀数据资产并通过数据洞察和

8、数据激活实现数据资产变现和在营销闭环中利用AI赋能以应对更大规模的数据和更复杂的营销场景。因此，以数字化基础设施为目标打造全链路营销云，就可以为企业实现“全渠道（线上/线下/公域/私域）、全场景（围绕客户生命周期的沟通策略覆盖和实现各业务转化的营销活动）、全链路（贯穿客户旅程中的前链路拉新/中链路培育/后链路转化的营销策略设计、执行和衡量过程）”的精益客户运营。Convertlab Marketing Cloud，是以数字化基础设施为目标，打造的全链路营销云产品，其矩阵组成为智能广告投放平台（AD Hub）、业务型CDP（Data Hub）、营销自动化引擎（DM Hub）以及AI 赋能平台（A

9、I Hub）。此外，随着国内数据保护相关法规的更新迭代，合规要求对企业经营提出了新的挑战。企业急需找到一种高效低成本的方式来实现合规经营，于是聚焦同意和偏好管理（Consent and Preference Management）简称Convertlab CPM的平台应势而出，通过该平台来实现收集数据、同意和偏好管理，可以随时开启或者终止处理活动，确保所有的信息处理都合法合规，有据可查。AD Hub代表公域流量经营基础设施，构建广告营销生态，评估广告监测和全链路效果，拥有最新的RTA及联邦学习能力。Data Hub代表数据资产基础设施，作为国内首个实时CDP产品，支持实时的全渠道用户画像，洞察

10、决策及激活数据资产。DM Hub代表私域客户经营基础设施，增加新的私域营销渠道，同时大幅增强自动化引擎，支持万物互联自动化营销。AI Hub代表智能化基础设施，以国内外主流AI大模型为支撑，提供企业级AI Agent平台，和大量开箱即用的企业级AI应用。CPM代表企业数据安全合规底座设施通过同意与偏好的管理从采集授权、记录授权、管理授权、数据分析与优化与其他业务系统集成完成企业数据资产的安全合规。061.1 AD Hub实现企业营销全域全场景拉新近年来兴起的链路营销，代表着一个营销生态内公域与私域资源的整合，以技术方式优化的用户转化路径。全域全链路营销，则在链路营销基础上，增加了跨生态流转的可

11、能。AD Hub产品的推出，解锁了Convertlab Marketing Cloud上的广告能力，“一纵一横”实现了基于数据驱动的全域全链路营销闭环。一纵代表对用户的纵深追踪，贯穿着整个客户生命周期。数据的跨媒体前中后链路的打通起了至关重要作用。只有打通数据、沉淀数据资产，才能有效地收集和统一管理在不同触点的客户数据，进而了解客户并为他们量身打造营销内容。一横则代表跨生态和公私域的场景流打通。在覆盖不同流量的基础上构建各类跨域流转场景，例如在已点击人群的跨渠道重定向时呈现相关但不相同的创意，又例如用户从广告导流到公众号或小程序后，根据这个用户在不同广告渠道点击的素材来提供个性化的商品和内容。

12、这样，客户在触达任何渠道时，品牌都可以无缝跨渠道与用户沟通，创造出一致的用户体验。AD Hub将会把“一纵一横”能力结合在一起延展到广告世界，来形成全渠道用户运营平面，再在这个平面上提供运营赋能来打造“品牌认知-兴趣唤起-行动激发-深度转化-保持忠诚-赋能拉新”的用户旅程，把更多、更优质的客户从公域带到私域，同时让用户私域的行为和数据又能赋能公域的拉新，从而实现营销大闭环。AD Hub提供全域全链路广告工具箱（包含Trading Desk/RTA引擎等投放应用；DMP/广告监测/三方标签市场等数据应用；素材库与智能创意等内容应用），帮助企业提升新客获取与老客激活的效率与效果。AD Hub定位帮

13、助广告主构建自有广告营销生态，期待成为企业与各大媒体/各大数据生态的高效连接者，共建工具的运用可以深度释放一方数据、三方数据与媒体数据能力结合的价值，我们也在持续拓展优秀媒体、数据和内容合作伙伴，旨在助力品牌构建一个丰富的、可持续进化的自有广告工具生态。071.2 DATA Hub实现企业数据全链路业务性管理1.3 DM Hub实现企业精准营销自动化面对千万级甚至上亿级的用户数据，光靠跨部门的梳理协调效率是极低的，企业迫切需要一个中台，将天猫/京东/公众号/小程序以及门店线下数据等支离破碎的数据全部打通，进行高效率的统一管理。但是，这样的数据平台并不能完全解决业务部门的增长需要。一个合格的中台

14、一定是业务驱动的，且最终要在业务上体现价值。基于这样的设计理念，Convertlab推出了全新的“业务性CDP产品”Data Hub，包含了数据接入、数据清洗、数据资产、数据应用和数据赋能几大模块，分别对应采集、统一、分析和激活几个核心能力。通过数据源管理和数据连接器先将数据孤岛的状态打破，在完成数据接入后进行数据清洗确保数据整洁。之后再将数据从较为原始的阶段推进到具有更清晰、具有业务含义与洞察的阶段，我们称为搭建One ID体系、形成客户画像，帮助企业从360全局视角洞察每一个客户的偏好，甚至洞察客户与客户之间、客户与商品之间的关系，然后给他们打上标签、做好分组，再赋能给其他业务系统，“投其

15、所好”地开展营销，最后再将营销后产生的数据回流到CDP，完成持续加工出更精准的用户画像的一整套营销数据的闭环流转。作为Convertlab最早的一款产品，DM Hub已相对成熟，为了它的精细化打磨和应用深度，Convertlab在近年花了更多时间，使它在场景连通、应用深度和开放能力上更加优秀。DM Hub围绕客户全生命周期进行精准化营销，为客户建立起全渠道的获客能力，在不同渠道对客户进行身份识别和匹配，生成精准的360客户画像，让品牌真正了解自己的客户群体。有了客户画像，就可以与客户进行个性化的营销互动（Inbound内容互动和081.4 AI Hub-AI Copilot与企业级AI应用实现

16、全链路营销智能化Outbound消息触达），且所有策略都可以通过一个自动流程搭建出来。流程搭建好并执行后会有对执行结果的统计分析与生成报表，并通过分析洞察发现问题及时调整策略，以便更好地执行下一场营销活动，整个过程就构成了一个完整的营销闭环。在内容互动上，DM Hub支持通过微页面/微信图文/App或小程序Banner/H5游戏和官网与客户进行互动，并记录客户的互动行为。在消息触达上，我们支持通过短信/邮件/App push/微信模板消息/企微消息等方式与客户建立沟通。而通过自动流程编排整个活动策略，主要是由触发事件、条件判断和执行动作这三部分组成。整个流程搭建只需用鼠标拖拽流程组件，就可以快

17、速搭建出一场营销活动，非常便捷。通常组织一场复杂营销活动至少需要15天，而运用自动流程可以缩短到三天，甚至更短的时间。关于活动效果查看，可以把收集到的大量活动数据基于数据对象、指标、维度、时间范围等进行设置，灵活搭建出所需要的分析看板。除了提供属性、行为、订单和漏斗分析等基础分析能力外，还提供了一些更加贴合业务场景的高级分析能力，包括RFM分析、同期群分析、商品组合分析、交叉分析、转化间隔分析等等，且多个分析组件可自由组合，更加直观。以上内容构建了完整的DM Hub精准化营销体系，在此基础上，它的灵活性、个性化、自动化、行业化和安全等方面也在持续增强。DM Hub今天的产品能力，是在服务大量客

18、户的实战经验中而获得的，与其他产品相比，我们并没有选择绕开那些营销场景最复杂、数据量最大、实施难度最高的客户，而是与这些客户站在一起，去处理更深层次的营销难题，客户的支持和陪伴永远是我们不断前进的动力。在完成全链路的自动化之后的下一步就是智能化，2021年Convertlab已经开始研发数据智能引擎，2023年Convertlab更是积极拥抱大模型，首批开通Azure OpenAI商用服务权限，开始了产品智能化的加速进程。09在AI大模型时代，AI会对企业内每个成员的能力进行增强，无论企业愿不愿意，员工个人可以有意愿去用AI来把自己升级成一个“超级个体”，这就是个体增强模式，即每一个人会有若干

19、个AI应用围绕自己，让自己变强。再进一步，则会进入协同增强模式，即在人控管理和控制接力的情况下，一群人和一群AI应用一起来协作，产生“超级组织”。这是追求效率、追求发展的企业都会积极采纳的事情，所以最终企业整体的“AI Copilot化”程度就会成为新竞争力。对于Convertlab的一体化营销云产品矩阵来说，首先，在前链路，用Copilot模式将AD Hub与AI结合，可以基于原有数字广告投放平台的能力运用客户行为数据、媒体人群包投放效果数据构建looklike模型，自动挖掘一方数据高潜力人群包进行广告投放；通过现有的AIGC开源大模型的能力，根据客户需求自动生成营销文案或者图片素材用于创意

20、制作；解读投放效果，进一步利用媒体投放数据训练模型，自动提供广告在出价、人群、预算等方面的策略建议，不断优化投放策略。在中、后链路，将CDP、MA产品用AI Copilot模式，通过AI多因素刻画人群360画像；利用洞察分析AI(聚类算法)分析利用特定规则因素考虑不全面而产生的特定需求被忽略的问题；在自动化流程中更快速准确地响应消费者需求，通过任务驱动的多轮对话，更深入地洞察消费者，自动产生实时的用户反馈和数据监测，从而帮助品牌制定更有效的营销策略。除了为CMC赋能的AI Copilot，我们也断言，基于新一代AI技术对企业运营的深刻影响，企业级新型AI应用即将迎来爆发，它会大幅提升企业运营效

21、率，加速企业数字化转型。我们认为企业所需要的新型AI应用需要足够了解企业特定业务领域的信息和相关知识，然后借助大模型等AI技术，可以形成可靠且智能的决策能力，同时提供诸如对话、动态交互界面、数据输出等有效互动的方式，并且可以与企业的其他IT系统和内部业务系统流程充分集成。当然，根据功能需求和成本考量，也需要选择最适合的基础大模型。对于以上这些能力，我们正在通过全新升级的AI Hub来一一落地实现。AI Hub现在已经进化为一个AI Foundation平台，Convertlab自主研发的智能编排能力，正在基于规则结合AI推理的混合决策系统，帮助诸多品牌方构建企业专属的AI Agent，如营销文

22、案标注、数据治理应用、企微智能导购等等。在2023年，这些应用还只是小规模的尝试，但我们预测，在2024年，对AI新技术的拥抱会充分泛化，这类AI应用将会大规模渗透、采纳和涌现。101.5 CPM实现企业全链路数据合规个保法施行后，企业在开展营销活动的时候，需要尊重消费者的主观个人意愿，获取个人同意后才允许进行相关数据的采集和处理，消费者也可以根据个人偏好，来决定企业对其进行的营销方式和内容，这就需要企业管理用户的“同意”与“偏好”信息，国外称之为Consent&Preference Management，简称CPM。我们可以从两个层面来理解企业进行CPM的核心任务：同意管理，和偏好管理。同意

23、管理，就是用户明确声明他们愿意与企业共享哪些个人数据，用于何种用途，企业也会说明清楚收集、处理并存储这些数据后，将用于何种业务目的。业务上我们通常把它们称为“授权同意”或“订阅”。偏好管理，就是记录用户希望企业通过什么渠道、在什么时间、以怎样的沟通频率、与他们沟通什么内容，并按照用户的偏好选择，去动态调整营销策略。这两个核心任务，当然可以通过产品化的方式实现。现在，Convertlab就将正式推出自己的CPM产品，这是专为满足企业进行同意与偏好管理的平台，可实现从获得同意、管理同意、优化同意率，到最终服务于用户请求和营销策略的全生命周期管理。Convertlab 数字化运营典型案例02快消服饰

24、行业全链路营销实践案例单场活动就冲到5千万 客户提前完成KPI流量红利消退，获客成本不断提升，品牌坐拥千万用户但运营能力较为薄弱“数据生态”尚未成型用户身份不统一，无法理解用户360画像；数据分散各渠道和系统，且未做清洗；标签体系不完善，未对用户进行分层；前后链路未打通，难以释放数据价值。痛点一“数字化转型”需求复杂缺乏跨部门协同能力，变革速度受限；无差异沟通难以满足多样化需求；自动化推送能力有限，营销费时费力；缺少一站式数字化营销平台；缺少可视化数据看板，仍用Excel。痛点二“流量争夺”力不从心媒体渠道众多，账户难统管；预算消耗如流水，效果却不尽人意；投放策略依赖运营人员，缺乏数据评估与深

25、度洞察；想兼容多方数据协作拓量，却不知如何保护一方数据安全。痛点三客户痛点12扫码获得更多资料13全链路运营，让数据更有价值，助力效果、效率双提升解决方案全链路数据互通打通品牌全链路数据，建立统一的用户认知；搭建品牌标签体系，适用于实际业务场景沟通与运营；创建多维度用户画像，智能化全群分组。实现精准营销闭环迭代搭建营销自动化平台，满足品牌高频大规模的用户运营需求；不间断的用户运营互动，减少重复化工作，降低品牌人力成本；可视化数据看板，并持续基于回传数据不断自我优化营销策略。智能策略引擎聚合主流广告平台与媒体，让品牌可对所有广告活动统筹管理；提供多维度策略模型，最大化释放品牌私域数据价值；提供安

26、全的环境，联合多家媒体平台和三方数据商，为数据赋能。12314“你们的方案看起来不错，但是我们公司非常看重KPI，可以做一份通过你们解决方案带来的ROI预测吗？”这是Convertlab鞋服行业品牌客户的一个要求，该客户聚焦鞋服快时尚领域，在国内稳扎稳打了近30年，与它同个时期创业的品牌，很多都已经在行业大浪淘沙中消失身影，但该品牌却仍然保持着增长的势头。即使是在疫情影响的近一两年里，该品牌依然有很大一部分的收入来自线下门店，全国数千家店的会员数量加起来近千万。当然，这也意味着在线上营收场景还有很大的增长机会。该品牌并不是没有去做过数字化营销的尝试，反而是早几年就开始探索过“实时营销”，结果却

27、没有满足期望，于是按下了暂停键。在及时止损的同时，等待时机重新出发。经历了这几年国内数字化营销的发展，品牌标配的微信公众号、小程序、企业微信、电商平台、短视频平台等渠道发展，沉淀了足够多的存量用户数据资产，该品牌客户重新出发的时候到了。客户希望通过Convertlab一体化营销云工具，对用户进行精细化运营，通过个性化和自动化营销，大幅度提升新客和老客的复购率；同时整合多个渠道触点，实现数字化运营能力闭环，全面提升企业数字化营销效率。目前，项目实施已初见成效。过去，企业的订单分类筛选等全部由人工完成，需要手动拉取人群包，由于会员数量庞大，手工筛选人群都要花费近一周的时间。现在，通过Convert

28、lab营销云发起一场营销活动，实时筛选人群进行分组只需要几分钟就能完成。客户的数字营销效果获得了极大的提升，一场活动带来的销售额高达5千万，用户复购率直线上升，整体项目的ROI数值包含软件采买费用后依然高于行业平均水平。那在这个过程中Convertlab针对用户精细化运营做对了哪些事情，帮助客户获得了复购率的提升？现在来一一拆解。15历史数据分析与洞察 设计可落地的业务场景策略01在营销场景中，“人-货-场”是一个经常被提起的概念。在这里面有一个很有意思的点是，人-货-场的顺序很重要不能乱，想帮企业卖货，第一个就要把人研究透。Convertlab先做好了用户数据的身份统一，打通企业门店、微信公

29、众号、小程序会员、企业微信等渠道的数据，补全行为数据，全渠道整合得出清晰的用户画像（user profile）。因为后面会提到另一个用户画像（user persona）在这里也跟大家分享下两者的区别：用户画像（user profile）偏理性，一般基于用户在系统里产生的真实数据、行为特征和用户主动填写的行为资料，利用已经获得的数据，用来勾勒用户需求、用户偏好的数据分析方法。用户画像（user persona）偏感性，一般来自于用户访谈、用户研究，比较抽象和感性，帮助大家去认识当前的产品所主要服务的用户是一些什么类型的人，用于运营与数据分析等场景。基于上面的数据治理基础，将全渠道产生购买的人群分

30、为新客、老客、活跃老客、沉睡客四类，针对性地对用户历史复购订单数据进行分析，得出复购关键因子。如何理解复购关键因子？就是决定用户复购转化的关键点，可能是某款商品，也可能是某个客单价区间。通过人群定义与复购关键因子分析，再对同组人群的关键沟通时间点分析，建立后期触达的沟通频次，在不打扰用户的情况下，精准传递活动信息。人群分组：多维度全方位将千万级存量用户进行人群分组，构建清晰用户画像16先跟大家简单的解释下什么是聚类分析？聚类原本是统计学上的概念，现在属于机器学习中非监督学习的范畴。从定义上讲，聚类就是针对大量数据或者样品，根据数据本身的特性研究分类方法，并遵循这个分类方法对数据进行合理的分类，

31、最终将相似数据分为一组，也就是“同类相同、异类相异”。在进行聚类分析时，大家并不知道具体的划分标准，要靠算法进行判断数据之间的相似性，把相似的数据放在一起，探索和挖掘数据中的潜在差异和联系。在对用户购买行为进行聚类分析时，要首先设计好商品品类的标签，从大类标签到中类标签再到小类标签，一层一层的细化。设计好标签体系后，通过聚类分析对用户商品偏好进行分析，最终得出不同人群的商品偏好标签。品类偏好标签：基于用户全网行为进行聚类分析并通过算法帮助品牌判断用户偏好17通过对大量用户群体数据的分析，构建出多个user persona用户画像模型。比如其中家庭用户群体的画像模型，人群的特征是3040岁、有孩

32、子、折扣敏感、客单价150200之间等。通过这些人群特征，去挖掘用户潜在需求，同时结合历史数据分析出对应人群的关联商品。比如在夏季买过T恤的人，推送对方短裤相关的上新/优惠券，购买转化会更高。在设计精细化运营策略过程中，Convertlab从分析人到分析商品再到人+商品一起，逐步迭代运营策略，不断地去每个场景做细分，通过个性化内容沟通，实现精准推荐提升转化。商品关联推荐：构建Persona用户画像模型精准定位用户需求，寻找最优关联商品18个性化内容触达 实现用户精细化运营02有了前面做好的人群包分组和用户商品偏好标签，下一步是个性化沟通策略的落地。策略靠人来不断细化和输出，系统去自动执行一系列

33、的精准营销流程。依据新客、老客、活跃老客、沉睡客四大人群场景，划分了对照组与测试组进行实验。测试组选用个性化内容进行沟通，如在内容中提到该对应人群的复购关键因子，挑选关联度高的复购商品推荐/赠送优惠券等；在对照组，默认发送对组内所有人群都一样的促销活动信息。两组人群的转化效果截然不同，测试组人群转化率提升了750%。这个反馈让客户也有了极大的信心，尝试全面推进个性化营销，进一步提升存量用户的复购率。个性化沟通：提供个性化沟通策略自动触发精准营销流程，提高用户参与度19依据Convertlab过往鞋服零售行业服务的经验，会发现对用户的关键沟通时间节点一般是7天一次，效果最好。可以看到上图在沉睡客

34、的举例中，沟通频次的时间节点一般是以7天为单位展开，比如2周14天4周28天，同时结合节日/大促时间/特殊纪念日等场景一同展开，让二次营销自然触达。中间根据顾客的行为反馈，实施调整营销策略。如顾客依然没有进行复购，换个策略再次进行商品推荐；顾客产生复购的情况下，可使用优惠券Push他产生更多消费。在这个过程中间，也要去筛选客户的偏好渠道，比如看用户在微信公众号、短信、企业微信社群等哪个渠道的响应次数最多，通过用户偏好的渠道来进行触达。有些用户几乎不看品牌过去发的短信，一次都没有转化过，那在短信营销的时候就可以把这群用户拎出来，让这部分之前浪费的营销预算花在其他更有价值的地方。用户复购：通过全息

35、用户洞察进行差异化二次营销低成本实现私域用户持续复购20微信图文分组：根据人群偏好进行分组推送大幅提升图文打开率微信公众号图文打开率受到短视频赛道冲击逐年下降，各个平台都在争夺用户的注意力时间。如何在逆势中找到新的增长点？对微信图文分组个性化推送是个好方法。经过对全渠道的数据整合，可以得出微信粉丝人群的品类偏好，通过人群分组推送个性化微信推文，实现微信图文打开率的提升，进一步带动用户购买转化率与客单价的提升。尤其是对于拥有成百上千万粉丝的品牌公众号来说，粉丝越多图文打开率的越高，反馈在购买转化上的效果就越明显。21数字化运营效率提升反哺业务场景赋能营销闭环03搭建好Convertlab一体化营

36、销云系统，能够将CDP（客户数据中台）与 AD Hub智能广告平台进行对接，连接公域和私域，加速营销全链路的数字化、自动化、智能化，赋能品牌营销的效果升级。落在具体的业务场景可以从库存清理和爆款打造两个场景来举例：秋天过完了，还有一批男士单鞋的库存量很大，怎么快速清理库存？市场营销部门有了计划，针对过往购买男士单鞋的人群数据，筛选出这群人的用户画像，借助lookalike技术通过这批种子用户进行媒体侧第二方数据的拓展，快速建立广告投放模型，找出更多相似的消费人群，触达更多潜客提升转化。库存清理：通过站外引流帮助品牌清理滞销货品下单新用户占比97%22爆款打造：通过精准人群包投放，助品牌打造爆款

37、同时指导优化前端投放，节约投放成本只要是卖货就逃不过打造爆款。但宝洁的那套大渗透大渠道的玩法已经不再流行，现在的营销更适合将大渠道拆分为多个小渠道，在每个小渠道里做大渗透。就拿在朋友圈广告投放来举例，目标人群用户画像不精准的话，投放转化自然不会高。通过DMP平台进行实时监测，对比投放用户画像与目标用户是否一致，指导前端投放标签更精准。23经过上面数据分析、用户画像、个性化触达、公私域联动这一套组合拳下来，该品牌客户的用户运营也从“浅水区”走向“深水区”。过去，企业坐拥大量会员数据，却难以发挥数据价值，会员运营简单粗暴，缺乏精细化管理的思路和手段。在广告投放上的效果也不太理想，拉新和转化效果不佳

38、，ROI低于平均水平，让品牌对拉新失去信心。现在，企业通过Convertlab一体化营销云打通全链路触点数据，结合深度用户画像洞察，激活数据价值。通过智能模型和算法，聚焦精准化沟通驱动业绩增长，从公域传播拉新到私域促活转化，互相联动形成有效营销闭环。日化行业全链路品牌升级体验电商大促从百万级上升到千万级 Convertlab可复用的品牌零售私域解决方案受限于传统营销模式，存量会员运营低效且耗时，缺少自动化营销工具会员部门痛点会员ID打通率仅8%，沉睡会员占比75%；会员属性信息单一，且外部渠道未打通；会员模型分析较浅，发券活动ROI低。痛点一IT部门痛点缺乏完备的用户SuperID打通工具及标

39、签体系建设；营销人群需手动圈群进行，效率低下。痛点二商品部门痛点新品研发缺失用户洞察来驱动；用户反馈依赖传统人工手动收集。痛点三电商部门痛点缺少精准触达运营工具；会员运营精细化待提升，无法对会员内90%未消费人群进行重定向触达。痛点四市场部门痛点多家供应商，数据分散；无实时营销监控能力；效果数据回溯困难且效果数据需手工分析。痛点五客户痛点24扫码获得更多资料25全渠道洞察消费者，让数据驱动营销变现，实现个性化自动化营销解决方案数据治理洞察客户补齐及沉淀一方数据，并将全渠道数据打通；构建形成全渠道消费者360度画像；建立初步标签体系，深入洞悉用户行为属性特征。应用营销场景实现创收针对核心营销场景

40、（如：拉新转化、沉睡唤醒）设计落地策略；提供简便易上手的自动化营销工具；营销人员实现灵活客群圈选，并进行个性化运营。优化用户旅程效果数据回流，并实现自动化分析能力建设；实现用户全生命周期的自动化运营，打造数字化运营闭环，并持续迭代优化。12326“后天就是11.11了，每天都能收到各种品牌的短信/微信轰炸，这个说送你优惠券，那问你对我们的产品满意吗，还有一个发今晚0-2点全程限时3件8折害，不仅想让我熬夜还想让我再多买几件，我的钱就那么好赚吗，好像还真是的。现在的品牌都比亲妈还懂我，推的都是我喜欢的。”依托于大数据而生的精准营销在电商领域真是发光发热，尤其是私域电商这块，通过品牌自己的流量池，

41、利用数据精准洞察，直接触达消费者，转化率高成本低。国内某知名生活日化用品品牌，其母公司去年完成了IPO上市，该品牌产品主打健康、自然，生产的棉柔巾受到妈妈们的热捧。通过对私域的精细化运营，该品牌官网、小程序和App等自有平台渠道增速相较于去年同期比第三方电商平台增长了好几倍。在去年疫情期间的时候，线下消费受限，为了打通线上和线下的经营场景，盘活全渠道数据，赋能品牌精细化运营，该品牌客户找到Convertlab一起探讨当下的瓶颈与未来的目标，以及自动化营销工具如何赋能企业，从而促进销售增长。Convertlab团队通过为客户搭建一体化营销云，以用户体验为中心，赋能企业私域精细化运营，全面推进品牌

42、数字化转型。下面，让我们一起来看看我们针对该客户的具体策略和执行。27微信生态营销触点打通线上线下互通融合02客户基于微信生态，将小程序的用户跟公众号的用户做互通，公众号的用户要跟社群的用户做互通，线下门店导购和线上社群的用户做互通。“三通”之下分析完整的用户生命旅程，从内容营销+数据运营双管齐下，对各个营销环节精细化运营，来实现倍速增长。数据治理实现消费者身份统一构建360度客户画像01结合客户的业务场景，设计数据治理方案。我们基于人、货、触点三个维度，打通了门店、官网、微信小程序、电商订单、企业微信、社群等数据，进行全渠道整合，实现消费者身份唯一ID标识，并统一识别其特征。当消费者身份ID

43、标识打通以后，对开展营销活动有精准的指导意义，首先能够清晰地看到客户画像，其次是在第三方平台投放广告阶段，能够减少对消费者的广告干扰。最后是通过数字化线下品牌活动，补全和沉淀消费者信息和行为数据，完善消费者画像。如线上扫码报名去线下门店参与活动、线下门店扫码参与H5小游戏等形式。对全渠道数据进行全面立体地分析与洞察，把不同门店会员在不同时间的贡献度、利用经典RFM模型把人群与商品结合、结合会员偏好地区等方向进行用户分层，得出多维度的消费者360度画像，建立标签体系。基于标签体系，企业能够在客户的生命周期中，通过持续的互动，来实时、动态、全面地不断修正消费者画像，让客户的竞争力又上了一个台阶。2

44、8过去线下场景以导购个人主观能动性为核心，吸粉方式单一，并缺乏数据支撑，回溯入会指标和销售来源困难。现在通过线下带参数的二维码投放，线上个性化引导消费者丰富个人信息，入会指标可量化，客户来源可追溯，还能为品牌提供及时主动触达消费者的能力，通过新人礼促进会员入会，便于后续开展强针对性的营销活动。拉新引导过去新粉关注品牌的旅程相对单一，未能有效使用新粉48小时窗口，进行多波段跟进促消费，且触达方式仍以推文为主，缺乏多种素材及形式联合沟通。现在，牢牢把握新粉48小时窗口，促进消费者首单转化，洞察储备用户品类偏好。根据首单购买，反哺用户品类偏好标签，多波段式跟进触达。首单转化29过去缺少工具对会员数据

45、进行细分维度圈选分组，无区别化权益推送，转化率低，优惠券推送ROI低，难以获得提升，需分别去不同供应商平台进行权益发放，缺少“一站式”数字化营销平台。现在根据系统用户模型圈群，通过对消费者的购买力判断、用户偏好品类、用户偏好渠道等数据分析进行不同策略的分渠道推送，实现“一站式”个性化权益发放，从而提高复购率，优化优惠券投放ROI。会员复购过去很多品牌的大部分营销预算都放在了获客阶段，却忽视了争取一个新客户比维护一个老客户的工作量和成本会高出5倍以上的事实。现在通过对品牌沉睡用户细分，梳理出定向的人群包，进行策略测试迭代，用偏好利益点与个性化文案设计，通过精细化大规模用户运营策略，激活转化用户。

46、沉睡用户唤醒30过去手工离线捞取消费者的领券是否核销，加购是否下单等信息，错失转化最佳时机。且小程序内的流失行为未能及时捕捉，导致消费者沟通缺乏个性化，消费者转化路径未建立体系化管理。现在通过营销自动化工具，获取消费者交互行为，实现小程序内用户生命周期管理，针对“跳出”及浏览未下单消费者进行重定向营销，快速召回消费者，降低营销成本，获得转化和客单价提升。电商重定向过去门店导购，全凭个人兴趣发展和沉淀客户，缺少与客户沟通的契机和节日关怀物料，无法精细化运营社群里的客户。现在通过自动营销系统，赋能门店导购进行私域社群运营，可以发展忠诚客户为KOC（关键意见消费者），设置相应的推广活动，赋能KOC实

47、现裂变拉新，同时用数据量化导购的业绩，提升导购销售积极性，实现门店业绩上升。赋能导购社群运营31自动化营销工具赋能私域运营带来业绩增长的喜悦03在某次电商大促节点上，该客户通过我们的自动营销系统，多段循序渐进式对客户进行触达，维持大促热度，不断刺激转化。最终实现客户的会员购买转化率翻了不止百倍，产生销售额从之前的百万级别上升至千万级别。目前该客户的私域会员已经破千万，坚持数字化转型和多触点布局，将线上和线下消费场景融合，通过自动化营销系统打通全渠道数据，赋能企业精细化运营。原本花一个月才能完成一场营销活动，利用数字化手段，每月甚至可以做两到三百场。原本耗时耗力的用户画像分析、消费者运营数据及活

48、动复盘等工作，运营人员也可独立操作完成，无需IT部门支持。该客户为同样拥有线上和线下零售品牌企业，提供了一套可参考借鉴的数字经济时代下的增长思路。美妆行业数字化零售先驱者案例全渠道高端宠粉新一代美妆集合店的定制体验搭建品牌专属私域流量，掌握私域密码，实现线上线下一体化线下流量如何线上高效承接系统孤岛未打通，用户线上线下体验不一致。痛点一平台线上流量成本急剧升高如何低成本获客的同时又高效 传递品牌价值成为品牌新课题。痛点二海量商品如何高效匹配用户如何将对的商品推给对的人，避免用户挑花眼。痛点三门店流量如何线上可视化全国多门店每日大量客流，如何将线下流量可视化赋能商业决策。痛点四客户痛点32扫码获

49、得更多资料33全渠道用户运营，打造个性化定制数字化体验解决方案全渠道用户运营打破系统壁垒，全渠道用户身份打通，并建立完善的会员运营体系。多样化营销手段系统提供支持多种营销工具，帮助品牌实现多样化的营销创意创造与推广。个性化定制产品方案通过肌肤问题处方式互动问卷，了解用户真实需求，推荐最合适的商品。123用户主动型流量采集通过布置店内带参二维码，将线下流量线下可视化的同时，赋能店铺运营与商业决策。4近两年，整个私域业态呈现爆发式蓬勃发展的势头，作为成熟度较高的赛道，中国美妆护肤行业规模达到了5000亿。其中美妆集合店、功能性护肤等赛道预期增速更快，预计未来五年复合增长率接近25%，到2025年将

50、达到千亿市场规模。由“内容种草”引发的用户主动搜索及进店体验已逐渐成为当下美妆行业的主流消费行为，将线上线下的全渠道打通也成为了行业共识。一方面，互联网新品牌在历经全民“种草”热之后，正主动寻求搭建线下流量池；另一方面，电商平台的流量红利逐步触顶，传统美妆品牌在纷纷出击线上的同时，也在思考如何通过线上线下全渠道运营获得新的转机与增量。34该品牌在上海的某线下门店不仅在外观上进行革新，采用红砖搭配水泥的工业风设计，保留了原址的咖啡文化以及新概念的运营模式。试图完成与线上的互补，在强化购物体验的同时提升便利性，延长顾客在店内的停留时间，表达极致品牌服务概念，并将购物空间转化成为了一个“多元空间”，

51、让美妆消费成为一种时尚。对于该品牌以及Convertlab而言，如何为用户提供有价值、更精准和更便捷的服务，打破线上和线下割裂的消费体验，带给用户“千人千面，千人千妆”、量肤定制的个性化服务，是整个团队一直以来思考的问题。用户运营精细化的基础工作：建立全渠道会员体系 自动执行差异化沟通策略01在DTC的新形态下，通过线上线下一体化，才能完成整体用户体验的极致运营，并提升互动效果。打通线上线下的客户需求和数据，让用户在此基础上形成全渠道的One ID身份统一，再进一步做大规模的个性化沟通，需要提前做以下三项基础工作：35首先，扎实完善信息架构。中心化信息与数据管理，是赋能个性化触达与商业洞察的基

52、础。品牌需要建立信息交互中心，包含了负责数据存储和归类的信息集合中心、负责投放和转化的信息触达中心以及负责分析和反馈的信息处理中心。其次，全域用户ID打通。客户的全渠道身份的统一包含了三个维度的工作用户360度画像、用户标签（特征、行为、商品以及内容标签）以及特征人群圈选分组。实现用户线上线下体验的一体化，包含了线下渠道以及包括了公众号、微信小程序、天猫在内的线上渠道，消除数据孤岛，洞察全渠道，才能避免过度打扰，提升用户的体验。例如：对用户进行个性化发券、会员生日关怀、会员升级通知的时候，如果提前分析用户全渠道历史购买数据，洞察用户的品类消费习惯，综合利用不同维度的个性化沟通方式，可以极大地提

53、升了营销效率，在该品牌的实践中可达到客单价430%的提升。另外，在日常的个性化触达如何推荐给客户适合的产品，门店的地域与天气是其中需要考量的因素之一。例如：9月的北京已经干冷，同期的上海还有点潮湿温暖，在给会员做护肤品推荐的时候，就需要依据地方环境气候等因素考虑用户更需要保湿，还是要修复为主导的产品。这些个性化的沟通都需要打通用户全域的ID，深刻了解客户的真实需求。36再次，全渠道会员用户分层运营。定义用户阶段核心目标和需求，设置等级权益，为用户提供更好的福利。为了有效实现用户留存，该品牌 针对不同层级的用户制定了不同目标与销售策略。对于新注册的Sliver V1客户，重点进行产品种草，随单送

54、小样等方式，引导用户找到适合自己的产品；对于Platinum V2、Diamond V3客户，通过积分提醒、生日祝福、分享裂变等多种方式进行客户沟通回访；对于Black V4的客户，通过引导老带新，以提升用户复购转化率和用户粘性。37基于疫情衍生的社群内容运营，让用户对品牌感知更强并获得来自品牌的人文关怀。上海疫情期间，该品牌在上海的品牌私域社群内免费派送防疫礼包，礼包包含防疫与洗护产品。站在用户的角度考虑需求，为封控在家的用户们提供切实的“宠粉”关怀。这样的互动会吸引用户主动转发裂变，这次活动上线仅半小时就有超过万人参与，新用户留资率达到70%。此外，在一些日常的场景中，如果客户在线下购买了

55、敏感肌适用的产品，品牌会根据后台数据做各种商品的关联性分析，在用户下一次购买时，推送更符合用户肤质的关联性商品推荐，为用户提供更多、更普遍且适宜的商品选择。在精准定位用户商品需求与偏好之后，也可以通过“主题活动”激发裂变式的传播，让用户与用户之间，用户和品牌之间形成更深层互动，从而让用户获得更优质的信息和服务。裂变互动个性化的关键所在：洞察客户需求 打造有温度的品牌私域02大规模无差异的品牌与客户的沟通，不仅不能带来用户对品牌的认可，而且会一定程度的打扰用户。在私域的运营过程中，了解客户的需求，打造个性化的裂变互动，是创造有温度的品牌私域的基础。38例如：该品牌开启的“拯救敏感肌计划”，用户通

56、过在小红书等发布相关话题内容，转发官方活动福利，获取无门槛礼券，主动抽取适合自己的高价值商品礼包。在之后的数字化营销互动中，对用户不断加深“定制美妆”的体验，通过上一次参与活动的特征人群，用个性化的手段，推荐给客户与自身肤质匹配的品类，最终拓展用户在品牌跨品类消费和使用的广度，真实想客户所想，形成、客户忠诚的体验和客户需求的探索。商品运营数字化的两点赋能：高效匹配用户需求与海量商之间的关系03该品牌的门店是仓储式美妆店，门店设计以体验为主，力求将线上店铺购物氛围搬至线下，灰色、水泥、金属等高冷设计元素风格吸引了不少消费者到店打卡。除了设计风格时尚新潮外，该品牌实体店最大的特色是将仓库搬到了台前

57、，一是希望让客户感受线上店铺独有的氛围，购物氛围更轻松。二是保留仓库功能，线上下单的地区包裹，也将从实体店发送，既可以线下体验和购买，也可以线上下单。39数字化运营能力的建设，不仅仅体现在用户运营，400+品牌，9000+SKU火爆的背后是数字化能力赋能商品高效运营管理。多样化的品类在满足新生代用户诉求的同时，为品牌带来的是一场内部管理的考验。在商品运营数字化的过程中，Convertlab帮助该品牌对全量商品的RFM分析，多维度定位商品贡献值，选择性淘汰低贡献值的商品，对商品的生命周期管理，有效解析海量商品的欢迎趋势；利用多渠道、多形式收集用户反馈，中心化管理分析，以及用户的反馈驱动商品的迭代

58、。商品高效运营管理随着Z时代新消费对“个人专属”需求的进一步增长，用户正迈入个性化升级的新消费时代。商品与用户需求的高效匹配，聚焦差异化，提供个性化定制的互动购物体验。此外，“定制美妆”的爆火，越来越多品牌聚焦在为用户提供差异化和个性化需求的定制产品和服务。该品牌主动发起“肤质自测问卷”调查，对用户完成个性化的肤质诊断，以此作为不同客户产品需求的依据。通过Convertlab数字化运营工具针对不同肤质的人群，发送不同的、适合用户肤质的礼券，例如：针对敏感肌-干敏肌的消费者发送“凝视/敏感60元礼券”，推送相关个性化的商品，让用户在海量的产品里，首先找到适合自己肤质的产品类别，自行挑选，节省无头

59、绪的试错。从“One For All”到“All For One”的定制化护肤方式，给用户带来服务体验的提升。对品牌来说，这不仅是专业感以及顾客的信任感的提升，同时对用户个性化的有效互动。用户买到了合适的产品，购买转化的ROI自然会提升。这样的定制化的服务，该品牌的经验是“购买的转化率达到45%”。当品牌受众逐渐增多，纷至沓来的个性化的需求和订单也会越来越多。像该品牌这样的美妆集合店也会不断受到运营的挑战。Convertlab数字化运营工具就是为了帮助品牌客户建立一套集规模化和个性化为一体的营销系统。通过海量的用户需求分析，标签规则建模，两者循环往复增添用户全渠道数据，优化数据建模规则，再得出

60、新的需求洞察，想用户所想。使得整个品牌服务呈现“人-货”最优状态。商品的个性化定制40门店客流数字化的体验升级：最大化门店私域属性04对于美妆品牌而言，“到店体验”是缩短用户“拔草”时间的重要方式之一，到店体验的用户对品牌兴趣度更高，也是更值得深度运营的目标群体。因此，门店作为微信生态外的重要公域，助力品牌实现公私域联动运营。该品牌将到店体验从店铺入口、卖场陈列、收银结账而来的用户关注公众号等手段做数据化沉淀至品牌私域场景中，在通过公众号运营来进一步的服务客户。如何将线下店从“销售场”转化为“服务场”，该品牌是怎么做的？在店铺入口处，用户可以主动添加企业社群码。在日常的社群运营中，每日设置自动

61、触发，推荐“今日社群福利回馈”以及“好物推荐”，在不停的推荐和介绍中，帮助客户找到合适自己的商品。店铺入口的扫码数据统计也可以辅助分析商业决策。例如：可以平均入口扫码UV占单日总UV的比重，结合现场的观察分析，“入口排队长，提留人次多”的原因，从而指导新业态的拓展。比如：上海某门店开放了一层、四层作为开放空间完全向城市开放，把自主投资咖啡以及子品牌柠檬茶放在其中，更加强调了该品牌的社交价值，同时又提升顾客的线下体验以及多元的服务选择。41Convertlab数字化工具批量创建货架的带参二维码，该品牌的消费者可以在货架上自主扫码，了解店铺的活动详情和新晋品牌的介绍。这些行为数据都可以支持品牌实现

62、多渠道及来源的分析、货架到访分析，从而优化货架的空间，完成主推品陈列的优化。为了更完整地了解客户的需求，还可以通过收银结账时，鼓励消费者填写购物体验调查的方式，收集用户需求和意见。这些珍贵的数据都可以进一步完善数据和消费者需求洞察，指导品牌的服务、选品策略。数字化门店的目标，即门店客流数字化，到店客户不流失。高效沉淀门店数据，对精准完善用户的需求，商品优化、门店规划都具有积极的意义。42线下零售场景所提供的体验、服务、“所见即所得”是它们对比电商场景的天然优势，特别是对于美妆个护品类的品牌塑造和用户拉新意义重大。该品牌从电商起家，数字化的布局侧重在后方大家看不见的地方，前方的线下门店主打浪漫的

63、的空间体验感以及极致的“宠粉”服务。正如打造消费天堂中所描述的：“相较单一的售卖货物，商超专柜存在的意义更多在于观看、触摸和体验各种各样的商品，这一举动让购物成为一种休闲。”与该品牌相对的，是传统美妆集合店的颓势。传统零售是以销售来驱动的，而当下崛起的零售新物种，更多是以服务和体验来驱动的。在疫情强烈冲击线下消费的2022年，该品牌依旧很火，通过像与Convert-lab这样的数字化伙伴合作，收集、整合、分析用户全渠道的体验，洞察消费者的“个性”需求，布局私域来实现消费者的精细化服务，是提升用户忠诚度、对抗销售周期波动、寻找业绩新增长的关键所在。白酒行业CEM线下线上一体化案例白酒品牌进化论：

64、营销数字化升级，品牌逆势增长传统化运营模式难以应对日益激增的行业竞争，缺少运营工具难以撬动运营效率行业进入挤压式增长发展白酒行业近三年产销量均呈下降趋势，品牌逆势增长需夺竞品份额；行业头部品牌正通过并购抢夺区域市场，客户品牌急需进行市场扩张；新兴品牌通过数字化营销争夺市场份额，客户品牌仍高度依赖线下经销商。痛点一品牌缺乏全渠道运营能力90%销售来自线下，线上运营乏力；线下销售场景高度依赖宴席，却缺少中心化地线索管理体系；品牌对线下大渠道及终端掌控不够，难以精准提高效率。痛点二渠道客户分散运营遇瓶颈用户私域流量未进行整合，用户信息散落在各渠道；用户个性化需求不能及时捕捉并落地到营销策略；缺乏对经

65、销商及销售渠的全局道管理，难以提高运营效率，且渠道之间缺乏粘性。痛点三客户痛点43扫码获得更多资料44数字化营销工具与专业策略咨询专家陪跑，助品牌达成逆势增长解决方案创新式扩大增长洞察用户画像及行为，实现个性化沟通；用户旅程梳理，线下场景推广数字化策略；通过线下裂变式场景，增强品牌影响力。渠道运营效率提升提供营销工具，精准洞察门店画像，提升门店价值；针对各销售节点，设计B端激励政策，设计可持续运营的always on策略；统一品牌形象，工具赋能经销商，节省沟通成本。积累运营私域流量打通全链路数据资产，快速积攒私域流量；设计激励政策，针对性进行线下用户私域转化；多样化营销活动，促进微商城购买。1

66、2345对于白酒行业来说，各大传统酒企从2019年之前开始已经着手布局数字化，还是有部分酒企是观望的心态。接着2020年新冠疫情爆发，没有人大规模聚会和举办线下宴席，主要依赖线下销售渠道的传统酒企开始花更多精力扑在线上，也更加坚定了数字化转型的决心。为什么说2019年是酒业数字化的元年？一来是市场环境的变化，大众消费接替政商消费成为白酒消费的中坚力量；二来是市场消费的人变了，80、90后成为市场消费的主力。过去传统酒企以销售渠道为核心的传统市场模式，需要面向市场与消费者进行数字化转型升级。在这个过程中，精准把握新人群的饮酒理念和白酒消费习惯，并通过他们所乐于接受的传播渠道和方式进行营销，就如同

67、抓住了新一轮上升周期的前进动力，对于白酒企业的未来发展至关重要。在数字化竞争更加激烈的2022年，传统酒企品牌急需通过数字化营销争夺市场份额，增强自身线上运营的能力，整合用户的私域流量，及时捕捉用户的个性化需求并落地到营销策略中。同时还需要加强品牌方对经销商及销售的全渠道管理，提高整体运营效率。国内一家知名品牌酒企找到Convertlab，希望利用数字化手段实现上述的目标。历时近半年，我们通过数字化营销工具与专业策略咨询专家陪跑，打通线上线下一体化运营，实现闭环式营销，助力该品牌达成逆势增长。接下来我们一起看看具体的解法。46线上线下打通：全渠道数据整合，从0搭建会员体系01在我们对客户的全渠

68、道数据进行整合时，遇到了一个难点是该客户其实已经布局了非常多的线上平台触点，不仅是头部的综合电商，还有一些垂直类的电商网站如酒仙网等等，线下的数据也来自不同的渠道，这使得将用户身份数据的合并的逻辑非常复杂。同时在实现One ID的时候，我们还需要梳理出后面的数据分类的对应规则与标准，比如用户的首次购买是哪个渠道，复购频率最高的是哪个渠道，这些用户来源归属于哪个部门等等，这些都需要梳理清楚。所以，当时我们的客户做了一个积极的决定，为了让各部门之间加强配合，专门新建了一个部门来与我们进行沟通，倾听每个部门的运营需求，最终把这些需求通过技术的方式落实到系统里。得益于客户的高配合度，我们顺利地推进了全

69、渠道数据整合的基础工作，在此基础之上从0开始帮助企业建立完善、统一管理的会员体系，并设定会员激励机制，鼓励多次购买提升价值感。47精细化用户运营：搭建6大标签类型，4000+标签体系02做好了基础的数据治理工作，现在就需要对用户进行分析和打标签。在过去该企业基本上是靠个人手工打标签，并且标签没有统一的逻辑与规则，不同的渠道对标签的定义都不一样，并且这些标签也没有按类型归类比较分散，难以进行全面的统计。经过Convertlab团队的针对各部门运营需求与渠道来源划分的标准，如人口基本属性、品牌沟通互动情况、白酒饮用行为、白酒购买行为等，为该客户企业搭建了完整标签体系，拥有6大标签类型，4000+标

70、签，通过多维度用户分层，实现精细化用户运营。这些详尽的标签体系也为后面企业开展自动化营销打牢了基础，可以通过更加细分的渠道、场景以及产品购买偏好，来精准触达消费者实现大规模个性化沟通。48一物一码：品牌直接触达消费者，数据反哺营销策略03受困于传统白酒行业的销售模式，从品牌总部、省级代理、区域代理再到门店经销商，中间经过了多个渠道，品牌方很难直接触达消费者，只能够从层层递进里间接获得消费者的数据以及相关信息。现在品牌方通过将过去的运输纸箱二维码、产品包装盒二维码以及产品瓶身二维码进行“三码合一”实现“一物一码”。这样一来品牌方可以通过扫一个二维码查看追踪出货信息、追踪物流信息、获得用户身份信息

71、；消费者能够扫码辨别产品真假、进行用户信息授权以及获得会员积分。结合Convertlab自动化营销工具，能够使得品牌方通过“瓶身码”这个渠道快速直连消费者，收集消费者的相关属性和行为数据，补全企业第一方数据。还能够将这些消费者沉淀在自己的会员系统里，构建企业自己的私域流量池，通过全渠道会员运营，进行二次触达和营销。49B端与C端联合：赋能经销商运营，实现“宴请”价值最大化04目前大部分传统酒企依然绕不开多层的经销体系，针对这样的情况还是建议两手抓：一方面酒企要自建渠道打造品牌官方店，打造自己的私域；另一方面也要通过数字化的方式，赋能经销商运营提升线下营销转化。在线下营销场景中，宴席场景是所有酒

72、企的必争之地。商务宴请已经被茅五洋头部企业瓜分了市场份额，于是我们的客户开始选择在婚宴、升学宴等类型的大众消费餐饮环境发力。那如何利用这个最大的线下饮酒场景快速扩充品牌私域流量池？如何把经销商、宴席主办方、品牌方三者之间串联起来？我们客户企业通过发起宴席营销活动，如为举办升学宴的家庭，主动提供气氛组表演节目，只要对方宴席上采用该品牌的白酒，即可通过企业官方微信申请，或者联系经销商向总部申请资源。如果用户从企业官方微信平台申请了宴席资源，那么品牌方会直接根据地址，安排给就近的当地经销商来承办，酒也会从经销商对应的库里出货。实现总部与经销商的营销联动，为消费者也带去了额外的价值。同时经销商还可以利

73、用Convertlab的营销自动化工具，结合当地的节日场景，制作相关活动物料如朋友圈海报、裂变分享海报、以及抽奖海报等，主动发起营销活动获得品牌方总部的资源支持。参与的用户可以凭借对应的海报截图到线下门店去进行核销，经销商引导客户关注品牌方官方公众号进行沉淀。50可持续运营：全渠道会员运营，形成闭环式营销05过去传统酒企的营收大部分依赖于线下渠道，这种销售结构在面临疫情时受到了不少的冲击，很多酒企开始寻求线上的流量，但销量依然不佳，有一部分原因是缺乏运营的有效支持。对我们客户来说，他们的线上销量更依赖于电商平台，虽然有自己的微商城，但是缺乏运营活动经验，通过Convertlab的自动化营销系统

74、，提供该品牌微商城的活动系统支持，针对不同的营销场景设计了一系列的营销策略，并且通过不断地迭代用户运营策略，为全链路活动赋能，形式闭环式营销。如在新品上市和传统节日场景，通过测试存量人群和增量人群在不同触达方式下的首购和复购转化，给到在不同场景下的营销策略。该客户企业通过Convertlab整合跨部门跨体系需求，搭建了自己的CDP客户数据平台与DM Hub营销自动化平台，制定品牌专属运营策略，同时提升B端与C端客户价值。在项目启动2个月内，用户总数增加了200%，可运营用户总数提升了50%，全渠道用户运营效率提升了50%并且持续赋能线下渠道。对客户来说这次项目的成功，还有一个巨大的价值是让品牌

75、方能够直接触达消费者。之前受限于多层级经销的模式，现在品牌方对消费者有更深入的了解，能够对沉淀下来的会员进行精细化运营，通过营销自动化工具经营自己的私域，从而实现复购率的提升。51为什么2023春晚赞助商都是白酒企业酒水营销数字化的价值在哪酒水洞察2023年春晚，清一色的白酒成为了春晚联合赞助商，比如，贵州茅台、五粮液、舍得酒业、山西汾酒、古井贡酒等多家白酒企业以各种各样的形式在各台春晚“亮相”，刷足了存在感！不仅如此，包括国窖1573、泸州老窖等白酒企业，也继续在2023年澳网等春节期间的国际顶级体育赛事中亮相。种种高调的露出原因，可能是在过去一年里白酒企业获得了不错的业绩，大手笔投入才会如

76、此得心应手。据悉，2022年12月30日，贵州茅台率先发布2022年的业绩预告。公告显示，2022年贵州茅台预计实现营业总收入1272亿元左右，同比增长16.2%左右；山西汾酒披露的2022年年度业绩预告显示，预计公司2022年实现营业收入260亿元左右，同比增加30%左右 行业专家表示，2023年酒企的业绩预计将持续增长。业绩预增的主要原因是，市场需求和结构和酒企产品结构和营销渠道的进一步优化。从宏观角度讲，中金基金也表示：预计2023年伴随线下业态的复苏，白酒、餐饮、酒店、景区、医美、黄金珠宝、百货零售、品牌服装等细分方向或展现更高的短期业绩弹性。去年，Convertlab数字化案例实践中

77、已经分享过酒水行业案例。通过我们的观察，Convertlab服务过的各大传统酒企已经从过去传统的销售渠道为核心的市场模式，转向面向直接面向市场与消费者的数字化转型升级。移动互联网、消费升级的大浪潮，助力了酒业零售垂直领域的发展。酒水市场容量以万亿计，其消费也具有高频性、高黏性的特征，但到目前为止，酒业的销售终端仍然分散化，资本市场的入局主推以及宏观利好形势下，酒业零售正在处于一个新时代的开端。酒水零售市场这几年都在做什么？52有观点认为酒业零售分为四个阶段。即：1.0时代的夫妻烟酒店；2.0时代的酒行连锁，超市卖场；3.0时代的B2C电商，包括垂直酒类电商，平台电商加码酒水类目；4.0时代的酒

78、类智能零售。从Convertlab服务过的大型酒企来看，酒企普遍认识到了酒类零售升级变革的重要价值。首先，酒业零售的变革，能匹配酒企的供应链需求，助力品牌商的健康发展。其次，酒类连锁零售升级改造核心是，通过加盟/翻牌店的形式，将传统烟酒店进行统一化的改造，继而协助品牌商更好的陈列推新。这是烟酒店赋能的关键环节之一，无论是对品牌商，还是对小店提升经营毛利，都是最为重要的一点。另外，从烟酒店自身的运营来看，由于单店的线下采购量小，需要外部平台加入，协助做强供应链，提高营销响应率，稳固零售消费终端，降本增效才是关键。基于这几点，线下线上的酒业零售改造具有巨大的空间，也是酒业数字化营销之所以能发挥价值

79、的外部原因。在以往的酒业数字化发展洞察报告以及Convertlab分享的酒企数字化案例中，我们常说，传统酒企品牌急需通过数字化营销争夺市场份额，增强自身线上运营的能力。通过整合用户的私域流量，及时捕捉用户的个性化需求并落地到营销策略中。这些数字化的变革是酒企智慧零售的基础且关键的第一步，2019-2022年中越来越多的酒企客户已经让我们意识到，走在前面的酒企已经做到或者说已经着手在做门店运营的数字化以及营销的数字化。洞察酒水的数字化，首先我们先来洞察酒水的消费。作为长保产品酒水，消费者对配送时间的要求并没有那么迫切，而且长期用酒的消费者，后备箱通常都会备酒。因此，酒水零售的关键在于对本地化消费

80、者需求的洞察上，并以此调整经营的产品结构、促销政策、甚至是品鉴设计等。另外，酒水消费相对常规快消品，差异性比较大，不同区域在价格带、口感、场景消费上都存在很大差异，甚至相邻的地级市，消费者对酒的消费认知，在主流价格带上也存在不同消费偏好。酒企智慧营销的价值53因此，消费的差异性导致酒业零售在经营管理以及营销运营上呈现出更多的复杂性，这也就对酒业零售企业在运营管理方面提出了较高的要求，也是酒企智慧零售的价值所在。对于酒企来说，数智化除了从供应链角度，强调精准分销、智能动销、新品铺市的的角度赋能企业的增长。通过AI算法体系，根据门店用户的店铺标签和每一个SKU的商品标签，精准匹配相应的专属个性化购

81、物体验，帮助门店快速找到最合适、最赚钱的商品，也是在数智化营销角度赋能酒企降本增效。将商品在门店有效展示和陈列，并第一时间获得反馈，基于有效反馈进行调整，才是提高单店盈利能力。有流量，能转化，在复购，这是单店经营的本质，也是我们常说数字化营销工具在酒企智慧零售中存在的意义。根据Convertlab的经验，在以往的酒企智慧零售的成功经验和案例中，我们罗列出4-5个酒企数字化运营的几大场景。包括线上线下消费者数据打通，从0搭建会员体系；精细化用户运营建立6大标签体系；一物一码让品牌直接触达消费者，数据反哺营销策略等，这些场景都能很好的解决我们客户的问题。在随着国内防疫政策的优化，叠加稳增长和扩大内

82、需政策的落地，市场对于2023年经济和消费复苏的信心逐渐增强。酒企智慧零售将会给酒水零售开启新的时代，并在线上线下零售领域建立超级增长的优势，酒企向上增长的方向越来越明确。酒业的所有生产、销售、消费环节的数字化正在进行，酒业智慧营销也在向上增长的方向中扮演重要角色。家电行业全渠道会员精细化运营电器品牌如何稳扎稳打“从0到1”实现“分步式”会员精细化运营思路粗放式经营已难以为继搭建“从0到1”全渠道会员精细化运营前途不明数字化系统能力的空白掣肘数字化转型进程痛点一缺乏自动执行差异化的沟通策略亟待建立个性化客户旅程管理痛点二用户分层运营策略缺失全渠道会员体系搭建缓慢痛点三客户痛点54扫码获得更多资

83、料55搭建数字化基础设施从小范围A/B测试到全渠道会员精细化管理解决方案基础设施搭建完善营销云系统架构配合小家电，双11实践数字化理论，提升运营能力设计会员标签体系赋能人群分析和营销活动123设计埋点规则，帮助品牌优化消费者前端旅程4对于电器市场来说，一方面，产品同质化现象严重、用户注意力碎片化、线下用户流失等等，已经愈发成为行业的痛点。另一方面，线下的门店呈现出疲态，动辄拥有上千家门店的电器品牌，不仅要跟同行竞争，还要跟电商平台做竞争，在618、双十一等大营销节点通常都会手足无措，线上线下打得一塌糊涂。面对庞大的线下用户数以及多渠道拉来的新客户，如何让他们聚流到品牌自己的私域流量池，让品牌能

84、够直接，且持续地沟通、培育、提升用户粘性和忠诚度，是实现电器行业数字化转型路上绕不开的关键难题。56近些年，电器行业的普遍现状及痛点：数字化系统能力的空白 掣肘数字化转型进程 首先，很多电器品牌其实已经拥有了微信公众号、会员小程序、商城、APP、官网等业务应用前端，但是这些前端应用的产品能力一般，品牌自我的运营能力有限；另外，国内大部分电器企业数字化中台管理，同样呈现出一种“不知如何下手”的状态，且平台的运营能力较弱（根据相关行业调查显示：大部分电器品牌的业务平台分散，会员中心、礼券中心甚至处于缺失的状态）。即使走在数字化前面的企业，他们已经拥有数据中台，同样存在诸多能力缺失的问题。这些问题包

85、括数据采集、数据治理、数据建模以及应用能力不足；另外，会员数据、订单数据、小程序商城数据等分散，导致全渠道数据应用代价太高。缺乏自动执行差异化的沟通策略 亟待建立个性化客户旅程管理 Convertlab数字化服务团队经常讲的客户全生命周期管理模式，在很多电器行业企业的运营管理中仍旧是一个运营难题。具体来说，比如：在“建立品牌认知”阶段，很多品牌还是主要以“品牌广告”为主，缺少引流到私域的“效果广告”策略。通过电商直播吸粉后，客户流失率较高，也未通过私域运营进行下一步的转化，让拉新活动成为“一锤子买卖”；在“培养兴趣”阶段，客户触点渠道有限，无法在一个平台上进行统一地数据搜集，成为企业全渠道数据

86、管理的门槛。从而，导致企业没有合适的手段、方式来实现会员的统一的招募邀约以及效果追踪，并且缺乏潜在客户的培养与跟踪的策略；在“实现客户购买”阶段，很多企业同样存在两大突出问题。首先，对已购买的会员触达单一，自动化、个性化营销能力不足，导致效率低下且“转化率”长期处于中下水平。另外，由于过度依赖于传统第三方电商，以及品牌忠诚客户的“躺平式”运营手段，客户的“购买潜力”未得到完全的发挥；57在“维护客户忠诚”阶段，企业缺乏数据洞察来定义高价值和忠诚客户，由于用户分层的策略缺失，导致对消费者的需求反应迟缓。缺少数据驱动能力，无法通过数据分析提升会员活跃度。用户分层运营策略缺失 全渠道会员体系搭建缓慢

87、 对于数字化认知水平水位以上的新零售行业，例如：美妆、鞋服等，会员体系的搭建早于很多行业。而对于传统的电器行业来说，由于商品属于中频消费品属性，很多品牌其实都是刚起步搭建会员小程序，且未开始筹建会员体系，会员的营销手段多依赖以大的电商平台会员政策。由于这些限制因素，一方面，导致了品牌的公域流量难以私域化，整体运营效率低，难以实现从引流、留存到复购的自闭环链路；另一方面，严重限制了个性化沟通以及用户分层运营的策略实施。面对当今大环境和市场用户需求的变化，很多国内电器行业品牌都在求变，它们通过结合互联网+信息时代的新需求变化，开启了营销数字化变革。国内某知名电器品牌客户数字化团队2021年就意识到

88、这个问题，非常前瞻性做了数字化组织架构调整，并着手企业营销数字化业务转型。近年来，该品牌产品营销策略重心逐渐从传统“线下”向新兴“线上”转移。进一步加快了布局会员中心等线上、线下业务渠道的步伐，希望通过加强与消费者的互动，深入了解消费需求，构建更完善的线上营销体系。就在此时，他们找到Convertlab希望通过数字化营销云解决方案，从公域到私域，从线下到线上的全域营销闭环链路的搭建，实现会员用户的扩容和价值提升，从而推动业绩的增长。58试水双十一A/B测试会员用户分层分群运营前后效果对比01全域会员的数字化价值一直被提及，但基于或内部系统无法打通，或外部多端割裂的原因，其数字价值很难实质上被应

89、用。Convertlab结合该客户的实际业务情况，以天猫官方旗舰店为样板，与品牌数字化运营团队陪跑，建立全域会员运营的认知。通过“分步式”的方式有计划、有组织能力的，去有针对性的对会员进行分层洞察，并随之以行之有效的运营策略，提升品牌全域会员的生命周期价值。在此期间，品牌数字化运营团队经过深入洞察和缜密的活动规划，开始了一场2021年双十一数字化运营“测试”。他们将整场活动分为预售、现货开售、双十一爆发三个阶段。通过将用户分为：新客活动前某段时间内新注册的会员；老客按照用户分层分群逻辑有过购物行为的会员，同时也根据数据洞察逻辑，将“老客”分为人群A/B/C,针对不同的人群提供不同的运营活动推送

90、，来观察运营效果。在预售阶段，通过天猫可触达的渠道，对新客以及按照“高消费、高净值、高复购等或者城市小资、家庭主妇、职场青年等标签”定义的老客“人群A”，对其发送与其购买或浏览过“产品关联”的推送；在现货开售阶段，基于大盘数据的洞察，对“短信响应较高的人群等”老客“人群B”，推荐预售爆品以及产品关联的推荐；在双十一爆发阶段，“对加购及未购产品”的老客“人群C”推送现货爆品推荐。在品牌2021年双十一的天猫单渠道的运营试水过程中，A/B测试显示对比控制组，天猫官方旗舰店GMV增长了近500w+，净增下单人数2w+。这个结果，让品牌客户看到了会员用户分层运营的价值。59标签规则建立 全域会员精细化

91、运营洞察人群特征 搭建完善的标签体系02品牌建立全渠道信息中心，包含了数据的存储以及归类，是数据管理赋能个性化触达与商业化洞察的能力。Convertlab营销自动化MA平台-DM Hub，帮助该品牌从集成全域数据资产、提升营销运营效率到实现的数据应用，实现精细化运营的系统基本架构的建立。在此基础上，Convertlab营销云服务团队协助该品牌，设计了全渠道详细的会员标签体系规则，将客户的标签体系分为四大类：消费者标签、运营场景标签、会员管理标签、模型预测标签。通过基础的人口学的属性、渠道偏好、会员价值及客户阶段、前端行为等补充人群画像，总共建立近200+个消费者标签；根据活动的类型，对参与过活

92、动的消费者打上对应标签，并通过这些标签快速服务于相似活动，建立近50+个互动转化类、渠道沟通场景类、售后咨询类等运营场景标签；通过会员标签支持日常会员运营工作，从活跃状态、会员归属、会员服务（售前、售后）帮助客户设计50+会员管理标签，提升会员运营效率；另外，通过数据分析，利用产品需求强弱、家电耗材的购买、配件的更换实现智能场景的推测，建立模型预测标签；从四个维度，建立完整的会员标签体系，赋能人群分析以及营销活动。60根据业务需求设计埋点规则优化消费者前端旅程03在数字化营销时代，用户获取信息的渠道更加多样化，这就意味着数据采集的渠道也更加多元化。数据采集是我们分析数据处理流程的第一步，如果不

93、能准确、全面地采集到数据，会导致后面得到的数据洞察结果不准确甚至是错误的。在数据采集过程中最重要的是数据埋点，一方面要能识别用户跨渠道的行为数据及其代表业务意义，另一方面企业要了解各类集成方式，让集成投入适配在不同的场景使用或分析模型中，企业可快速依运营策略执行有效的场景流程。Convertlab营销云团队按照品牌的业务需求设计埋点规则，帮助品牌优化消费者前端旅程。通过梳理，品牌数字化运营团队，从“点击会员进入会员小程序”到“售后咨询”，对客户注册旅程、产品绑定旅程、热点活动跟踪、商品购买流程、售后服务旅程等多个场景建立了70+个数据埋点。该品牌数字化运营团队通过在各渠道用户客户端埋点规则建立

94、，采集该品牌用户的精准行为数据，并且把这些数据与其他渠道和方式收集的数据进行整合和归一，生成标准的数据模型，供给企业后续的营销和分析使用，让企业真正地把数据用起来，最终辅助企业精细化会员运营。61用户运营从【公域】走向【私域阵地】04通过业务假设的人群画像以及推荐逻辑，结合营销活动每个关键时刻，该品牌数字化运营团队根据自身业务需求，在品牌大促的尝试中取得了预想的效果。通过复盘，品牌加深了对数字化会员运营的认知，证明私域用户沟通的重要性。Convertlab数字化营销云服务团队经过一年多的陪跑，与品牌数字化运营团队确认了下一步数字化沟通的策略即：用户运营从公域逐步走向私域阵地。该品牌数字化运营团

95、队制定了适合自己的“分步式”数字化实施路径。以该客户目标用户为运营中心，打造以产品+服务+社交为核心的私域平台。打通用户、数据、营销整体闭环，用数字化赋能营销，沉淀品牌私域流量池，产生价值。搭建会员体系，盘活私域：公域广告引流小程序，产品绑定享延保，会员积 分激励等；构建商品标签，借助算法工具构建消费者画像，用于营销活动：梳理商品数据，构建商品标签；通过购买关联构建消费者画像，运用于小程序营销活动；通过自动化工具搭建客户旅程，提升运营效率及LTV：新客首单培育，一次客复购培育，忠诚客跨品类复购引导等。“2022年，基于私域的交易生态将有机会迎来规模性的爆发，这意味着2021年将成为品牌构建有效

96、私域的基建关键年。”行业逻辑显然已经变了，该案例客户正好于2021年构建了自己的私域基建，事实证明今年它迎来了规模性的增长。我们不得不承认，在过去，无论是百货、超市，还是电商，核心逻辑都是围绕着“场”做漏斗形转化。但当流量追逐走向存量竞争、线上获客成本高、线下转型需求强烈，关注“人”的逻辑则需要“精细”些。零售商家的“货”和营销策略，均是根据消费者特性进行精细化运营，并致力于精准获取流量，降低获客成本，实现流量的可沉淀和可复用。家居行业消费者全生命流程个性化沟通案例营销如何从“高效”到“有效”3大个性化场景提升家居行业私域转化率会员结构不清会员服务同质化会员管理不系统痛点一历史庞大的会员量也会

97、让企业束手无策现有的人力并不足以服务好会员顾客痛点二单场营销活动在耗费大量的策划时间的同时也耗费大量的人力物力痛点三客户痛点消费者采购需求极其个性化，会员结构不清，执行营销活动耗时耗力62扫码获得更多资料63解决方案家居行业消费人群再思考改善拉新环境 通过精准人群包投放节约投放成本会员精细化运营构建全生命流程的标签体系123家居行业数字化第一步已迈出接下来才是挑战4一直以来，家居行业似乎离互联网很遥远，家居消费存在地域、气候、建筑结构、个人喜好等差异，再加上家居产品单价高，消费频率较低，消费需求的碎片化的特点，相比常见的大众消费产品，家居行业是一个非常传统、难标准化、难数字化的行业。如何在家居

98、采购极其个性化，品牌巨量SKU的情况下，聚合并理解每个消费者的需求？如何在粉丝基数庞大的情况下，形成千人千面的个性化沟通？成为各大家居企业的数字化的重要课题。前些年我们可以看到，家居连锁品牌客户正在或已经建立线上经营体系，试图打破了空间限制，帮助企业解决碎片聚合的难题。Convertlab早期的家居客户，也利用自动化营销工具已经实现了大规模的个性化沟通。更有走在前面的客户，已经开始了更进阶的玩法：打通数字化营销闭环，通过数据赋能业务开始根据消费数据反馈，尝试C2M经营生产模式。我们通过服务过的大大小小的家居品牌客户，分享Convertlab家居行业数字化成功的经验，解析不同家居品牌、在不同阶段

99、，对行业数字化的理解以及数字化成功的家居品牌，都有哪些可复用的解决方案经验？精准化广告投放，构建自动化、个性化营销场景64家居行业消费人群再思考01家居行业是最注重线下体验的行业之一，传统的家居行业主要以“场”为交易中心，交易行为属于传统的“买-卖”场景。在传统的家居行业的这种消费场景之下，品牌商一是无法知晓自己的消费群体在哪里；二是无法近距离接触用户；三是无法“以用户为中心”对用户进行精细化运营。另外，伴随经济的发展，消费者审美观念的改变以及主要消费群体“Z世代”消费者购物习惯的改变，家居行业品牌客户已经越来越意识到消费者的改变线上化、需求多样化。在这种情况下，一部分家居企业认为电商就是数字

100、化，认为登录京东和天猫，或者自建电商平台，就是完成了数字化转型。但其实，数字化成功的要素并非仅仅是跟着消费者的流动，同样将产品搬到线上，也不单纯只是建立了简单的、新的线上联接关系。Convertlab服务过的某大型连锁家具零售企业，在国内拥有20余家门店，透过微信、小程序、官网线下渠道招募会员，全国积累超过千万粉丝。从线下走向了线上，但该企业同样面对了两个另外两个难题：1、消费者采购需求极其个性化，品牌 SKU 超过千种，家庭成员组成不一、住处空间大小有别、设计风格迥异，面对海量粉丝与会员采取单一形式的营销手段早已过时，急需建立能应对千人千面的个性化沟通体系。2、由于粉丝数基数庞大，倚靠纯人为

101、的用户个性化运营耗时而不切实际，营销自动化管理成为品牌必然之道路。数字化的成功是对用户的需求的深入了解，通过企业消费者各类数据的洞察和利用，从而自动化、精细化的运营来解决企业运营的高成本和转化低效的问题。这是Convertlab家居行业品牌客户的需求，也是早期家居行业数字化的第一步。65改善拉新环境通过精准人群包投放 节约投放成本02在广告投放运营中，精细化广告投放运营的效果是集团关注的重点。就拿在朋友圈广告投放来举例，目标人群用户画像不精准的话，投放转化自然不会高。过去，集团坐拥大量会员数据，却难以发挥第一方数据价值，在广告投放上的效果也不太不理想，ROI低于平均水平。此外，从媒体投放平台去

102、做广告投放，经常会过分的依赖投放平台的能力。这些媒体平台的广告投放策略、媒体的人群包数据，对于企业来说往往不够精准。数字化工具的应用可以帮助集团利用自有粉丝的一方数据的高价值种子（人群）包，在公域做人群放大，并去追踪人群包放大之后的ROI，实现公域投放的数据沉淀，有效衡量公域投放的价值，并且提升拉新转化率，节约投放的成本。会员精细化运营构建全生命流程的标签体系03 会员管理 vs 会员运营 以“体验式”的消费为主的年轻消费者群体，正在成为市场消费的主力。他们鉴赏商品的好坏不再将产品品质、用户评价、价格列为首要的因素。如果企业还停留在消费折扣、积分换礼的层面，是难以提升客户入会的意愿以及后续的“

103、下单”转化。传统的会员管理，只拥有客户的基础资料和交易总额，会员精细化运营的要求搜集更细致的行为数据和交易明细，精确地全方面地为单个顾客画像。商家才能够差异化地会员沟通，营造体验式的消费场景，才能挖掘会员的需求。这一点给家居行业的“会员管理”带来了新的营销挑战。66当今营销生态要求用户的数据有更丰富的维度。企业需要通过积分体系等功能保持客户的活跃程度，分组、标签等功能也是用户账户管理的重要部分。在Convertlab DM Hub产品中客户的数据包含很多类别。以客户身份为例，该功能点需要拥有全渠道/触点客户数据储存及匹配能力，通过手机号码、邮箱、微信open ID、微信union ID、京东I

104、D、淘宝ID等可合并的ID进行客户身份的整理。通过”渠道追踪、双因子打分（客户价值评分、客户活跃度评分、客户指标等）、客户阶段、客户标签、客户分群、忠诚度管理“等功能点做到客户关系远近的管理。企业对于不同购买程度的客户群，需要提供不同的激励政策以激活客户资产，而实现数据的价值，更近一步我们可以利用这些数据做到精准、敏捷的会员运营。会员精细化运营 新会员生命周期+会员分层+个性化内容/活动营销传统的家居品牌会员运营都会遇到以下三个问题：1、会员结构不清、会员服务同质化、会员管理不系统；2、历史庞大的会员量也会让企业束手无策，现有的人力并不足以服务好会员顾客；3、单场营销活动，在耗费大量的策划时间

105、的同时，也耗费大量的人力物力。面对这三个问题，家居行业会员的精细化运营是一个解法。如何解决海量会员的精细化运营问题，从难度上比构思和设计“商场格局”要难得多。能够玩转数以千万计的会员分层运营，再加上新鲜有趣而有灵魂的内容营销，这才是家居品牌碾压传统营销模式的核心所在。67以Convertlab另一个家居品牌客户为例，将会员精细化运营分为三个维度：新会员转化流程、会员全生命流程价值评分及分层、活动Campaign触发计划（增购促销）新会员转化流程通过不同的平台触点设置欢迎与引导互动，激活粉丝意向，多链路实施挽留转化，从中初步评定粉丝价值，实现精准推广及初步的分类管理。这个流程根据不同的家居品牌客

106、户的需求不同的支线场景，例如24小时转化流程、48小时转化流程、菜单转化流程等等 会员全生命流程价值评分及分层通过对会员行为事件及资料项设置对应分值进行价值评分（将粉丝互动行为转化为系统客观评分）。例如：客户总价值评分、客户总体资料评分、客户总体7天活跃度评分，客户总体30天活跃度评分等。对于家居行业客户的分群营销，可以根据客户的年龄层、已/未婚、购买历史、风格偏好、区域热销、孩童是否同居等具体情况，建立全生命流程的标签体系，赋能门店运营。根据用户画像将粉丝分群，规划日常营销、节庆类不同主题图文的分组推送和精细化管理。活动Campaign召唤计划（增购促销）对私域存量用户进行再次转化，对未留资

107、粉丝转化唤醒计划，已留资粉丝通过裂变形式，提高总体响应率。会员精细化运营要求针对不同人群进行不同的增购促销的计划，以会员关怀撬动会员互动率，可通过活动选人，也可通过人选活动，持续培育提高转化机率，避免错过潜在用户，也避免无价值用户过度投入。从“高效”到“有效”3大个性化营销场景提升转化率如何在实现了“高效”的“自动化沟通”之后，再让沟通更“有效”，是企业实现“个性化”沟通的目标。例如：对于家居行业来说，全屋设计是品牌最重要的业务，也是最重要的KPI之一。一次性触达的时效性差，无法及时跟进会员的装修需求，会导致有效的leads数量少，对于企业来说，实时沟通场景的建立（通过搭建完整的流程图，设置递

108、进的“下一步”动作）可以保证会员装修需求的时效性，同时导购也可以及时跟进，不会有滞后的信息，大大提升了leads的质量和数量。68以Convertlab某家居品牌案例为例，该企业利用Convertlab 营销自动化工具DM Hub：1、通过数据分析个性化精准触达，提升各类型营销的有效性与成功率；2、通过可视化营销活动编辑器，并提供丰富的营销模板，降低营销人员的学习成本与时间成本；3、利用大规模的营销活动A/B测试，选择最优营销活动方案，确保落地之后的活动ROI率。通过这三大场景，逐步实现线上营销数字化。社交媒体传播时代的客户关系管理拥有强大的营销属性，发布病毒性内容获得大量的关注和转发并不等于

109、这些关注能转化为销售订单，内容形式的丰富度以及内容的个性化成为吸引客户的另外一个关键因素。内容管理在DM Hub中包含微页面、H5、内容标记、表单、文件管理等具体功能模块，在形成客户360度画像的基础上形成丰富的内容形式，做到内容的个性化触达。在这过程中，实现了对运营数据的数字化采集、多维度分析，结合CRM数据，构建了基于粉丝AIPL全流程的标签体系，全方位洞察消费者画像，以便于为消费者提供个性化服务体验。69家居行业数字化第一步已迈出 接下来才是挑战04根据Convertlab的观察，在各个家居巨头的引领下，家居行业的数字化进程，通过线上获客做客户数据的管理，自动化和个性化的用户运营已经获得

110、预期的增长。当数字化已经成为各行各业，良性、可持续发展的核心驱动力时，受制于链条长、高客单价、标准化低、交付周期长等特点，家居行业整体零售的数字化转型相对滞后。家居行业显然不能只停留在用户精细化运营上的探索。走得更快的零售行业，开启了对产业的系统性探索。就比如将深度融合线上、线下全渠道营销网络，提供全链路数字化解决方案、全域营销数字化方案和全流程一体化服务，给家居行业带来启示。家居行业线上线下融合度依旧不够、线上购买与线下服务相割裂的痛点长期存在。数字化更进一步，就是助力商家在引流获客之外，同时在设计服务、商品供给、门店经管、施工履约等线上线下各环节进行数字化改造，提升商业效率，并能标准化、规

111、模化的复制。家居行业数字化第一步已经迈出，接下来的才是挑战。基于大数据，通过精准分析客户需求，充分了解和参与以用户需求为主导的营销全流程的数字化从未停止，打通线上线下全链路，多渠道多矩阵布局营销数字化运营赋能策略是帮助家居行业获得持续稳定的营收的关键。Convertlab服务的家居品牌，在完成第一步数字化改造之后，即将或正在开启第2期，甚至第3期数字化升级，家居行业的数字化即将迎来“下一站”。零售和消费品用运营思维提升会员价值用运营思维设计会员模式和触达体系有效提升会员的客单价和购买频次已经建立了完整的会员模式和数字化触达体系企业增长依旧遇到瓶颈完成大量的圈群工作分群触达转化率依旧很低痛点一历

112、史活动数据洞察逻辑不清难以指导运营痛点二用户运营与客户运营割裂洞察决策出现偏差痛点三客户痛点70扫码获得更多资料71建立会员价值模型洞察分析历史数据指导运营决策培养运营思维建立会员价值模型1数据赋能行业洞察重新审视企业用户运营思路2理解消费者行为重建会员模式和触达体系3解决方案当我们和零售、消费品品牌客户，分析利润、收入到底是由什么用户贡献，每个部分贡献具体是多少比例的时候，我们可以通过Convertlab营销自动化平台DM Hub查看数据看板，分析会员的状态，渗透渠道，等级变更的情况，细分会员的标签，也可以分析品类的RFM分析（依据客户活跃程度和交易金额的贡献，进行客户价值的细分），从而获得

113、不同人群的销售占比情况。用差异化的运营思维促进用户忠诚，这句话有两个关键词差异化、运营思维。Convertlab在以往的企业数字化案例中，已经分享过很多次利用数字化工具，帮助不同行业的用户精细化运营的成功案例，企业客户已经深刻理解了在与客户沟通中差异化、个性化的重要性。本文，我们聚焦另外一个方面 运营思维，总结我们在零售和消费品品牌的数字化运营实践中的经验。这些企业是如何通过数据驱动策略，用运营思维设计完成 会员模式和触达体系，并且有效提升会员的客单价和购买频次。72一个模型如何计算会员价值01说到会员很多企业都有一大堆问题要提，如何提升会员的价值，不同行业的差异巨大。比如餐饮行业，会员价值的

114、提升主要依赖于会员消费频次的提升；美妆和宠物行业主要是以定制服务和体验以及陪伴式服务，使消费者对品牌忠诚度提升、建立长期的固定消费习惯，来提升会员的价值；而对于零售和消费品行业来说，与会员建立可持续互动，以提高留存、复购率和消费额是提升会员价值的关键。不管以上这些行业是按照什么机制划分，或高价低频、或低价高频、中价中频。我们总能从中提取出两个影响会员价值的重要变量：客单价、购买频次。随着流量红利的逐渐消退，这两个变量重要性逐渐提升。如果品牌想要在有限的投入，将会员价值最大化，必须从数据中不断洞察，形成最正确的策略，才能赢得增长。根据Convertlab经验我们总结出了一个模型。首先，我们认为影

115、响会员的价值是由三个重要因素组成 会员数、客单价、购买频次。其次，每个企业根据自身业务的不同会制定不同的会员模式，企业会员模式是企业从战略角度制定的总框架，与之对应的触达体系是从执行角度，从拉新、转化、复购的消费者旅程角度，展开落地的策略。会员价值从低到高的跃迁，和用户旅程的跃迁的方向一致。在价值提升时，两个飞轮分别代表的是客单价以及购买频次，驱动飞轮转动的动力就是品牌触达体系和策略。依据不同生命周期阶段的消费者和高价低频、低价高频的行业性质，会员价值跃迁的方式，可能是前驱（客单价驱动）也有可能是后驱（购买频次驱动）。也就是说有些行业是通过客单价来提升整体会员价值，而有些行业提升购买频次则是重

116、点。这是我们提供的一个简单的策略基础分析模型，以低价高频的零售和消费品为例，复购率是提升会员价值的关键。那么企业在制定会员模式以及触达方式的时候，应当选择那些能够与会员建立可持续互动，以提高留存、复购率的形式，才能带来会员价值的提升。73二八法则零售和消费品品牌的运营思维02品牌的各类消费者的占比，也许同样适用于二八法则。以某鞋服品牌为例，头部客户高额消费占20%，80%的用户或者更加细分60%的用户是中等份额的消费，20%则是尾部消费者。在Convertlab的数字化运营经验中我们发现，品牌通过让利的方式撬动的是追求性价比的消费者。常见的方式比如会员积分、优惠券、会员储值等方式，这种方式解决

117、的是中等份额或尾部用户的价值运营问题。套用上面的分析模型，也就是说对于客单价敏感的客户，企业针对这一部分客户的策略是正确的，我们经常也会看到企业采取这种策略的正确性。但对于20%的头部用户，他们的消费实力决定了他们并不在乎性价比，相比他们更在意品牌的归属感。当企业将会员的权益发放给这部分用户时，我们常常会看到效果不好，而和这些客户建立专属个性化的服务和体验，提高对品牌的忠诚度，通过提高客单价的方式实现这类会员的价值提升。由此可以看出企业对这部分用户运营效果没有明显提升，这不一定是圈群失效的原因，而是策略错误的原因。另外一个例子：鞋服行业直营门店打造品牌体验价值，或是改造门店的装修风格，或是添加

118、互动装置和社交空间，通过高体验和交付性激发用户打卡和口碑传播，带来新的流量。这种触点的方式可能是为了拉新，但是对于某些头部客户来说这种坚固品牌交互、产品体验、服务价值延伸的触点是他们建立“品牌情感”的重要链接方式，这种互动同样适合已经留存的高净值客群。如果企业在制定策略的时候，仅将这类互动活动用于拉新，而并不着力将这些品牌情感链接方式推荐给高净值客群，一定程度上来说也是一种浪费。不过，不论从哪个行业看，高价值的用户做好情感连接是相对容易的。然而一旦品牌能把中等价值用户做深情感链接，也很可能会是一个超级增长。一个典型的例子是某国际瑜伽品牌，通过社群、活动等用户运营工作与大量的中等价值用户建立起情

119、感连接，这些中等价值用户逐渐被培育成高价值用户，并完成线上线下转化。用户运营74无论是需要通过客单价还是购买频次驱动会员价值提升，还是不同消费等级的消费者，企业重视通过提供用户成长体系，个性化体验与服务等，增强用户品牌归属感将他们从流程忠诚转化为品牌忠诚的体验运营思维是一样的。随着Z世代的崛起以及越来越卷的营销生态，品牌对体验的设计越来越看重。除了外在因素之外，内在原因是越来越多的企业不再是线上、线下渠道割裂的状态，现在门店不再单一是以销售产品为核心，它们也需要兼顾品牌交互、产品体验等触点，通过优质的线下体验，赢得更多客户主动传播和用户裂变的目的。以Convertlab某头部零售品牌为例，品牌

120、通过打造城市定制门店，与当地城市特色文化融合，如在上海新天地体验店融入复古砖墙等元素，提升店铺视觉形象，提升产品功能、专业、色彩的综合表现力；并在店内增加数字化互动装置，打造消费者社交互动区,承载饮品、休闲、快闪等主题活动以及会员专属工作坊。该品牌的优质门店体验激发用户大量关于门店、产品的口碑传播，结合Convert-lab平台数据做营销内容与实际销售转化的相关性检验与分析，证实了体验门店的UGC内容的传播与线上电商产品销售的正相关性。体验运营三个案例这些品牌是怎么做的？03Convertlab某新一代某时尚集合品牌店，从这个价值模型出发，定义用户阶段核心目标和需求，设置不同的等级权益。为了有

121、效实现用户留存，针对不同层级的用户制定了不同目标与销售策略。对于新注册的Sliver V1客户，重点进行产品种草，随单送小样等方式，引导用户找到适合自己的产品；对于Platinum V2、Diamond V3客户，通过积分提醒、生日祝福、分享裂变等多种方式进行客户沟通回访；对于Black V4的客户，通过引导老带新，以提升用户复购转化率和用户粘性。对品牌来说，这不仅是专业感以及顾客的信任感的提升，同时也是对用户个性化的有效互动。这样的定制化的服务，让品牌的“购买的转化率达到45%”。75另一个消费品品牌客户，品牌将会员精细化运营分为三个维度：新会员转化流程、会员全生命流程价值评分及分层、活动C

122、ampaign触发计划（增购促销）通过不同的平台触点设置欢迎与引导互动，初步评定粉丝价值，实现精准推广及初步的分类管理。对会员行为事件及资料项设置对应分值进行价值评分（将粉丝互动行为转化为系统客观评分），建立全生命流程的标签体系，赋能门店运营。根据用户画像将粉丝分群，规划日常营销、节庆类不同主题图文的分组推送和精细化管理。会员精细化运营要求针对不同人群进行不同的增购促销的计划，以会员关怀撬动会员互动率 不到一年时间已初见成效，帮助客户沉淀了10w私域用户，获客成本降低了30%，粉丝互动率提升了50%，个性化菜单转化率提升了20%，将10%的存量用户（未留资）转化为留资用户，分享裂变参与率提升了

123、120%。另一个快销品的运营经验，经过Convertlab团队的针对品牌各部门运营需求与渠道来源划分的标准，如人口基本属性、品牌沟通互动情况、实用习惯行为、购买行为等，为该客户企业搭建了完整标签体系，拥有6大标签类型，4000+标签，通过多维度用户分层，实现精细化用户运营。这些详尽的标签体系也为后面企业开展自动化营销打牢了基础，可以通过更加细分的渠道、场景以及产品购买偏好，来精准触达消费者实现大规模个性化沟通。在项目启动2个月内，用户总数增加了200%，可运营用户总数提升了50%，全渠道用户运营效率提升了50%并且持续赋能线下渠道。为什么我们要洞察运营，有大神说“运营是块砖，哪里需要哪里搬；运

124、营是个框，什么都能往里装”，大致想说的就是运营是一个很泛的概念。对企业客户来说，数字化运营就是以最大化提升用户价值为目的，通过数据驱动洞察及决策，用各类运营手段提高活跃度、留存率或者付费指标。营销数字化产品的业务性是数字化运营的基础，我们按照数字化运营工具的一套规则，准确的圈选出来了各种人群，制定了合适的会员模式，但是运营的结果却不甚了了。问题在哪？我们认为数据洞察的准确性直接影响了落地运营策略的结果，也许我们总结的这套简单的模型，可以指导企业制定更适合自己会员的运营策略。户外运动品牌洞察历史数据指导数字化业务如何用历史订单数据、用户购买旅程分析RFM分析全面理解私域用户喜好国内户外运动用品行

125、业在产业范围、品牌打造、营销运营、用户培育等方面与国外存在差距传统代运营思路和方式，降低了品牌的价值，透支了品牌的未来痛点一品牌线上渠道多，线上和线下渠道分开运营，活动策略凌乱痛点二人群分类逻辑单一，个性化沟通、用户购买和使用商品深度浅痛点三客户痛点76扫码获得更多资料77数据洞察赋能业务决策三方面数据洞察商品购买关联性解决方案改变运营思路确认重点工作用户细分寻找合适不同消费者的消费场景提高数据分析、商品关联分析的颗粒度辅助人群分类123随着我国居民的物质生活水平提高，户外运动健身受到的关注度与需求度日益升温。根据全民健身大数据平台显示，截至2022年底，经常参加体育运动的人口占比已经接近38

126、%，其中全国户外运动参与人数已超过4.5亿人，其中登山、徒步、自行车、滑雪、露营等发展迅速，深受年轻人群青睐。当前，我国户外运动产业尚处于发展初期，市场潜力有待释放。作为与欧美有较大差距的国内户外运动鞋服行业，在过去两年增速较高，但渗透率依然持续偏低，这也意味着其拥有巨大的成长空间。与此同时，我国户外运动用品行业在产业范围、品牌打造、营销运营、用户培育等方面与国外仍存在一定差距。新消费者不断加入，消费深度不断提升，都使得国内整个休闲户外市场有了全新的方向和目标。本文，结合Convertlab服务的一老牌国际户外品牌客户精细化运营经验，从营销运营、用户培育方面，介绍如何通过数据洞察、运用用户购买

127、旅程、RFM模型等数据赋能方式，理解业务并带来价值。78品牌境遇的数据思考为什么理解业务更重要01由于国内线上业务的特殊性，国际品牌进入国内后往往会先找个代运营公司试水，这样可以借助外部力量快速开展业务，降低自建团队的投入成本。作为全球领先的户外品牌，鞋靴是该品牌常年畅销的核心产品，产品坚固耐用、功能性强，活泼、粗犷、结实的特点在全球也有很高的产品美誉度。该品牌的线上运营主要在天猫（线上最大渠道）、京东和唯品会，近年也入驻了抖音，线上和线下渠道分开运营。该品牌已经意识到了这种较为传统的运营思路和方式产生的弊端，它不仅降低了品牌的价值，也透支了品牌的未来，大促折扣的比拼也会对线下业务形成冲击。相

128、比代运营的短期签约式服务（更专注GMV等短期指标），该品牌更着眼于品牌建设等长期目标。因此，品牌希望对现有线上运营模式进行分析评估，通过数据洞察找到适合其品牌特征的线上运营模式。通过对用户细分，找到各类产品适合的消费者和消费场景，而不是简单地用价格逻辑去完成销售指标。基于此，品牌与Convertlab改变了线上运营思路，将数据洞察赋能业务决策确定为最终的目标，并开展重点工作：1、用户数据分析：制定针对新客的拉新策略和老客的复购策略。2、商品分析：利用营销云工具，洞察商品之间的关系以及人货匹配关系；以此作为商品关联推荐、提升客单价的重要洞察依据；利用商品价格分析，找到核心商品的销量与价格变化关系

129、，为折扣优惠提供依据参考。3、流量分析：利用历史数据，共创公域和私域的流量投放策略。4、营销策略：依据“人、货、场”洞察策略，制定人群策略计划。实现预售投放期、预热期、活动期、返场期的各波段人群包策略及对应的产品策略建议输出。79三方面用户数据洞察全面理解私域用户的喜好02历史客户数据、用户购买旅程分析，品牌新客收入较高，其爆款鞋靴产品市场占有率很高，但是产品的复购比例很低，这就是以往该品牌更注重拉新的依据。但用户复购是零售行业业绩增长的密码，该品牌以往并不关注老客复购以及私域流量的价值。拉新的成本是老客复购的1.8倍，以较低的成本投入老客复购可能会有不错的收益。新阶段品牌制定老客激活策略，把

130、老客复购作为一个突破点，试图找到老客转化的方向和路径，业绩增长就有可能。洞察发现，首单购买爆款鞋靴产品的用户复购意愿的确不高；但首单没有购买爆款鞋靴产品的用户，这些用户复购意愿明显强于首单购买爆款鞋靴产品的用户，这部分人群就是重点要转化的对象，从而制定对应的运营策略。例如：分析用户购买旅程，我们也许会发现这些首单没有购买爆款鞋靴的用户，对于复购概率高的产品包含长裤、轻型夹克。结合历史销售和季节因素，可以给该类用户推荐的产品是T恤/polo、长裤、轻薄夹克等相关产品，而不是通过全用户洞察，将购买占比也很高鞋靴产品推荐给这类消费者，经过用户购买旅程分析就可以把曝光资源让给其他品类，从而提高精准度。

131、历史销售数据分析过后，品牌的新客有超过50%的人购买爆品鞋靴，但在年中大促的时候，这个产品并不合适当季。经过进一步分析，这类爆款囤积的消费者大都是慕名而来的，产品折扣幅度大，并不会大幅提高销售量，反而会影响整体利润。有了这样的数据支持，品牌方可以制定其他的运营思路，将Polo衫和T恤作为当季的引流款，并突出性价比。另外，营销自动化工具进行预售的A/B测试，品牌会发现polo衫和T恤在某个幅度的优惠券投放之后，能够获得最高的GMV。根据这类洞察，可以利用历史的销售数据分析，辅助店铺的优惠券优惠幅度策略的精细化运营。80RFM分析模型的精细化运营 辅助人群分类获得超额GMV03RFM模型是零售行业

132、经典的用户分析工具。RFM是根据客户活跃程度和交易金额的贡献，进行客户价值细分的一种方法。这个是很多零售品牌在标签系统制定过程中，最重要的标签分类的依据之一。消费者在企业不同的品类里面的最近一次购买天数、总的消费订单数和总体的购买金额，能够完全客观真实地反映出消费者到底喜欢品牌什么产品，在不同品类的忠诚度或者购买力是怎么样的。在该户外品牌的不同品类的RFM分析实践中，品牌会根据具体活动统计相关会员所有的订单，单个会员在某一个品类的RFM的分布值，也就是一个客户最近一次购买的时间，总体的购买订单数和总体的购买记录。或者通过更抽象的总结方式，统计近期的RFM，比如说最近30天、最近60天在鞋靴品类

133、下的购买次数和金额等等，直观的、方便简单或者是轻易的去获取数据洞察。根据经验，运营人员会在报表中发现，在某个确定的近期购买的周期内，累计销售的一定价格和次数下，消费者会分为不同的人群。有了这样的数据报表，运营人员可以通过图表的分析，找到策略的拐点且可以将客户人群分类。通过这样的方式，该户外品牌根据购买时间（活跃度）、价格、次数3个因素，把用户分成8个不同类型。在类似年中大促活动中，对定义为高净值人群定制了一场活动，进行了一次触达，发放了的高门槛的优惠券+满额赠品。由于运营策略针对性强，活动取得了超出预期的销售效果。在该品牌客户的案例实践中，通过智能化的产品交叉销售的引导，大幅度提升品牌商品销售

134、和产品复购率，形成客户忠诚的体验也是该案例中精细化运营的另一个重点。商品关联分析拓展用户购买和使用的深度0481依据营销自动化平台的后台数据，进行各种产品的关联性分析，在消费者购买时进行关联性产品的推荐，拓展消费者在特定品类购买和使用的深度。在实际运营过程中，依据历史数据洞察Convertlab给出了两点建议：1、对于某爆款产品，该产品销量大但是连带率低，根据不同人群提供针对性的优惠策略，通过给出不同福利折扣的方式销售，并建议不执行连带交叉销售。2、对于销量大并且连带率高的产品，例如对于不同品牌客户，这个产品可能是运动polo或者长裤，根据历史数据分析，尽管这类商品销量不很大，却是一个客户常搭

135、配购买品类。我们建议这围绕特定品类做组合销售推荐，也可以通过促销的方式，买一赠一或者第二件8折的方式。根据历史销售数据和消费者洞察，通过Convertlab一体化营销云，在大促前期，备最合适的货，在最正确的时机，给最正确的人，推荐最合适的商品。该品牌的业绩比同期获得了提升，不仅完成了销售指标的150%，转化率也比同期上升了90%，老客复购金额也提升了130%。不仅如此，品牌各方面的指标都有提升，用户客单价、平均折扣都得到了优化。这些案例实践成果，说明基于数据洞察的结论辅助营销运营策略制定的可靠性，精细化运营可以帮助企业带来增长。通过大型活动，巨量数据的洞察支持，发现爆品并没有必要给予很大折扣，

136、而把折扣放在引流款却取得了很好的效果，使得整体的折扣率和毛利率都得到了提升。通过对人群的细分、对产品的细分，该品牌的数字化营销团队圈出了首单没有购买爆品鞋靴的用户进行了针对性营销，这成为了项目成功的关键。该品牌的客户案例，不同于其他案例中我们一直强调标签制定、会员分群、全生命周期管理的重要性，当然这也很重要。但这个案例，更聚焦数据洞察辅助数字化策略制定和优化，是数据提升价值的另外一个重要的方面。这个案例中的分析方法和应用模型并不深奥和复杂，但是却取得了很好的效果，非常值得企业参考和借鉴。隐私计算文娱行业和汽车行业场景实践合法合规的前提下，安全高效地融合多方优质的数据能力和服务，帮助企业数字化建

137、设客户转化路径闭环数据欠缺变化无从而知痛点一客户全方位数据获取方式难度大更新效率低痛点二无法迅速了解客户消费场景中最佳有效的营销时机痛点三如何选择合适业务数据源合作痛点四如何确保数据传输安全痛点五如何在业务路径设计中验证数据带来的增值能力痛点六客户痛点价值标签日渐缺乏数据安全难以保障82扫码获得更多资料83Convertlab PEC Hub 隐私增强计算平台解决方案数据效率提升高：丰富场景化标签、多场景复用标签、跨数据源灵活调度数据可用不可见：重视用户授权、增加数据流通价值、隐私计算技术12越来越多的企业在精细化运营过程中，希望可以借助更多外部数据源的能力，来获得更多维、更准确、更新鲜的用户

138、画像，从而达到千人千面的精细化运营。但随着个保法等多项法律条规出台，用户对个人信息的保护愈发重视。如何在合法合规的前提下，安全高效地融合多方优质的数据能力和服务来帮助企业数字化建设快速冷启动，或者增强企业数据能力和洞察，成为了企业面临的严峻挑战，隐私计算技术也应运而生。本文我们聚焦实战业务，从Convertlab在文娱行业和汽车行业的场景案例，分析隐私计算的应用过程。84基于三方数据的品牌热度监测与分析01品牌客户往往有多种产品或多条业务线，不同的产品所对应的热度情况往往也有差异，舆情声量可以从一定程度上代表市场对于该产品的关注程度和讨论热度。企业希望通过三方数据的能力，监测在不同社交平台中，

139、哪些产品是市场讨论较多较热的，大家讨论不同产品时都在聊哪些话题或关键词，讨论时的情感是正面种草还是负面吐槽。同时品牌客户还希望将本品与竞品的热度进行对比，并希望能清晰地把握本品的热度情况在行业中的所处位置水平。某文娱行业品牌客户旗下经营了多款IP，每款IP都对应着多种不同的业务模式，基于三方舆情的声量数据和各类APP的使用偏好情况，搭建了基于三方数据的热度模型，计算本品IP、竞品IP、行业标志性IP、有投资意向的潜力IP，在线上娱乐、线下活动等不同业务模式下的热度情况。运营人员可通过雷达图、折线图等可视化查看模型结果。精准把握本品IP、竞品IP、标志性IP、潜力IP间的热度差异情况，并可对比同

140、一IP在不同业务模式下的发展热度差异情况，以及监测同一IP固定业务模式下随时间的热度变化趋势。用于跨部门运营情况监测与复盘、品牌内部资源配置调整、新IP投资发展决策等场景下的关键性参考指标。85基于三方数据如何实现潜在用户定位与触达02拉新是用户运营的一个重要的主题，品牌客户往往会面临以下难题：哪些用户是潜在的目标用户，潜在用户具有怎样的画像特征，市场中还存在多大体量的潜在用户，如何精准地找到潜在用户并进行触达？这些潜在客户往往还没进入品牌客户私域，用户ID和画像标签都处于缺失的状态，品牌客户迫切地希望借助三方数据的标签能力和人群覆盖，将更多的潜在用户从公域引流到私域，从而进行后续更精细的运营

141、。在文娱行业的场景中，品牌客户通过三方数据源提供的用户基础属性标签、线上行为偏好标签、包括直播/游戏等软件的在装和使用情况标签，建立纵向联邦学习模型进行打分，分数越高代表该用户有更大的概率进行转化。86在模型的使用阶段，品牌客户对三方数据源全量人群进行预测打分，把握市场中的潜在用户体量，并可根据分数高低或体量大小进行圈群，对潜在的目标用户进行精准地广告投放，转化率有了显著的提升。在汽车行业的场景中，品牌客户可以借助三方数据源提供的车险购买和出险情况标签、汽车交易相关标签、收入水平标签、购车类软件使用情况标签，建立纵向联邦学习的线索评级模型，对每一个刚进入私域的标签缺失的新线索，进行线索价值的打

142、分，并且可拆分成速度和收益两个维度的模型分，速度分值代表线索购车的刚需程度，收益分值代表线索的购买力，从而决定触达跟进的优先级和推荐车型的价格档位。基于三方数据的潜在用户挖掘和线索评级，使用了隐私计算纵向联邦学习的技术，可以安全合规地使用三方数据源的标签能力，标签的具体值在整个计算过程中始终在三方数据源本地，品牌客户最终获取到的是根据这些标签计算得到的0到1的模型分数，数据可用不可见。基于三方数据流失用户流向分析03流失挽回是用户运营的另一个重要的主题，尤其是在如汽车行业等高价低频的行业中，一个战败客户如果已购竞品的汽车，短期之内想战败激活是非常困难的。因此，越来越多的品牌客户想借助三方的数据

143、能力去了解：战败或流失的用户究竟流去了哪里，是已经购买了竞品吗，购买了哪个品牌的竞品，购买了什么价格档位的车。87品牌客户基于流失用户流向分析洞察，把握了主要战败流向的竞品和车型，就可以在运营的话术中，有意识地突出和竞品对比后本品的优势以及竞品的不足，有效降低流向竞品的线索数量。我们发现，越来越多的企业在完成基础数字化建设之后，开始投入和关注，如何合规和安全的带动企业自身数据能力和借助外力来实现快速的企业业绩增长。步入2023年，隐私计算已然逐步走进营销技术领域，关键技术和AI的有机结合，开始投入实际营销各个环节。例如：利用PSI隐私求交，即可安全联通甲方人群数据与媒体生态数据进行lookal

144、ike、retargeting等广告营销应用；纵向联邦学习，也已经成为数据建模的必选方式；大热的元宇宙，要建立规则，需要我们一种安全和私密的方式来让用户证明自己的身份，零知识证明成为其探索安全与技术的用武之地Convertlab，始终站在营销技术与行业先锋的领先实践者，立足于企业数据资产用出更多价值，最终安全、合规地实现数据资产的增值。在汽车行业的流失场景中，品牌客户可以借助三方车险数据源的能力，获得基于人群包级别的统计级画像，把握流失用户中已购竞品的用户占比，和购买不同竞品品牌的用户占比，还有对应的车险购买情况，汽车价格档位情况，汽车新能源占比情况。喜剧领域头部公司建立数据平台，提升300万

145、+会员数字化体验，探索品牌新的增长点CDP平台建设设计全生命周期会员运营规划试点场景落地88客户背景客户痛点已积累的数据没有得到充分利用，无法实现会员的全域运营，“会员”体系带来的价值没有体现。相对于头部演员的火爆，腰部演员的市场尚有发掘空间；同时相对于一线城市喜剧线下演出的饱和，二线以下城市的巡演市场具备较大潜力。作为中国喜剧文化领域的领军企业，自2015年成立以来，该企业以其创新的内容和对喜剧艺术的深刻理解，成功制作了多个受欢迎综艺节目。同时，该公司在一线城市的小剧场演出，也备受观众的喜爱，常常是“一票难求”。通过线上综艺及线下演出的引流，小程序已积累了数百万会员。企业希望期望在未来能积累

146、千万会员，以数据驱动用户价值运营，来催生业务的第二增长点。无法实现会员运营，会员体系带来的价值没有体现过去创造价值的是“商品”，现在创造价值的是“客户”。品牌坐拥数百万计的客户数据，但无法从这些数据中看到客户在哪里，客户对什么有兴趣，就更谈不上用”投其所好“的方式与客户进行高效沟通。喜剧行业是个竞争激烈且对优质演员高度依赖的领域，客户从接触痛点一扫码获得更多资料89品牌，到了解品牌，到成为品牌的忠粉，乃至推荐、加入该品牌，每个阶段都有不同的诉求。此外，从另个维度来看，对品牌及演员的喜爱，变现方式也不止有参与现场演出，购买带货商品、购买文创类产品、参与线下活动等场景也有待发掘。因此，需要建立以数

147、据为基础客户全生命周运营体系来充分满足客户在每个阶段的诉求。通过高效的沟通，品牌企业也能从更多的场景下发掘到会员的变现价值。如何发掘腰部演员的市场当前，该品牌主要的线下营收还是来自头部的几十个演员。头部演员饱和的档期，收入不菲。但100位左右的腰部演员，档期存在较大空间，有些演员甚至不能靠脱口秀维持生活。腰部演员的主要特征是演出风格相对受众较少，或是经验尚嫌不足。但如果在存量几百万会员中，数据能匹配到兴趣偏好适合的小众人群，定向组织专场演出，腰部演员的档期也可得到丰富。同时，如果能获得人群的偏好画像，比如：兴趣、话题类，对于丰富演出内容也会有所帮助。因此，需要有平台能够提供会员的完整画像，不但

148、包括基础属性（性别、年龄、地域等）、消费行为（购票、文创产品等），还需要包括偏好价值（内容偏好、兴趣偏好等）、互动行为（活跃度、权益偏好等）相关的标签。痛点二如何发掘二线以下城市的演出市场该品牌在一线城市的演出容量，受到小剧场和座席数量的限制，已无法再做新的拓展。而组织面向二线以下城市的巡演，可以给企业带来更大的市场。但在拓展新市场中，该如何找到这些城市的购票人群呢？品牌又该组织哪些演员参与巡演？只有看清楚这些问题，才能保证巡演的质量和收益。因此，需要有平台能提供基于地区分布的会员画像。这些人可能是看了线上综艺，对该品牌产生了兴趣；也可能是去一线城市旅游中，观看过现场演出。有了人群后，他们的偏

149、好和兴趣也有助于品牌去组织更受当地欢迎的演员和演出的话题内容。痛点三90解决方案一期项目实施，完成了从该企业各个业务系统及C端触点上的数据采集、身份合并及标签体系的建设。使得市场业务人员能及时获取客户洞察以及发现新的生意机会。除了需要一套系统支持未来业务运营外，客户也需要富有经验的业务顾问能针对行业特点及业务特色，设计整套会员全生命周期运营的规划。在设计一期试点场景的时候，充分考虑了业务的紧迫性、实施的难度以及投入的产出比。故交付团队在一期项目上落地了三个场景，都是集中在流量人群转粉丝阶段的。1、CDP平台建设，全域会员的身份/标签/画像体系搭建2、结合业务特点，设计全生命周期会员运营规划3、

150、通过试点场景的运行，验证平台能力及可靠性CDP平台建设全域会员的身份/标签/画像体系搭建01一期项目实施，完成了从该企业各个业务系统及C端触点上的数据采集、身份合并及标签体系的建设。使得市场业务人员能及时获取客户洞察以及发现新的生意机会。现有的包含数据信息的系统包括公众号、会员小程序及后台、票务系统、积分商城等。实施过程中，原本散落在不同系统中的客户身份、属性、档案、购买记录、行为偏好等数据，在CDP中得到汇总。基于数据的汇总，咨询顾问结合业务输入，规划了由四个维度组成的标签体系，包括“人口属性”、“偏好价值”、“消费行为”、“互动行为”。如下图：属性/身份城市级别演员偏好人口属性内容偏好触点

151、偏好活动偏好互动形式权益偏好互动价值消费属性消费分布互动行为消费行为偏好价值91通过客户360画像，业务人员可以清晰的了解到，该客户是谁，与企业互动的历史旅程，他的偏好和兴趣是什么。而业务人员同样可以通过群组画像了解到群组的主要特征。比如：在杭州的会员，年龄、性别构成，他们有哪些兴趣，偏好哪些演员，偏好哪类活动等。这样，要策划杭州开展的巡演营销，就会变得“有的放矢”。结合业务特点设计全生命周期会员运营规划02除了需要一套系统支持未来业务运营外，客户也需要富有经验的业务顾问能针对行业特点及业务特色，设计整套会员全生命周期运营的规划。业务顾问对包括会员、销售、市场等业务部门做了详细的调研。了解他们

152、的业务目标与面对的挑战，梳理了现状和期望。再结合人员的组织架构，设计使用于该企业的运营框架。该框架基于常见的“A-I-P-L”模型，定义了每个阶段的运营目标。再往下拆解出对应的人群，以及每个MOT上可以落地的旅程。在旅程之下，又设计了一系列的场景。如下图：整个规划还对场景落地的先后，做了建议。对于投入产出比以及实施难度做了平衡，在一期落地了3个业务场景。92通过试点场景的运行验证平台能力及可靠性03在设计一期试点场景的时候，充分考虑了业务的紧迫性、实施的难度以及投入的产出比。该企业还处于不缺流量的阶段，但如何能留下流量，转变为粉丝，同时在粉丝阶段给与好的数字化体验，是当前会员运营遇到的难题。故

153、交付团队在一期项目上落地了三个场景，都是集中在流量人群转粉丝阶段的。分别是“企微流失预警”、“优质粉丝选拔”、“NFT发放”。这里对“NFT发放”场景略作展开。该企业在建立会员体系之初，就认为给会员好的数字化体验，比优惠返现更为重要。故创新的提出用“NFT”(数字藏品）来代替传统会员积分的发放。通过给小剧场观众发放限量版“NFT就是其中的一个重要场景。项目实施前，小剧场演出前后，都会在显著位置投射出会员小程序二维码，来邀请观众加入。但长期以来效果并不好。业务顾问发现相对于直接投射二维码，演出活动后以分享照片为引导，创建当天的演出观众群，会更容易获得观众的加入。有了演出群后，主持人或群主可以一键

154、发送“NFT抽奖页”在群内，通过抽奖、分享等互动，使得参与人数、入会人数大幅提升。案例效果通过CDP平台的建设，原有私域内的来自各个数据源的300万+会员数据，实现了在同一平台内的身份集成，标签完善和画像洞察。使得数据真正成为了企业的资产。充分考虑到业务的紧迫性以及数据的完整性后，设计了32个订制化标签同时，标签树的建立也为未来持续运营客户标签奠定了基础。仅就简单的“线下流量转会员NFT发放”场景，就提升了20%的会员注册率，充分证明了CDP+MA平台的能力。未来会有越来越多的场景持续落地。国内一线茶饮品牌深耕用户价值运营，在激烈竞争中守住行业领军地位面对新茶饮品牌的纷纷“围剿”，守住会员忠诚

155、度就是守住增长潜力93客户背景客户痛点该品牌为中国现代茶饮行业的领军者，以其独特的产品创新和市场策略闻名，在数字化转型方面表现突出，是行业中最早开始这一转型的品牌之一，且发展迅速，成果显著。在技术应用方面，该品牌类似于在乳制品行业具有领先地位的企业，已经在多年前开始实施和优化CRM系统。这提供了坚实的数据基础和丰富的运营经验，使得该品牌能够精准地分析和理解消费者行为和需求。最近，该品牌投资于全域自动化营销平台的项目，目标是双向优化。对内，这意味着提升营销链路的数字化水平和效率，确保内部流程的顺畅和高效。对外，该品牌致力于实现全渠道、全场景的精细化营销，旨在提升用户体验，并最大化会员价值。这表明

156、该品牌不仅关注产品的创新和品质，也重视与消费者的互动和关系管理，从而在激烈的市场竞争中保持领先地位。行业竞争加剧，情怀网红爆品带来的流量下滑在市场竞争日益加剧的环境中，如何维护品牌吸引力和客户忠诚度，同时应对因消费者口味变化和网红爆品流量下滑带来的挑战。这包括了竞争对手的增加、需求预测的困难、产品创新压力的加大，以及维持重复购买率和品牌推广效果的挑战。痛点一扫码获得更多资料人群画像不够清晰，羊毛党日益增多在精准营销和客户管理方面存在挑战。一方面，不够清晰的客户画像导致了营销策略的效率不高，难以精准地识别和满足不同客户群体的需求。另一方面，“羊毛党”的增多可能导致营销成本上升和潜在利润流失。痛点

157、二生命周期体系不够完善，忠诚客户培育路径不清晰其客户生命周期管理体系不完善和忠诚客户培养路径不明确。具体表现为缺乏针对不同购买阶段的客户的定制化策略，客户数据分析和应用不足以精准定位和满足客户需求，以及客户体验的不一致性。此外，还包括对忠诚度激励措施的缺乏、客户关怀和维护的不足，以及客户反馈机制的不完善。这些问题的解决需要构建更系统的客户管理体系，利用数据驱动策略，提高服务质量，以培育忠诚的客户群体。痛点三解决方案针对上述消费者运营现状和各种问题/需求，我们制定并落地了一整套包含“系统建设+策略制定+运营服务”的综合解决方案。用户管理系统搭建01地基扎实方能盖起高楼。该品牌采用用户管理系统来链

158、接整个触点和数据，通过三个方面来实现用户系统的正常运作：渠道触达和触点的深度个性化；复合场景策略搭建与管理；标签体系搭建与用户分层。接下来我们会分别拆解，在这套体系下是如何帮助客户推动自动化运营的。场景矩阵化02项目启动之后，运营团队进行了深度的会员数据分析，以便根据分析结论制定有效的场景运营策略并执行（Insight to Action）。9495从“店铺”、“天气”、“联名”等角度重新定义生命周期和旅程场景，通过周期性运营+活动运营的方式以及丰富的内置活动和场景对已流失的会员进行挽回，剔除羊毛党对品牌的伤害，并拉动提高了新会员数量，自动化的进行客户的营销和关怀。形成了几大场景：门店4in1

159、、下雨天关怀、最佳时间窗口、阶段促活、弃购挽回、日常活动，等等。细分标签数据支撑03通过以下细分标签更好地支持营销策略：人口学标签涵盖年龄、性别、职业等基本信息；生命周期标签关注客户的生活或购买阶段；偏好标签包括口味偏好和消费习惯；渠道标签识别客户偏好的购买渠道。这些标签有助于深入理解客户需求，实现精准营销和优化客户体验。长效运营体系搭建04搭建长效运营体系的目标是创造一个可持续的业务增长环境。为此，需要深入分析用户数据以理解行为和需求，定制个性化的用户体验，并推动产品与服务的不断改进。关键在于有效地结合用户获取、维护和转化策略，并持续优化忠诚度程序，以提高用户生命周期价值。此外，通过实施反馈

160、循环和敏捷的策略调整，保证运营活动与市场趋势和用户期望保持同步。整个过程中，精准细分和资源优化是确保投资回报最大化的重要因素，它们共同促进了运营效率和业务的长期成功。案例效果通过本次项目，品牌落地全人群和全生命周期覆盖，实现多条主线场景自动化运转，并成功打造会员全链路营销闭环。从业务维度进行衡量，人群精准度、服务覆盖率、会员活跃度和会员贡献度均获得显著提升。部分代表性指标变化如下：七日复购率近20%、沉睡客唤醒率提升150%+、新品定向推送转化率提升10%+。一线国民奶粉品牌运营策略精细化并持续调优大幅提升会员业绩贡献数字化基础扎实，但如何真正行之有效的让增长飞轮转动起来？96客户背景国内规模

161、最大、产品品类最全的乳制品企业之一。所处行业中，该企业数字化转型起步最早、发展最快、成果最强。旗下奶粉事业部十多年前便已开始CRM系统的开发和应用，具备非常扎实的数据基础和运营经验。本项目目标被定义为：对内提升业务营销链路的数字化水平和营销效率；对外实现消费者全渠道、全场景精细化营销，进而提升用户体验，最大化会员价值。客户痛点有运营框架，但效率平平消费者运营团队能力强悍、经验丰富，但受限于可用工具不足，运营效率偏低。以节日营销活动为例，动辄协同数据分析、技术开发、公众号运营、CRM供应商等多个团队，需求对齐、排期沟通、进度跟踪，忙碌如同海浪般连绵不绝，几乎无喘息之机。痛点一扫码获得更多资料97

162、有数据基础，但应用较浅CRM系统的持续应用，为品牌沉淀了千万量级的高质量消费者数据，包括会员、订单和商品等多个维度。这些数据被用作日常分析和业务洞察，但深度应用很少，没有做到“Insigt to Action”。痛点二有互动场景，但闭环缺失运营团队许久之前便已完成消费者生命周期的阶段划分和初步互动策略设计，但互动场景执行都是手工方式单次触达+周期性复盘，也即事后诸葛情况多、未雨绸缪特别少。痛点三有会员触达，但内容粗放产品属性原因，品牌营销素材多样且内容丰富，如婴儿喂养知识、产品特色介绍、妈妈班邀请、最新促销活动等等。遗憾的是，这些内容基本被无差别群发，极易导致客户体验不佳且运营成本浪费。痛点四

163、解决方案针对上述消费者运营现状和各种问题/需求，我们制定并落地了一整套包含“系统建设+策略制定+运营服务”的综合解决方案。会员运营平台搭建01该品牌采用“数据中台+CDP+MA”三位一体思路，搭建会员运营平台。其中，数据中台完成全渠道、多维度数据采集，CDP进行客户标签计算和人群包的规则圈选，MA则负责会员运营场景落地和迭代。平台上线之后，运营效率显著提升，基础互动场景搭建从3周缩短至3天。运营团队“想法多、落地少”，逐渐成为历史。数据驱动策略制定02项目启动之后，运营团队进行了深度的会员数据分析，以便根据分析结论制定有效的场景运营策略并执行（Insight to Action）。主要分析动作

164、包括：匹配会员生命周期阶段定义场景类型、梳理业务影响度和提升潜力值定义场景实施优先级、针对目标客群进行多维度分析（如渠道来源分布/消费金额贡献/复购率排名/宝宝月龄分布/产品段位分布/参加活动规律/复购转化间隔等）。以上种种分析，极大保障了运营策略准确性和运营场景有效性。从此，“数据多、应用少”的运营状态被标记为过去时。运营场景持续迭代03基于对营销数字化项目的特性认知，运营场景推进采用“迭代”方式进行。一方面，优选潜客转化等高优先级场景小规模试点，过程中沉淀运营方法论，然后分步骤完成更多场景上线；另一方面，单个场景上线后根据结果指标表现和过程数据分析，快速策略优化和版本迭代。截止目前，基于消

165、费者生命周期和主题营销活动两条主线的运营场景实现全覆盖，在运行场景数量30+；部分高价值业务场景已迭代至4.0版本，并将持续优化。在不断探索运营策略最优解的过程中，“场景多、闭环少”的话题被终结，会员业绩贡献显著提升。客户体验持续优化04品牌运营团队非常重视高品质消费/互动体验的打造，这与产品属性和客群特征有关。“做加法，也做减法”是体验优化的不二法门。前者表现为通过千人千面提升互动内容针对性，如小程序会员中心的个性化内容展示、短信触达时的营销活动选择、积分商城可兑换商品的差异化显示、公众号欢迎语、菜单和每周推文的9899针对性匹配等等。后者表现为场景设计时充分平衡营销效果与客户感受，如潜客促

166、转化场景，由多次触达调整为低意向客户一次触达；新客促转段场景，取消未转未购节点触达。运营负责人告诉我们，经过近两年持续优化，“骚扰多、转化少”的难题已基本解决。案例效果通过本次项目，品牌落地全人群和全生命周期覆盖，实现多条主线场景自动化运转，并成功打造会员全链路营销闭环。从业务维度进行衡量，人群精准度、服务覆盖率、会员活跃度和会员贡献度均获得显著提升。部分代表性指标变化如下：潜客转化率提升 5倍+、促复购转化率提升 3.0%、转段转化率提升 3倍+、老客召回率提升 0.5%。汽车轮胎头部品牌整合客户数据，建立统一运营体系，活动支持效能提升30倍在消费复苏的关键窗口期抢占先机，挖掘高潜人群，拉动

167、Campaign销量100客户背景客户公司是全球轮胎科技的领导者，致力于提高人类及货物的可持续移动性。客户公司的业务围绕“出行”展开，除轮胎，还有快修连锁、餐厅指南、私人旅游定制等业态。除了在自有业务上不断钻研、保持领先以外，该公司长久以来一直都是全球企业中数字化运营的先行者，经过多年努力，在多个渠道有了一定的数字化资产沉淀，在乘用车轮胎、货车轮胎、汽车养护甚至美食领域各自都做了较深入数字化会员运营体系建设，前期对公司业绩发展做出了显著贡献。然而先行者必然缺乏上帝视角，当各业务线独立运营日臻成熟，数字化运营进一步深入，面向客户的全业务、全渠道的需求日益凸显，各业务条线和IT系统之间的彼此独立带

168、来的阻碍也越来越明显，各个系统积累的数据沉淀也亟待转化为有效资产，为企业精细化运营赋能。该公司为了进一步巩固其领先的市场地位，在数字化营销方面进行了一系列的工作，并取得了显著的成绩。确定DTC战略 早在2021年该品牌即确定了直接面向消费者（Direct-to-Consumer,DTC）的战略，这是其数字化转型的重要一步。公司希望通过该举措降低线上平台渠道带来的“过度比价”的弊端，进一步稳定产品价格体系，通过优质的服务锁定目标客户人群，会员精细化运营需求的重要性进一步提升。扫码获得更多资料101 全渠道业务发展 该公司清楚的认识到，所谓的业务线是公司内部便于从生产到供应链到服务管理和保障效率的

169、划分，然而对于一个终端客户而言，需要的产品和服务可能是多种多样的，并没有一个明确的界限，因此公司也确定了全渠道业务整合发展的策略，打破从品牌端衍生出的业务线阻隔。走近消费者 该公司将贴心的客户服务作为拉开与竞争对手距离的重要举措，希望通过数字化手段，米其林中国实现了与消费者的更近距离接触，提升了客户体验。客户痛点该公司在明确的运营策略下，对数字化能力建设也提出了明确的需求，其在中国在数字化营销落地层面遇到的三个最主要的困难和痛点包括：构建全渠道营销数据中台的挑战该客户在推进全渠道数字化运营过程中，需要构建一个能够跨平台整合产品、人和服务关系的全渠道数据中台。没有完整的客户画像，难以跨平台为客户

170、提供一致的服务和体验。这可能导致客户在不同业务线之间的体验出现断层，影响品牌忠诚度和客户满意度。通过该数据中台获取完整的客户数据，整合成完整的客户画像用于个性化精细化营销，并且管理统一的客户忠诚度体系。这不仅涉及到技术层面的整合，还包括通过数据洞察对客户行为深入理解、运营场景设计能力等方面的挑战。痛点一本土数字化系统集成能力中国数字化的发展速度非常快，这对该公司来说既是机遇也是挑战。中国市场十分巨大，也有着不同于其他国家的社交媒体平台和客户沟通触点，这就要求该公司在中国区业务的数字化营销系统既能够匹配全球业务统一策略的能力，也可以很好的集成中国本土触点。痛点二102智能营销技术的支持为确保精细

171、化运营策略落地，该公司需要建立个性化服务的能力，建立适用于中国市场客户的标签体系，同时具备数据洞察和分析的能力，并通过自动化手段提升营销活动的执行效率。痛点三解决方案为了应对这些挑战，该公司采取了一系列措施，选择与Convertlab这种既具有国际视野，又支持本土化落地的产品供应商的合作，提升数字化能力、优化数据分析流程。通过One ID对分散的客户数据进行清洗、去重和合并，统一管理客户数据，形成完整的客户画像，并据此建立客户标签体系，挖掘经营机会，设计营销场景。通过OneID落地客户数据合并01客户公司的各个业务线分别在数字化营销层面已经做了很多落地的工作，包括基于“一物一码”的轮胎客户CR

172、M/小程序/公众号、基于快修连锁业务客户的CRM/小程序/公众号。除此之外，还保有全渠道订单，包括三方和自有电商等多方面的数据。作为实现公司全品牌运营的基础，在实施过程中，我们首先落地的解决方案就是通过One ID，建立统一的客户档案。这是一项细致而具体的工作，在具体实施过程中，首先将不同业务线和平台上的客户数据汇集到一个中心化的数据处理系统中。这涉及API集成、数据清洗和去重等操作。通过邮箱、手机号、用户ID或其他唯一标识符，对同一客户在不同平台的数据进行匹配和合并。整合后的数据用于创建全面的用户档案，包含用户的基本信息、行为数据、交易历史等，以形成360度的客户视角。在形成全品牌统一的客户

173、画像之后，利用整合的数据进行分析，获得更精准的市场洞察和客户行为理解。围绕业务需求打造客户标签体系02对于基于数字化的精细化客户运营，最重要也是最直观的工作就是标签体系的103建设。标签体系既体现了数据驱动业务、数据洞察的结果，又是精细化个性化运营的基础。在整合数据的同时，我们协助该公司打造适合公司业务特征的标签体系，很好的将客户在不同维度进行梳理和归类，为后期的精细化运营和自动化营销活动执行打下坚实的数字化基础。成型的标签体系基于客户运营场景，从基础属性、行为事件、历史订单、渠道来源、会员数据等维度对客户数据进行分析。在标签管理上，我们从标签分级与命名、数据源管理与校验、标签的更新周期、逻辑

174、变更、新增删除等流程以及使用权限的管理提供了全套的解决方案，并使产生的标签在标签统计与报表、自动化营销场景应用、群组画像、线索管理等众多场景中落地使用。我们帮助该公司通过以下步骤逐步建设符合业务实际的标签体系：Step1.理解业务目标首先，明确公司的业务目标和战略重点，是全业务线的整合，在这个过程中的重点并不是新获取更多的信息，而是对现有数据进行整合和统一，这决定了需要哪些类型的客户标签。Step2.分析客户旅程客户项目的主要目标之一是建立统一的会员体系，在旅程设计过程中，Convertlab集中研究客户会员成长的各个阶段，识别关键的触点和行为，这些将帮助定义相关的标签。Step3.收集数据基

175、于业务需求和客户旅程，收集客户的基本信息、交易历史、行为数据、偏好等。Step4.定义标签类别确定标签的类别，这可能包括基础标签（如年龄、性别、地理位置）、行为标签（如购买频率、浏览行为）、心理标签（如生活方式、喜好）等。Step5.创建标签通过标签模板设计，明确每个标签的定义、来源和应用场景，或者使用数据分析技术，如聚类分析、关联规则等，来发现客户群体的特征和行为模式，并据此创建标签，先后创建并使用了超过150个标签。Step6.持续维护与更新随着业务的发展，持续更新和维护数据，保证客户信息的时效性和准确性。104通过这些步骤，该客户建立了一个围绕业务需求的、动态的客户标签体系，这将有助于公

176、司更好地理解和服务客户，提升营销效率和客户满意度。集成所有渠道会员，建设统一的Loyalty体系03在项目的一期，完成了数据集成的系统基础建设。项目二期的目标就是建立统一的Loyalty管理体系，集成所有渠道会员。支持客户从原先两个CRM迁移至One Loyalty。运营层面协助客户搭建运营体系，组织/人员/流程等。项目二期建立了一个中心化的会员管理系统，在统一的小程序入口，从用户体感到功能到数据，形成真正的品牌统一，使消费者能够在一个平台上访问所有的服务和优惠。保证了会员能够通过一个入口获取全方位的服务，包括线上购买、线下服务等，以此来提升用户体验。将两条业务线的线上商城、线下门店的信息系统

177、进行整合，以便为消费者提供一体化的消费体验。在新的会员体系下，通过会员俱乐部的形式，建立品牌的私域流量，加强与消费者的直接互动和联系，尝试了很多新颖的玩法，提高客户粘性和品牌忠诚度。设计多样化的奖励和激励措施，提升积分的价值，鼓励消费者积极参与会员活动，增加会员之间的互动和参与度。此外，会员平台还成为了集中收集用户反馈和需求的入口，不断创新和改进产品和服务，以满足消费者的期待并提供更好的出行体验。新会员体系的落地，结合强大的自动化营销能力加持，对于会员的活动运营效率大大提升，运营效率层面从以往需要以月份甚至季度为单位面向全体客户做一次笼统的大活动，提升到1周可以落地2-3次特别针对某一个细分客

178、群的个性化营销活动。案例效果我们可以从几个角度来理解这一系列数字化运营升级举措的成效：首先是实现数据归档，资源优化：经过接入和处理了千万级客户数据、近500万微信粉丝以及超过3000万的订单数据后，我们帮助该品牌完成了历史数据归档，优化了系统资源。105其次实现了标签迭代，维度扩充：我们对客户现有的标签体系进行了优化后，现存标签共计150+个。此外，行为埋点事件同比增加120%、关键业务事件同比增加70%，大大丰富了属性与行为数据维度。在系统上线后，客户的运营场景也在短时间内得到了极大的丰富：运营活动上线近60个，同比增加300%。同时，会员运营的整体效率也有了显著提升。在冷启动场景下，从原来

179、三个月只能开展一次活动，缩短至一个月能够组织两次活动。在项目运营到二期后，效率进一步提升，可达到每周组织两到三场活动。头部奢侈品品牌智能化SA任务分发管理优化用户体验并提高运营效率重依赖一对一沟通的行业，如何有效把握沟通效率、质量与客户体验之间的平衡？106客户背景该品牌集团为奢侈品行业的领导者，旗下拥有奢侈品品牌10+个，其中合作的品牌是fashion线主力品牌，客户2000w+，为行业高品质服务的标杆。随着疫情带来的增长乏力，该奢侈品集团尝试从该主力品牌入手，探索数字化营销的新途径，来更好的提升服务质量和客户建立更深厚的关系。比如，通过搭建数字化营销平台和数据驱动的精细化运营来提升运营效率

180、，实现数据赋能业务的长效增长。客户痛点过度客户骚扰奢侈品行业在意精准的一对一沟通，但由于数据质量低，客户身份辨认不足，SA和客户之间的匹配关系又不够精准，会造成过度骚扰或者错误沟通。痛点一客户画像模糊线上线下客户身份割裂，客户单一视角画像不完善、无法从全局视角了解客户，导致对客户的消费偏好、渠道偏好等认知存在偏差。痛点二扫码获得更多资料107SA沟通效率低SA沟通任务重，之前依赖手工分发任务，无法从多对多的客户SA关系中筛选出合适的对象，按照节奏分配任务。痛点三精细化运营能力薄弱只有统一推荐，缺少跨渠道和基于不同客群特征的个性化内容沟通。痛点四解决方案基于以上的需求和痛点，我们制定并落地了一整

181、套包含“CDP+MA系统建设+策略设计+场景落地”的综合解决方案，帮助品牌方从客户数据梳理到客户运营的全流程进行了一次以提升用户体验为导向的运营体系升级。高质量的数据治理01以终为始来思考“客户骚扰”问题的成因，会发现，这本质上是因为在与客户互动中，对客户身份和历史数据辨认不足。单纯依靠人工开发的One ID，能够实现大约70%的身份合并识别，但剩余的30%就足以引发客诉。针对此现状，我们为品牌提供了一套系统化、产品化的One ID能力，基本可以实现接近100%的身份合并识别。值得一提的是，我们在奢侈品行业有着非常丰富的业务咨询与实施经验，因此沉淀出了一套行业化的数据模型，能够快速帮助品牌方开

182、启数据治理，也方便了未来集团内跨品牌复用。同时，我们提供的One ID合并和选择逻辑充分贴合奢侈品业务含义，并且可以根据例如是否能联系到，等级、频次、购买金额等特征来决定是否合并，以及合并的优先级。当然，在数据治理过程中，系统提供的能力确保了我们可以做到行业高标准的PII数据安全与合规性。108完善的标签管理体系02由于线上线下运营的割裂，导致品牌方私域粉丝识别相对薄弱，未有清晰的到店晋级推动，线上浏览到下单的转化率、线下到店到下单的转化率均有提升的空间。为此，我们帮助其搭建了一套完善的标签管理体系，对粉丝群体进行精准的分群和分层规则化，赋能品牌方根据四象限设计晋级推动到店的运营策略。比如，对

183、于购买迫切度和品牌兴趣度都很高的客户，可作为重点关注对象，直接邀约到店购买；对于购买迫切度高但品牌兴趣度不高的客户，要做有针对性的定向推送，激发兴趣度；对于品牌兴趣度高但购买需求不迫切的客户来说，运营的重点是邀约到店浏览，保持粘性，并力图在线下门店面对面交流的过程中促进转化。同样的，这套标签管理体系，也被设计为了可复用的模式。未来不论是该集团在旗下其他子品牌公司进行推广使用，还是其他奢侈品集团，都能够依托这套标签管理体系实现高效的标签开发。智能化的任务分发03针对SA沟通任务重、效率低这一痛点，我们的解决方案是利用智能员工任务的能力，将沟通任务也进行“千人千面”的精准管理，让SA集中精力去做更

184、适合TA的工作任务，减少资源以及精力的浪费。举个例子，我们首先通过算法计算出每个SA每天的工作量是多少，在确保与客户的专属沟通的情况下，品牌应该发多少任务。接下来，就可以按节奏1月2次、选择最合适的SA分发任务、根据客户的购买情况向其推荐不同的商品。除此之外，智能员工任务还提供了多种任务管理与推送的功能。比如，当需要在相同时间（如，母亲节）给不同的客户发送相同的内容时，可以通过设置聚合任务的方式，来方便SA仅完成一项任务就能完成对多个客户的祝福触达，有效减轻其任务压力，提升沟通效率。109精细化的活动运营04完成了客户数据的治理、画像的洞察，以及准备好了更高效的SA任务管理机制后，最后要解决的

185、问题就是精细化运营能力的提升了。我们给到的解决方案是，对私域粉丝进行Admire、Consumer、VIP三大类分层，并针对不同客群设计晋级场景。比如，根据之前的历史购买记录，商品偏好做推荐；如果没有购买记录，则推荐新品爆款。同时，也要落地跨渠道引流线下场景，提供个性化的互动内容，并在各种到店活动的配合下，持续发挥针对不同细分人群的场景价值。案例效果该数字化营销运营项目，是集团重塑品牌营销的重点，凭借本次主要品牌的Pilot效应，未来将陆续复制给集团下其他品牌复用，实现集团整体层面的数智化战略升级。项目落地的过程中，我们始终从集团视角来开展标签管理的设计建议，在集团层面给到标准化模板和建议支持

186、之外，又保留了品牌的灵活的独特性。同时，在数据治理阶段也充分考虑行业属性和Global系统对接的兼容性问题。最为重要的是，面对非常依赖SA与客户沟通的奢侈品行业，我们提供了充分的赋能，通过联动导购工具，更高效的提供更合适的精准沟通策略给到SA。项目上线后，该品牌的数据可用性获得了显著提升，表现在客户唯一性占比提升至100%。而SA的一对一沟通性，也从原本手工分发SA任务模式，切换到自动化执行个性化任务的分发，从而实现了效率与精准度的双重提升。同时，该品牌在国内的Campaign组织与精准营销工作中，已经取代了Global的工具，实现了本土化，这套工具每年能够支持品牌方组织30+场大小活动。国际

187、运动零售品牌内外数据整合，基于Persona指导运营策略用数据驱动的消费者洞察，来提高消费者参与度，增强体验和忠诚度110客户背景该品牌在国内有近300家门店，超5000万量级的会员，以其大型的店面和全面的体育用品系列而闻名。在中国，品牌门店遍布多个城市，尤其在一线、新一线以及二线城市中占有较大比例。门店不仅提供各种体育用品销售，还为顾客提供了丰富的线下体验活动，使其成为不仅是购物场所，也是体验和活动的聚集地。随着在中国市场的不断拓展，品牌也在通过不断优化产品和服务，以满足日益增长的市场需求，并致力于提升顾客体验，品牌在全国各地门店会举办越来越多的活动，来吸引更多的潜在消费者。客户痛点数据利用

188、率低下企业内部数据源、沟通渠道多且散乱，没有统一整合以及清洗，缺乏一个能够快速、全面抽取数据的平台，导致大量数据资产未被利用。痛点一扫码获得更多资料111多部门的运营能力有待全面增强品牌内部CRM/电商/零售多部门都有数据运营需求，需要一套统一的数据平台满足集中管理与效果复盘的工作，且要提升个性化的内容营销能力。痛点三客户画像模糊没有数据支持和标签管理平台，导致无法进一步了解消费者画像，更难以识别高价值会员。痛点二解决方案高质量的数据治理+CDP&MA平台搭建01综合客户的现状痛点以及业务需求，我们接下来做的第一步就是将分散杂乱的现有数据整合起来，集中在一个平台内。我们首先整合了10+数据源，

189、其中包括各渠道绑定的会员数据、线上线下订单数据，还包括用户行为数据，和门店、商品、券等各种主数据。针对这些数据，我们也提供了高质量的数据清洗方案，完成数仓的建设确保了数据的可用性。在此基础上我们为该品牌搭建了CDP&MA平台，并统一整合了全渠道的数字化触点，包括公众号、短信、超级短信、小程序、邮件、企微等。有了数据洞察与运营的平台，品牌可以对消费者进行打标、分群、并基于此做精细化的营销活动；它可以满足各部门大量或紧张的发送任务，也可以促进更多的销售以及客户互动；最后，它还能提供报表做活动效果复盘，帮助运营团队有依据的开展策略优化。可以说，这套CDP&MA平台的构建，是为品牌方后续开展大规模个性

190、化精准营销，打下了扎实的数字化基座。行业化的标签体系搭建，以及Persona用户分群画像绘制02该品牌正在加速数字化转型，准确全面的消费者画像理解是转型的关键。但由于品牌在售的运动用品品类繁多，SKU多达3万多个，同时客户的购买场景丰富，这就使得品牌对于客户洞察面临着极大的挑战：哪些是品牌最有价值的会112员？最有价值的会员有哪些特征？他们最爱购买哪些运动系列的产品？不同的运动系列中哪些价格段的产品是最受欢迎的？这些问题的答案，是下一步开展精细化运营的基础。首先就是要做好标签体系的搭建。除了人口学属性等常规标签以外，还有基于品牌的运动行业特性，按运动场景、预测购买品类、下次购买时间、价格敏感、

191、客户生命周期等多维度的业务标签，这样可以更深度的洞察客户，了解客户在不同时期的购物需求。除此之外，根据模型算法绘制属于品牌的Persona，可以进一步洞察不同运动需求的消费者偏好，更科学的描述用户差异。比如，基于模型算法得出的Persona画像分析，该品牌的用户群可以区分为登山爱好者、健康跑者、儿童骑行爱好者、运动之家等多个类别。不同类别的用户群体，有各自显著的消费偏好或家庭构成，不同人群的购买力区间也各有不同由此，我们就能有的放矢的找到不同的运营机会点了。结合个性化推荐的用户生命周期运营策略设计03Persona分析的最直接的应用场景就是提供基于人群的运营策略指导。通过对113在这样的策略指

192、导下，我们帮助品牌方落地了7个关键业务场景，包括：促复购、唤醒沉睡用户以及加购提醒购买等场景。门店运营人员可以通过CDP&MA平台，灵活圈选活动人群，发送个性化营销内容，自动化收集活动数据，从而实现敏捷高效的数字化运营。Persona人群做横向对比，我们会找到提升该类人群转化的核心运营机会点，比如，对折扣敏感的人群，要着重设计提升其客单价的运营策略；对登山装备单一品类的狂热粉丝，也要试探是否有拓宽消费宽度的可能性；对家庭类买家，要提升多渠道的渗透率显然，以往统一的内容营销是不足以满足个性化客户沟通的需求的，只有这种针对不同运动类型和不同客户阶段的人群，分别设计个性化场景，才能达到精准沟通的效果

193、。案例效果通过从系统平台搭建到数据洞察再到用户运营策略指导的完整闭环，品牌方成功构建了跨部门的灵活高效的全渠道个性化精准互动能力。对于内部所有部门，CDP&MA平台都将通过标记、细分、产品推荐等方式来帮助各部门运营者洞察消费者。在组织运营活动方面，人效也得到了显著提升：在面向百万级人群的大型营销节点时，能够实现分钟级的人群圈选；对千万级的短信营销，也能够在2小时内推送完成。在被系统赋能一个月后，该品牌实现了会员量、在线活跃率和自有渠道销售额的全面提升：总触达近9万多人，相对未沟通人群，转化率提升50%+，平均客单价提升超过60%。全球知名玩具制造商01产品搭建，超百场运营场景落地，年纳新至千万

194、级会员搭建营销自动化工具并深度使用MA工具实现超百个场景自动化114客户背景全球知名玩具制造商之一，拥有90年发展历史，老少皆宜的产品标杆，品牌力极强。2020年开始，品牌开始意识到数据资产的重要性、紧迫性，也意识到需要通过全渠道会员管理及营销自动化来更好的提升终端服务质量和客户建立更深厚的关系。客户痛点数据分散于经销商及各地 品牌没有中心化管理数据 数据来源不清晰 渠道归属不明了痛点一品牌模式主要是通过经销商进行卖货，所以数据散落各地经销商手中，无法对消费者/会员有全面的数据收集、画像了解；也无法通过品牌层面统一主导相关活动。扫码获得更多资料115无统一营销活动出口 消费者感知活动不统一 入

195、会及积分等无法跨城体验 所有营销活动各地进行手动分发痛点二CDP和MA非同一家供应商 如何简易实现数据快速回流？如何实现事件实时同步？如何和券供应商进行双向对接？痛点三解决方案全渠道会员归属，全渠道会员触达01首先，要确立中心化会员管理的赋能体系。品牌要作为中心化管理唯一出口，对相关大型活动、节日活动、整体会员积分做好全局把控，然后再赋能各地经销商。基于这套设计，还需要不断完善360会员画像，了解每一个会员的来源及归属，对每一个消费时间点及消费金额的数据都能全局把控。通过对于会员的整体标签精准把控，可以让会员的画像不再模糊，实现数据的统一管理。接下来，了解会员全渠道画像及标签后，就可以对会员进

196、行个性化分层沟通，通过自动化画布快速搭建相关自动流，营销方式不再单一，实现多渠道的批量化精准沟通。品牌统一进行会员全生命周期营销02在自动化营销平台的赋能下，品牌方能够围绕用户旅程在短时间内快速搭建出不同的营销场景，并实现用户全生命周期Always on运转。现在，已经有近700个营销场景落地，其中会员生命周期相关场景有近50个，每日实时运营场景有接近40个，比如粉丝入会欢迎礼、首购积分奖励场景、沉睡会员优惠券唤醒场景，等等。因为有了产品级成熟能力的加持，所有这些场景的搭建都在效率上有了质的飞跃。116在自动化运行着的这上百个场景中，品牌方也致力于为全国各地的会员提供一致的会员体验。消费者无论

197、是在哈尔滨或者是在上海购物，都能在会员积分系统中进行查看和使用，每一次和该品牌的接触与消费不再因为地点或者渠道而进行，整体消费者体感快速提升。此外，线上和线下的消费行为与数据也变得不再割裂，偏好线上消费的会员会被引导到线上再次进行下单和领券，偏好线下消费的顾客会被引导到线下进行消费和体验，这种一体化灵活消费的体验感，对于经销商也变得更友好。多系统丝滑衔接，数据双向回流03营销自动化产品客户承载量极大，可以适应百万级会员，也可以适应千万级的会员，因此对于这家顶级玩具制造商来说，这套平台整体的使用和体感依然很流畅。同时，我们提供了非常开放和包容的能力，在与品牌方在用的客户数据平台进行对接时，我们成

198、功实现了T+0级别的实时数据回流，充分保证了未来与客户沟通的时效性。而这种开放性以及充足的项目实施经验，也让我们对品牌方在用的供应商系统也十分友好，比如CRM系统、券系统的对接，对接成本可控。案例效果在这个项目中，我们帮助品牌方快速实现了从0到1的营销自动化产品平台搭建，而在后续的运营中，客户对产品的使用也很深入，产品模块使用率高达78%。在产品的全面赋能下，该品牌落地了超百个运营场景，平均每日实时运行场景近40个。相比于过往组织一场营销活动需要跨部门的请求、长时间的提前筹备，当前的运营人效可谓有了质的提升。使用1年后，该品牌的会员纳新数量从百万级增长至千万级。国内一线股份制银行数字化转型实践

199、，通过精细化运营提升业绩超过30%由粗放式运营扩张到精细化运营，挖掘客户潜力，提升业绩117客户背景客户痛点“零售业务转型本质上是中国银行业在进入到从规模扩张、粗放式经营到精细化管理、高质量发展阶段的大势所趋。”精细化运营管理成为目前零售银行寻求增长的主要方式，其核心是通过尽可能覆盖用户的应用场景，满足每个用户的实际金融需求，提升客户体验。如此，业务增长也将随之实现。该股份制银行是零售银行数字化转型的最早期实践企业之一，并将数字化战略作为总体战略中的重要一环。在数字化转型战略的实践中面临几项挑战：一方面是零售银行业务共有近亿用户，整体业绩增长放缓；另一方面，用户多但却只有极少数VIP用户才能享

200、受到一对一服务，精细化运营对人力及运营能力的考验巨大。客户多，但活跃度不足该行零售银行业务共有近亿体量的用户，其中活跃用户约近2000万，贡献了绝大多数的业绩。如何扩大活跃用户数量，提高老客户的活跃度成为重要的业绩增长策略。痛点一扫码获得更多资料118资源有限，活动频次低该行的运营人员数量有限，无法对千万数量级的用户进行精细化运营，必须引入自动化营销工具对尽可能多的用户进行个性化精准营销痛点二解决方案其实上述两个问题不仅是该行面临的个体问题，更是整个零售银行业的普遍痛点。在深度调研了该行的业务实际情况后，我们通过“一个中台，两个扩散，一个探索”，三重手段解决了该银行的上述痛点。一个中台：在现有

201、数据管理平台之上，建立营销中台01我们在该银行现有数据管理平台之上，建立了营销中台，致力于构建敏捷客户运营体系，形成数据驱动的自动化精准营销能力。打通碎片化经营渠道，实现全渠道用户运营，让用户促活成为可持续事件。通过营销中台，该行可以使用数据驱动的自动化精准营销能力，将用户分层分群，针对不同客群采取不同营销策略，推送不同活动。而通过符合零售银行特点的活动管理和内容管理功能，分行的业务人员可以无需依赖技术参与，就能高效便捷地筹备并快速上线各类活动，从一年仅能举办两场活动的频次提升到每天都可举办活动的能力。同时，在筹备的这些活动中，该行还可以通过精细化用户分层分群，敏捷测试出针对不同客群的不同营销

202、策略，推送不同沟通话术及互动活动，从而显著提高用户活跃、活动参与，进而提升核心业务指标。两个扩散：O2O网聚生态圈02以权益经营、裂变式营销作为核心切入客户日常生活，应用活动管理、权益管理、任务管理、分享裂变落地实现。利用该行生态APP作为载体，将商家、产品及权益相结合，为客户带来便捷的权益、积分兑换等体验，从而提升了客户的活跃度，也让客户权益有了更广泛的选择。119银行零售业务已经不再是简单粗暴的开卡模式，能够激活客户，存量中找增长是当前业务的重点。积极构建生态圈，增加流量的的入口，扩大客户消费场景的选择范围是存量中找增长的有效手段。一个探索：基于沉淀的活动数据，实践智能化营销03早在AI大

203、模型广泛问世之前，我们就与该行开启了智能化的联合探索项目AMA（AI Marketing Automation），希望通过模型算法的能力，为银行提供合适的个性化服务和体验，并高效率的进行大规模协同化的运营。AMA的核心能力是将之前的人工处理的活动，如客群筛选、营销页面的制作发布、以及最后的分析环节，都用机器来替代。如，通过自动生成个性化内容，并在长期沟通过程中加强机器学习，形成和细分人群的关联；建立在先验经验和持续观察结果的基础上，通过持续学习优化，逐步逼近最优的运营效果；而当面对海量特征和标签，通过AI可以形成人力不可能达到的细分程度，并做可适应性调整。再如：用机器学习的方式，构建营销活动门

204、槛（时间、金额）与营销响应度、营销达标率的关系模型，找到不同地域间，不同场景下，营销效果最大化的活动参数设计，根据经验及实验结果迭代自适应模型，最大限度趋近最优理论营销结果。以上种种探索，目标就是希望通过数据驱动结合AI赋能的方式，大幅度降低传统营销过程中对人的依赖，最大限度挖掘零售银行数据的价值，无限趋近最优营销执行状态。案例效果通过与银行业现有数据管理平台的融入与结合，我们成功赋能客户构建了一套敏捷客户运营体系，形成了数据驱动的自动化精准营销能力。首先，一体化数字营销和用户运营平台大幅提高活动从准备到上线的效率，让运营团队具备随时上线活动的能力，更快速应对热点变化及用户反应。其次，通过精准

205、化运营，一对一沟通，客户活跃度提升了。基于标签的用户分群分层，结合个性化内容触达，客户的活动参与率显著提升，并提高核心业120务指标，有效激活零售银行数据价值。举例：某次针对百万级高潜力用户的营销活动中，共获得百亿级净资产提升。其中通过对比组验证，超过30%的业绩提升由线上自动化精准营销直接带来。同时，多年的AI探索与深耕，让该行的运营能力得到了进一步提升。某落地项目显示，被AMA智能营销探索赋能后，活动页面点击率提升了7倍，活动主动达标率提升了10倍。在这三方面的共同助推下，该行展开了全渠道的精准用户运营，让头部客户得到更优质的服务，让长尾客户享受到个性化服务，持续提升客户活跃度和客户满意度

206、，高效进行大规模协同化的运营，直接促进业务增长。Convertlab AI 营销场景设计与典型案例03高端健康服务品牌（一）门店员工与AI进行情景对练，大幅提升销售技能在门店快速拓张的发展上升期，如何让业务人员快速变身Top Sales？122客户背景该品牌定位高端健康服务，覆盖国内十数个一线、新一线、二线城市。近年来随着人们对理疗、身体舒缓、经络复苏等身体健康护理服务需求的逐步兴起，该品牌迈入了门店快速扩张的业务上升期，并且也在持续推出更多服务项目以及家用精油等产品。线下门店作为其业务的核心场景地，销售转化效率是核心指标，这意味着，门店前台、店长等员工的沟通能力、销售能力关系到转化率能否与品

207、牌的全国发展速度同频进步。客户痛点门店人员营销能力普遍不足，缺乏成熟的售卖能力，甚至要从零学起门店人员普遍缺乏销售、推销等领域的能力，培养需要大量资源精力投入痛点一扫码获得更多资料123营销能力培训过于依赖公司指派人力，资源紧张完全依靠公司在全国各个门店安排不同的培训导师，人员成本高、效率低痛点二优秀员工培养周期长、成本高、流动性大基层员工流动性大，培养成熟的员工一旦离职跳槽，就又要重新培训痛点三无法适应未来门店数量和门店业务人员数量的扩张要求品牌计划一年内在全国扩张几十家门店，显然当前的培训资源投入与效率无法与该发展目标相匹配痛点四场景设计深入调研业务现状，梳理销售能力模型，设计丰富的训练场

208、景01为了确保店员能够快速成为销售达人，我们组建了一个业务调研小组，在短期内和客户开展了高频的调研访谈并进行了几次线下实际业务场景的参观。通过调研，我们全面了解了当前门店员工的整体能力水平，一个核心发现是：针对门店的培训，开展频率非常有限，并且店长分发了业务资料后，全靠店员自己个人死记硬背。一方面，店员一旦内驱力不足，或遇到门店忙碌的阶段，就很难有效掌握资料内容。另一方面，单纯依靠死记硬背，让大部分员工成为了“开口难”、“应变难”，有的人不敢和真实的客户直接交流，有的人则在面对客户各式各样的提问时频频卡壳，影响销售转化。基于这样的现状，我们结合过往给其他重门店运营的品牌提供解决方案的经验与Kn

209、owhow，与该品牌方共同梳理了一套销售能力模型。该能力模型从洞察力、应变力、推动力、专业力、友好力几个维度，明确了员工需要具备的核心销售技能。124有了这套能力模型，我们就能以终为始，设计贴近实际销售情景的对练培训场景，帮助员工在模拟的销售环境中进行实战演练，有针对性的提升销售技巧和应对能力。基于AI大模型，设计虚拟客户形象，打造员工培训的专属Chat对练工具02ChatGPT、Midjourney等应用的横空出世，让很多人看到了基于自然语言驱动内容生成的巨大潜能。我们在这个跨时代的风口，第一时间抓住了AI大模型的机遇，并将之应用在了这位苦于员工培训的品牌身上。基于AI大模型，我们为其定制设

210、计了一位虚拟客户形象，打造了一个员工培训的专属Chat对练工具，是一项创新而实用的举措。通过这种方式，员工可以在虚拟环境中与仿真的客户进行对话，模拟真实销售场景，锻炼自己的沟通技巧和销售技能。这种对练工具不仅能够提供高度还原的销售场景，还能够根据员工的表现实时调整对话内容和客户反馈，帮助员工及时发现问题并进行调整。同时，虚拟客户形象的设计也非常关键，需要基于该品牌普遍的用户画像定制而成。比如，她是一位37岁的已婚女性，育有2个孩子。是一位咨询行业的高级总监，收入水平较高。她的性格温柔、有礼貌。但她不喜欢做决定，总要和家人讨论后才能决定所以，这位“真实的”虚拟客户，能够充分满足店员在不同销售场景

211、下的对话练习需求。这样的对练工具不仅可以提高员工的销售技能和自信心，还可以节省培训成本和时间，提升培训效果和员工学习体验。打造与真实客户近乎无差别的对话体验，主动询问、情绪识别样样精通03为了让员工的对话体验更真实，我们从两个层面做了打磨：首先，虚拟陪练不是一直只会应答的传统机器人，她会根据与员工聊天的上下文语义，发出自己的问题，并主动询问员工。由此，就模拟了真实场景下，客户对店员的主动提问，这种训练模式能有效增加互动性，让对话可以被延展，从而有效训练员工的反应能力。其次，员工在与客户进行面对面交流时，一个重要的影响转化因素是员工的情绪表现。积极、愉悦的情绪氛围，能让客户感到轻松舒适，增加好感

212、度，从而125加速购买决策。因此，我们专门强化了这位AI虚拟陪练对情绪的识别能力，一旦她听出了员工的表达中带有令人不悦、不安的情绪，她能够做出合理反应，从而提醒员工注意对情绪的把控。通过这种精准的对话体验，员工可以根据虚拟对练的实时反馈，及时调整自己的销售策略和沟通技巧，最终在不断的实践中提升自己的销售能力，增强自信心，向成为Top Sale迈进。支持移动设备接入、个性化评价报告，让员工在日常更方便用、更喜欢用04若想让这个虚拟对练工具真正在全国的各个门店快速普及，就一定要想办法让每一位员工都方便使用、更喜欢使用。为此，我们提供了两个方面的解决方案：第一，支持移动设备接入。不像办公室上班族，大

213、部分的门店员工使用移动设备的频率要远高于使用电脑，因此，让员工能通过手机登录，随时随地与“她”进行沟通，开展对练，是刚需。第二，千篇一律的评估总结报告，很容易让员工感到疲劳，甚至不能引起足够重视。而我们的AI对练Chat解决方案，能够针对不同员工的不同特质、不同训练状况、不同任务进展，来生成个性化的评估报告。这样，员工就能充分了解自己的优势和不足，从而有针对性地进行改进和提升。这样个性化的设计，有效增强了员工参与的积极性。案例效果目前，该AI对练Chat工具正在品牌落地的几个一线城市门店内进行内测推广。根据内测门店的销售成果对照情况，我们欣喜地发现，这些门店内的员工普遍比以往更加熟悉新业务和新

214、产品的细节，并且，他们在和客户对谈的过程中，普遍变得更加自信。在内测的几个月内，这些门店的销售转化率平均提升了30%以上。当然，所有员工的进步都是“自学”而来的，这期间，品牌方没有再费心给每个门店安排真人一对一的训练、考试和抽查。全靠这位虚拟客户，店员们都变成了“销售精英”。高端健康服务品牌（二）给IT员工打造一个AI分身随时应答门店员工提问运营系统操作复杂，门店人员流动频繁，如何解放IT不再重复解答同样的问题？126客户痛点除了前述关于门店人员营销能力的培训问题之外，该品牌还遇到了另一个难题：IT工作人员要频繁重复解答门店工作人员遇到的系统操作问题。在用系统操作复杂，员工很难通过自助轻松上手

215、操作门店的预定、订单、员工排班等运营管理系统多而复杂，需要经过充分培训才能满足日常使用所需痛点一遇到突发问题时店员只能求助IT，一旦响应时效不足就会面临客诉压力员工在处理客人预定等事宜时，依赖IT支持，若IT分身乏术，则会影响客人体验，造成客诉痛点二基层店员流动频繁，刚完成一轮培训又要开始新一轮即使不定期组织集体培训，店员的高流动性也造成了这些知识无法有效被沉淀，只能一次次重复内训痛点三扫码获得更多资料127场景设计其实，这些痛点的本质都是如何平衡人力投入与效率产出的问题。那么，提升几位IT的人效更简单？还是提升全国几十家门店的上百位门店运营的人效更简单？答案是显而易见的。大模型告诉我们：获得

216、一位IT超级英雄，没你想象的那么难。于是，我们帮助该品牌打造了一位IT的AI分身。这位分身专门负责为全国门店的店员解答系统操作使用问题，365天24小时待命。而且，是同时解答所有人的提问，店员再也不用排队等待支持。企业级AI 智能体平台，快速搭建出专属数字化IT工作伙伴：01我们提供的场景设计是：通过全新AI Hub提供的AI应用构建能力，打造一位类似“内部百事通”的AI智能体。这位智能体是真人IT的数字工作伙伴，可以帮助IT在面对众多店员提问而应接不暇的时候，帮忙解答问题，分担IT的工作量。首先，我们提供多种基础大模型选择，如智谱华章Torbo、文心一言ERNIE-Bot、通义千问Turbo

217、、星火认知v3.0等。在综合考量了效果与价格水平后，该品牌选择了适合它们的基础大模型。接下来，是关键的知识工程阶段。不论是门店运营管理要求还是IT系统操作说明等不同内容的材料，不论是Word文档还是Excel、PPT等不同格式的材料，任何结构化、非结构化的数据，都被灌入系统当中，通过流水线进行自动加工和整理，从而构建出一套企业知识库。企业知识库是这位AI分身的业务能力能够与真人IT相比拟的关键，它是这位AI分身的大脑，使得AI分身能够快速理解店员提出的各种问题，并快速给出准确答复。最后，通过AI Hub预置的基础数字工作伙伴模板，再经过智能体设计器的拖拉拽快速编排，品牌方无需从零开始，就能快速

218、打造出这位企业专属的数字化IT工作伙伴，也就是IT同事们的AI 分身。128这位AI分身是个“六边形战士”：应知尽知，时刻在线，永远亲和02新加入团队的这位数字同事，一定很招人喜欢：能力好、脾气更好。有了知识工程打下的基础，“他”熟悉门店经营管理和IT系统相关的全部知识。能够言简意赅的与店员沟通、尽快解决他们的疑问。最重要的是，对于店员来说，这种问答体验，与他们向真人IT求助几乎没有区别，因为他们可以使用自然语言向AI提问，完全不需要额外学习其他专业的计算机指令，这就大大降低了店员的心理门槛。另外，以前人数有限的IT同事在面对大量店员频繁、反复的提问，难免会产生急躁心理，导致语气不佳，最终影响

219、的是店员在处理紧急问题时的效率，降低客户服务体验。而现在，这位AI分身即便同时应答多个紧急问题、不论这个问题被问过了多少次，“他”都能秉持亲和的态度，绝不会与店员发生情绪冲突，大大降低了团队内耗。未来展望可以说，AI分身的加入，将会让这个正在快速扩张的品牌获得一位近乎满分的员工、一个得力的助手，仅仅通过增加一位能力满分的员工就能解决原来十位员工才能处理的任务量，而且，随着企业知识库的不断完善，接下来AI分身的任务处理质量，还会越来越高。要知道，AI的学习成长速度是远超正常人类的。所以，这次智能探索只是开始，我们相信还会有更多“高人效”的专职AI智能体会加入该品牌，比如财务助手、人事助手、数据分

220、析助手、客户洞察助手我们相信，在TA们的帮助下，该品牌的全国化营销增长之路，会越来越快。高端健康服务品牌（三）更多探索：追踪用户给出的点评，保持舆情敏锐度，随时调优用户的细节想法都藏在文字评价中，能否挖出宝藏来？129业务场景挖掘该品牌的业务模式决定了对线下场景的评价管理是促进增量转存量复购的关键。而随着其全国门店的拓张、每年从国外引进的新服务项目以及更多精油类实体产品的推出，评价管理的范围、深度、难度也会随之增加。现在，我们正为其设计一套专门用于舆情监控的业务运营计划，可以帮助品牌方自动化的开展用户评价分析，深入理解用户的“好评”是来自店内的香氛还是技师的手法，“差评”是因为门店卫生不佳还是

221、因为前台操作不熟导致等待太久而随着线上小程序的上线，会有更多消费者对其小程序店铺内的各类商品进行评价，这关系到他们新开拓的业务线能否及时了解真实、具体的市场反馈，并在尽可能短的时间内调整产品策略，减少成本损失。解决方案设计任务已经基本明确了，接下来要考虑的就是选择合适的AI赋能模式。我们将AI对人类工作的支持协作，分为了3种模式：扫码获得更多资料130AI Embedded（嵌入）模式01在该模式下，人类的参与度是最高的，AI更像是一个智慧外脑，给人类员工提供类似灵感激活的帮助。典型的任务包括短信文案生成、广告素材生成、个性化商品推荐与优惠推荐等等。在这类协作模式下，我们强调的是对业务的理解深

222、度、对职场能力的运用专精程度，因此对于现阶段的大模型能力来说，更适宜让人类来做任务的主驾驶。在人类撰写短信或图文的时候，标题会影响到文章打开率，感觉自己写不好的时候，就可以跟ChatGPT说出写文案的目的，让它帮忙想几个引人入胜的标题。AI Copilot（副驾驶）模式02在该模式下，AI可以承担更多的工作内容了，人类员工和AI的分工能达到各占一半。典型的任务包括数据治理与加工、自助式分析和洞察、营销活动自动化编排和执行、智能企微对话，等等。可以看出，这些任务除了需要有一定的业务基础、较丰富的业务经验之外，还有很大一部分工作是重复性较强，比如数据治理中的数据清洗工作、营销活动编排中的自动流的搭

223、建编排，企微沟通中的周期性沟通SOP执行，等等。因此，这类任务，我们推荐让AI为人类员工分担更多重复性工作，释放人类员工的精力去用于更有价值的工作板块。AI Agent（代理/托管）模式03在Agent模式下，人类员工的参与度可以被大大降低，甚至几乎不会在直接面对任务。我们不用管任务怎么被执行，全权交给AI去做就可以。可以有负责执行单任务的各个Agent，也可以有多个Agent通过分工组合，来实现复杂任务的执行。典型的任务有数据资产盘点、业务健康度体检，等等。有了Agent的全权代理，人工的投入将会以史无前例的水准被大大压缩降低。从效率上来讲，AI Agent是大家都希望拥有的模式，但从大模型

224、技术的现状、特点和限制来看，这种模式目前还不存在，或者说还不可靠，很多行业也都还在解决安全可靠的问题，所以它还没有到完全可以离开人控制的那一步。131对于该健康服务品牌的诉求，我们推荐的是AI Copilot模式。相比之下，Copilot模式可保持原来的任务流顺序，同时由AI来提供一个捷径，一下子执行掉全部的任务流，并且全过程透明、可被人监控，我们可以在中间任何一步去干预它，从而充分保证任务完成的可靠性。评论管理、舆情监控的能力核心在于对用户评价使用的自然语言的理解、结合评价的上下文进行理解，如今的AI大模型能够较高质量的完成这些任务。但是，大模型提供的只是底层技术能力，距离应用还有一段距离，

225、如何让它变成可以为企业所使用的AI Copilot呢？这个问题，交给AI Hub来解决吧。让大模型应用化：AI FoundationConvertlab AI Hub作为企业的一个AI底座，提供了完整的智能体设计能力，并且，这个设计器还兼具了传统机器决策与新型AI推理能力的优势。传统机器决策 基于规则设计在基础大模型AI出来之前，很多企业也有智能决策系统，如出差申请自动审批。这种基于预设规则来做决策的系统虽然可靠稳定，但很容易受到设定规则限制，比如，复杂的规则需要大量的规则数量，维护成本高。而对于超出逻辑的部分，即便只有细微的差别也需要重复维护规则。总结来说，即传统的机器智能决策系统是缺乏“举

226、一反三”的泛化能力的。132 新型机器决策 AI推理现在的AI推理则很擅于举一反三。它有极强的自适应性和泛化能力，相同的规则和逻辑可以应用到不同的使用场景，人工维护成本要低很多。而且，它还能帮助你不断探索更多策略的可能性。但它也有弱点：这套新的技术体系，尚需要时间来积累最佳实践，你也需要投入额外的推理算力成本，最重要的是，有时候你没告诉过它的事情也能推理，这就出现了让人感觉它不可靠的问题。智能应用画布 规则+AI推理的混合决策系统我们的思路是把这两种决策模式的优点有机结合起来，打造规则+AI推理的混合决策系统。AI Hub中完美传承了DM Hub经典的画布功能，拖拉拽就能轻松配制出复杂的任务处

227、理流程，关键节点能够充分可视化的选中、调试、优化。基本上，具备一些工程师背景的人员，都能够通过AI Hub的智能应用画布编排能力，构建出一整套业务流，打造出满足自身业务需求的Copilot。总的来说，AI Hub已经完成了聚焦行业场景的企业级“AI生产力”平台。它兼顾企业知识工程、系统集成、模型服务和AI营销应用为一体。企业完全可以通过低代码方式，更高效更低成本的创建更多场景的AI应用，加速企业传统SOP与AI的融合，提高运营效率。*图为示意AI驱动的门店导购助手让门店导购变身人机智能协作的AI Copilot行动队提升线上营销任务执行效率，实现客户沟通闭环增益133我们服务过非常多对线上店铺

228、与线下门店运营的重视程度兼而有之的客户，覆盖了鞋服、奢侈品、美妆、母婴、健康服务等行业。若将目光聚焦在线下门店场景，我们会发现，品牌的整体经营目标，早已不再线上线下割裂，线下门店的导购人员也要承担大量的沟通任务去引导消费者在线上完成下单。然而，导购线上沟通能力的参差以及门店客流谷峰时段的精力不均，使得他们往往难以兼顾线上的客户运营。于是大量品牌的门店运营都面临着严重的人效不足、质量不精的挑战。对此，我们经过了调研之后，提炼出了一套围绕线下门店导购运营赋能的场景解决方案。需求背景典型痛点线上导购任务执行环节任务重、效率低生日会员祝福、新品推荐大量任务等待导购发起沟通，有时任务数量甚至超过500个

229、痛点一扫码获得更多资料134旺季门店客流激增，导购忙于现场接待，无暇顾及线上顾及线下客户接待就无法分身关注线上客户的沟通关怀，很容易错失机会客群痛点二线上沟通与线下沟通技巧有别，沟通内容质量难把握个性化的沟通内容要保质保量，但导购水平参差不齐，亟需获得内容支持痛点三沟通历史与沟通总结是宝贵资产，但往往难以被有效利用沟通获得的客户画像、特征标签，需要更专业、系统化的手段得到沉淀与二次利用痛点四场景设计针对以上痛点，我们能够发现，门店导购是串联消费者与下单购买的最核心的中间角色，门店导购的客户沟通质量和营销运营质量，是提升门店业绩的关键节点。所以，提升导购的客户运营能力，就等于提升转化潜力。而现在

230、有了AI大模型的加持，我们与其试图提升每一个导购的能力，倒不如一次性给所有导购配备一个具备理想胜任力的AI助手。这位AI助手可以帮助导购专攻线上营销的薄弱板块，人机打配合，就能组成一个高效协作的AI Copilot行动队。我们为这位优秀的AI营销助手设计了2个典型场景，覆盖了导购开展线上沟通前与沟通后的完整业务场景闭环：沟通前：自动生成高质量1V1触达内容01导购的线上沟通工作直接体现在导购工具（如企业微信）给到的每日机会人群沟通任务。比如，最近7天生日的会员、高购买力的会员、注册后未完成首购的135会员、近三个月有高频购买行为的会员，等等。有了AI助手的协作，我们能够针对各组“机会人群”中的

231、客户，生成高度个性化的1v1触达内容。这些内容不仅基于客户的基础画像、历史购买记录、浏览行为和兴趣偏好，还结合了特定的产品卖点和运营重点，确保每一条信息都能精准直击客户的内心需求。在AI生成内容的过程中，导购无需守候在旁，可以继续进行门店接待或其他工作，实现了“无人值守”。这不仅大大节约了员工的时间，还提高了工作效率。导购可以将更多的精力投入到服务门店客户身上，而AI则负责处理繁琐的、重复性的大批量内容生成工作。当AI助手完成话术生成后，门店导购可以在空闲时间查看“已生成”列表。列表中详细列出了每位客户的姓名、联系方式以及对应的个性化沟通内容。浏览内容后，如果导购觉得话术内容满意并符合与客户的

232、沟通需求，可以直接点击发送按钮，将内容快速发送给客户。如果导购觉得话术内容需要微调或增加个性化元素，可以点击编辑按钮进入编辑界面，对话术进行修改。编辑完成后，可保存并重新预览，或直接发送给客户。当然，如果导购对话术内容不满意，或者希望尝试不同的沟通方式，可以让AI小助手重新生成新的话术内容，而这样的重复工作对于AI来说，其实是很容易达成的，并不会因为屡次返工而产生什么反感情绪。所以，导购们和AI小助手的搭档关系会很默契。沟通后：自动总结最新聊天内容，提取标签，丰富画像02将AI小助手生成的1V1沟通内容发送之后，并不代表这次任务就完成了。沟通后的数据沉淀与追溯、评估，才是让这套智能用户运营机制

233、能够运转常青的关键。通过将沟通任务自动补充至导购的每日待办中，导购可以清晰地了解自己的任务进度和完成情况，及时调整沟通策略。同时，系统还会自动记录每一次沟通的内容和时间，方便后续的数据分析和效果评估，完成有效的追溯。在这个环节，导购可以在用户详情页中，通过沟通历史找到已发送的消息，对之前发送过且效果良好的消息，导购可以直接选择重复利用。如果需要根据当前情况进行微调，也可以点击编辑按钮进行修改。因为，即便是1V1的沟通内容，如果它的质量和效果足够优秀，那也应该被充分复用，发挥更大的价值。对AI小助手来说，在这个阶段，TA的第一个任务是实时分析客户聊天内容，自动生成沟通总结，比如，小助手会提醒导购

234、：“你与该名客户小C在最近6个月沟通过20次，最近1个月沟通过5次。客户小C询问过购买的运动鞋该如何清洗保136养的问题。你曾经发送过生日祝福和新品推荐，但是没有得到客户小C的回复。最近一次你发送了联名款防晒服的优惠折扣信息，小C询问门店里是否有蓝色的款式可以试穿，你还没有回复。”在这样总结的帮助下，导购就可以在大量的沟通记录中，快速回忆起与该客户的沟通情况、了解客户的反馈、需求、疑惑以及整体满意度，从而更有针对性地推进未完成的沟通任务或者发起新的沟通。AI小助手的第二个任务是客户画像的更新与丰富。根据导购与用户的沟通内容，小助手会自动提取新的标签或关键词推荐给导购，比如家庭买家、户外爱好者、

235、高购买力买家、折扣不敏感这些标签可以帮助导购更全面地了解用户需求和偏好。随着沟通的深入和时间的推移，客户画像也会不断得到更新和丰富。导购可以在用户详情页中查看最新的客户画像，以便更好地制定个性化的销售策略和服务方案，不断提升交易转化的潜能。总的来说，人机智能协作的AI Copilot行动队不仅能够提高工作效率和客户满意度，还为企业带来了更多的商业机会和增长潜力。运营场景最佳实践做好这几个赢下一整年04场景一微信场景运营高效实现公众号获客、互动与销售转化138解锁公众号最强玩法作为当前互联网最受欢迎的社交媒体平台之一，微信是所有品牌不可忽视的营销重地，而公众号是微信营销的重要组成部分，作为微信生

236、态系统内建立的一个内容发布和互动平台，它不仅仅是一个信息传递的工具，更是建立品牌形象、传播内容、进行营销推广以及与承接用户互动的重要载体。我们从过往服务的经验中，精选了8个经典运营场景，通过这些热门场景，可以最大程度覆盖公众号场景下的获客、互动和转化，并为您的用户提供个性化的服务体验。热门场景关注公众号粉丝个性化欢迎旅程跨渠道会员转粉丝引导添加企业微信新关注粉丝引导注册会员历史粉丝引导注册会员历史粉丝促活-留言48小时回复/关键词回复历史粉丝促活-图文分组推送历史粉丝促活-差异化菜单展示扫码获得更多资料139场景价值1、平滑的用户公私域转化旅程：通过流畅的会员转化引导旅程，实现自然而然的获客提

237、升。2、跳出微信公众号后台局限性：营销活动跳脱于公众号后台刻板固化的配置，营销玩法不再受限。3、一站式满足全部运营需求：告别繁琐的跨系统多部门协作，我们提供的最佳解决方案让多样化营销场景不再费时费力。这里挑选几个Use Case与大家分享。关注公众号粉丝个性化欢迎旅程01我们会根据粉丝的不同属性和来源，来设计一系列自动化的互动场景，为粉丝提供个性化、温馨的欢迎体验，在传递品牌价值的同时，也有效促进了粉丝的参与率和活跃度。粉丝的属性上包括了不同的会员等级、标签、微信语言等等，来源上包括了线上线下的各种渠道，属性和来源的交错组合，存在海量的可能性，但这些繁杂的可能性，可以通过我们的运营服务和系统产

238、品来自动化解决。140我们为一家知名的仓储式美妆集合店提供解决方案时，发现他们面临着新用户挑选海量商品SKU的挑战。他们的业态形式注定了有超过上万的SKU，那如何将海量的商品精准匹配给有兴趣的用户，也就是“货找人”而非“人找货”，避免用户面对海量选择的时候不知所措。因此，我们与客户合作，策划了一场面向新粉的肤质自测活动，新关注的粉丝都会推送一份肤质问卷，用户填写后会系统根据他们的诊断结果，推荐解决肤质问题的针对性商品，并附带相应的新客优惠券。这样的个性化推荐和奖励措施，使活动实现了千人千面千品的效果。最终，整场活动获得了喜人的成果，购买转化率达到了45%，转化ROI更是高达75。这次活动不仅为

239、企业成功提升了用户体验，还有效提升了销售转化率，带来显著的商业价值。历史粉丝引导注册会员02其实，在公众号运营中，将一个“匿名”的公众号粉丝转化为注册会员并不是一件很容易的事，大多数粉丝缺乏主动注册会员的动机，除非有明确的引导，甚至需要有一定力度的优惠激励。否则，他们可能对品牌公众号永远保持观望状态。所以，对粉丝差异化营销，引导非会员粉丝注册，以及持续保持会员粉丝的粘性尤为重要。我们的服务场景会精准区分公众号粉丝是否是注册会员，由于会员用户对品牌的认知度会更深刻，因此推送内容可紧密围绕一些品牌活动、新品发布的信141息，而对非会员的粉丝，则主要推荐新客活动，会员福利等信息，目的是在加快催化粉丝

240、转会员的流程，高效精准触达，提高购买转化率。我们的某大型跨国连锁快餐企业客户，拥有亿级的用户体量，公众号关注粉丝也有几千万。但是由于无法精准进行用户分层和针对性营销，导致不断地和用户重复沟通，千篇一律的营销内容，使得一直无法将用户的LTV价值放大，历史粉丝自然转化成会员的比例极小。因此，我们设计了一系列策略来解决这一问题，其中一个策略就是根据粉丝的活跃度评分和是否是会员进行分层，对满足一定活跃度分值的非会员粉丝，投递新会员专属优惠券，粉丝若想领取优惠，必须通过小程序授权注册成品牌会员。整个活动下来，非会员粉丝的转化率提升了20%以上，把优惠券的成本精确花在会员拉新上，同时也不会打扰已是会员的粉

241、丝。142历史粉丝促活-留言48HR回复/关键词回复03历史粉丝促活的有效策略有很多，这里举例一种比较常用的。当粉丝在公众号留言时，如何能最大化利用这48小时互动的限制机制，让回复内容又贴切又高效？品牌不应该错失每一次与用户深入互动的机会，这样才能逐渐了解用户真实需求，以便建立稳固的用户关系。我们在为一家国际知名的母婴品牌服务时，就发现他们也存着这样的问题：流量落地链路单一，没有精细化的后链路运营，粉丝留言就统一回复，单调枯燥且缺乏延展。用户获得不到自己想要的答案，久而久之就会失去活性渐渐沉寂。我们提供的策略之一，就是通过一个孕妈关爱活动，引导用户在公众号留言，并有效利用这黄金48小时，尽可能

242、让用户产生最多的行为。当粉丝在后台留言活动指定的关键词，系统会判断是否是会员，对非会员推送会员注册页，引导注册，对已是会员的用户，就会去直接查询该用户的历史行为和属性记录。然后会分别对有详细月龄、模糊月龄、无月龄的群体，分别推送对应的活动画册和产品。比如对还在孕期的妈妈推送孕妈画册和有机妈妈奶粉，对宝宝已出生的妈妈推送宝妈画册和1-2段奶粉，月龄模糊的人群则推送孕妈+宝妈的画册，对没有填写月龄的人群除了推送画册外再加上品牌故事。这仅仅是一个微信公众号留言的场景，但通过精细化运营，就已经能拆分出那么多可能性。场景二轻量级业务诊断分析以电商数据分析为基础，设计运营策略143Data Driven

243、EC：从电商运营的数据财富中，萃取更多财富对品牌方来说，每年的大促都是一场场GMV攻坚战，而赢下战役的秘诀，往往就藏在上一场战役的数据中。我们建议您，对电商平台的经营数据（订单、商品、券等等）进行科学、体系化的数据分析，洞察第三方电商的流量、人群与商品销售表现。通过这些数据，我们能够帮您挖掘出运营机会点，并提供有针对性的运营优化策略，从而帮助您赢下双十一、双十二等全年各个关键的大促营销战役。当然，对电商店铺的运营一定是贯穿一整年的，把握好日常的运营分析同样非常重要。因此，除了大促Campaign以外，我们也支持为您全年的经营提供分析洞察服务。场景策略要点我们来洞察您第三方电商的流量、人群与商品

244、销售表现，提供优化策略建议关注部门EC、Digital这些客户曾做过全球领先户外品牌、全球著名滑板运动潮牌您可以双十二、双旦、春节档接下来多场大促以及日常运营，都从容应对扫码获得更多资料144更结构化的分析体系梳理：盘点大促GMV，进行收益归因，精准拆解流量贡献值01数据分析的前提，是对品牌生意的理解。所以针对最临近的一两场大促活动数据，我们首先要做的是理解生意来源，也就是弄明白GMV都是由哪些用户下单购买贡献而来的？这种分析本质上是对大促的流量进行精准拆解。我们的建议是通过分解树形式，结合业务实际，将总GMV逐级拆分为不同的维度，然后分别统计不同维度的订单金额。比如，去年618的大促，我的品

245、牌达成了8600万的GMV战绩，我需要分析的是，这8600万中，有多少是由新客贡献的？有多少是由老客贡献的？还可以继续深挖：新客当中，有哪些是通过活动期间第一次进入店铺的新流量贡献的？哪些是来自过往曾进入过店铺、或已经注册过会员，但从未下过单的用户来贡献的？对于老客来说，我们又可以拆分为一次客复购、忠诚客再复购、沉睡客唤醒等维度，分别拆解这些维度下的贡献值。在618、双11双12这几个全年最重要的S级大促前，我们都建议品牌方要对上一个周期的大促节点进行一次这样彻底的GMV收益归因分析，让数据告诉我们，这一次的大促活动，我们应该如何更科学的设定业务目标、如何优化店铺运营手段。145不同流量来源应

246、用不同分析手法02在前面的数据分析阶段，我们获得了不同流量来源的贡献力洞察。接下来要做的就是对不同的生意来源，采用不同的分析视角，有针对性的挖掘出特定的机会点。比如，对新流量，我们要重点关注站内流量的点位，效果和质量如何；对完成首购的存量会员，我们要注意识别构建出高潜客的画像；对多次复购的忠诚客，我们要重点分析商品的销售趋势如何？是否有商品连带组合的特征与潜力？接下来我们具体说明下，针对不同流量来源的分析手法与思路。新流量，要把控流量趋势，做好新人站内转化 对于以前从未注册过会员、从未进入过店铺的全新流量，要试着理清楚他们是从哪些站内渠道进入店铺的？我们一般会拆分三个维度：自主渠道、付费流量、

247、免费流量。有些新流量可能是来自电商的上海品茶推荐版面、或猜你喜欢的推荐位，这些可以算作是免费流量；有些新流量是来自品销宝、万向台、引力魔方等渠道的付费流量。将不同渠道的数据整合在一起，我们就能洞察出各渠道的访客数贡献、下单买家数贡献、转化率等等。在这样的分析体系下，我们可以挖掘出哪些渠道是贡献最坚挺的、哪些渠道是贡献数量少但转化率高的精品渠道、哪些渠道整体转化情况较差这些洞察，将对我们为这次大促进行渠道预算决策以及贡献值预估，提供重要的依据。146 存量潜客作为销售重要支柱，大促期间也不可忽视 我们过往做的很过Case都反映出：存量潜客的销售贡献度有时候甚至会超过老客复购。因此，这股势力是我们在大

248、促期间要格外重视的一个群体，通过对他们的数据分析、洞察找到高潜客，将对这一轮大促的销售表现会有极大助力。通常，我们建议的只针对高潜客的分析方法有三种：潜客画像分析、潜客在域内的行为与偏好分析以及利用三方标签来识别高潜客。对老客开展 人 x 货 x 权益 三位一体的分析洞察 对于老客，我们要关注的是人和货的匹配逻辑，以及人和券的匹配策略。比如，我们可以对会员的复购习惯及复购路径进行分析，通过对比分析过去1年及2至3年中复购会员的复购商品，研究复购习惯。最终，我们会发现什么样的消费者在复购，复购的商品是什么，从而帮助我们根据不同季节，找到不同商品以潜客进行画像分析为例，一般需要分析他们都是来自一线

249、还是二三线城市？他们的性别是什么？他们是在大促期间加入会员的还是在非大促期间，等等。通过这些我们就能洞察出来，我们的市场是否有逐渐向二线城市或更低线城市下沉的趋势？大促期间是否是吸纳新会员入会的更好的节点？这些都可以对我们开展会员招募的Campaign和运营提供参考。而通过对比分析过去1年及2至3年中入会会员的入会时间，观察会员注册到首购的趋势变化，开展新、老会员注册到首购的时间间隔分析，我们可能会发现，大部分新、老会员的首单时间都发生在注册后极短的时间内，新会员相比老会员时间间隔更短（20天-10天内），由此，我们就能找到与潜客沟通的最佳沟通时间。147的最佳推荐时段，基于商品属性整理推荐建

250、议。而通过做人 x 券分析，我们可能会发现，随着会员购买次数的增加，次单的折扣深度普遍比上一单更深。所以，我们就可以在这次大促中，尝试基于消费者的购买次数阶梯式发放权益（如基于等级的回馈券，或基于消费者升级事件，提供升级礼券）促进复购。挖掘运营机会点，提供策略支撑：基于数据洞察搜集机会点，匹配大促节点来设计沟通策略03基于第二个阶段获得的数据洞察，以及运营机会点的挖掘，我们已经基本能够整理出本次大促期间最需要关注的几个环节了。接下来要做的，就是围绕这些机会点，有针对性的设计人群沟通策略，用最匹配的商品去匹配最偏爱它的人群，用最具性价比的优惠券去匹配需要撬动下单的人群。这些沟通策略，可以被体系化

251、的梳理为一整套大促人群沟通方案。我们能够看到，从预售期到开门红售卖期，再到预售尾款催付期，再到最后的狂欢日冲刺期，整个大促期间的各个关键节点中，都要设定最聚焦的业务目标，所有的沟通手段、触达方式、流量预算投入、人群分组逻辑，都围绕这个焦点目标去铺开。比如，预售期的目标是最大化的抢占消费者心智，促进预购种草。那么我们在这个阶段，要找到的沟通目标就是那些最近30天加购收藏且近180天未购的人群、是那些近720天购买过1次服饰商品的人群、是那些在近720天购买过2次及以上跨品类商品的人群面对这些人群分组，我们要匹配客服沟通或短信沟通等不同的触达方式，并且触达的内容也要做好人货匹配的逻辑。其他的节点也

252、是同样的设计思路。148总之，在经过了充足的数据分析之后，我们在人群分组、人群推荐、人货匹配、SKU组合推荐、忠诚会员商品推荐等等方面，就能有的放矢的设计出精准而有效的运营策略，帮助我们强化过往大促的优势运营机会，弥补运营漏洞。让数据告诉我们该怎样扬长避短，这就是数据驱动电商运营的本质逻辑。场景三自有电商拉新获客私域数据，公域所用：全链路捕获高价值流量149自有电商拉新可以更轻松：既要公私域联动，也要第三方数据加持在淘系、京系、拼系等主流和新兴第三方电商平台占据线上营销渠道半壁江山的今天，面对流量争夺战场，品牌方的自营电商往往无力拼杀，时刻面临流量匮乏、回头客少的局面。这时候，品牌方在线上私域

253、和线下门店等渠道积累的用户数据，就显得极为珍贵。但，如何有效利用私域数据从公域获得转化？在一方数据画像宽度和深度都不足、缺乏全面用户洞察的情况下，如何能花小钱收获大效果？这是许多品牌方都在头疼的问题。我们的建议是，试着基于一方用户数据，进入公域媒体流量池进行相似人群扩量、目标人群重定向等曝光触达。同时，也可以通过二方三方数据源的加持，为现有的一方数据进行画像补全，从而助力公域广告投放获得更好的收效。场景价值多种场景玩法多管齐下相似人群放大Lookalike、已购人群重定向Retargeting、人群洞察标签增补多个方法综合运用 设计完整的运营策略从投前的洞察与策略设计，到投放过程中的数据关注，

254、直到投后的数据复盘，都有运营的支持助力扫码获得更多资料150CMC产品提供加持赋能我们可以提供Ad Hub和PEC的产品能力，帮助您获得洞察的辅助和效率提升，让整个投放运营过程有的放矢热门场景广告订单人群扩量投放Lookalike自营电商意向人群精细化投放Retargeting行业潜客拉新投放三方数据洞察赋能广告订单人群扩量投放Lookalike01在存量营销已经进入白热化竞争的时代，高效率高质量地利用品牌的私域数据成为了最关键的竞争优势。品牌方拥有的一方数据蕴含着宝贵的客户信息，包括他们的购买习惯、兴趣偏好等，这意味着：“很好，我知道会购买我家商品的消费者是谁。”但长效运营的关键就问题是在于

255、：还会有更多的人来购买吗？他们在哪里？我们提供的场景服务正是为了解决这一问题而设计的。首先要做的，就是对品牌方的一方数据进行深入洞察和分析，标签化地定义出购买人群的画像特征。当然，这些洞察还要结合过往广告投放回流的数据，综合考量人群在媒体平台的行为表现。比如，在618大促节点前，我们筛选出在过去3个月内下单超过500元的广告点击用户，得到了一个1万人群体量的人群包。现在，我们将这个人群包上传至媒体后台，通过Lookalike方式，利用二方数据的诸多兴趣标签、地域标签、偏好标签等，来定向拓展更多具有相似特征的潜在新用户，原本的1万条的一方数据可以被放大至100万的体量，从而大大提高广告曝光的覆盖

256、面和效果。151接下来，将扩量人群包在微信朋友圈、抖音信息流、快手信息流等广告版位进行精准投放，这些广告不仅可以有效吸引潜在客户的注意力，获得品牌印象的加深，还能被引导至进入品牌方的自营电商，如小程序商城，从而促成潜客的拉新甚至购买转化。最终，投放过程中产生的投后数据也会被反馈回来，沉淀为更多公域用户数据，为品牌方提供持续的数据支持和优化建议，从而实现完整的数据应用与激活的闭环，让一方数据在自有电商平台的拉新中源源不断释放价值。自营电商意向人群精细化投放Retargeting02除了Lookalike拉新外，Retargeting场景同样具有重要的价值，特别是在复购转化方面。Retargeti

257、ng专注于针对自营电商中已显示购买意向的潜在客户进行精细化的广告投放，以实现他们的复购转化。这个场景完全基于企业的一方数据来构建人群包，圈选的依据是用户在自营电商平的具体行为，比如，多次浏览某商品、收藏、加入购物车、购买后取消订单，等等。当然，在实际运营落地中，我们需要有策略的进行用户的分组，比如，区分高意向人群组、中等意向人群组；或者，区分首购目标人群组和促复购目标人群组；甚至针对某一款特定的商品，来对更加偏好的用户进行分组（比如，该用户曾在过去1年购买过2次以上该商品）等等。分组越精细，沟通的个性化程度越高，意味着最后的转化潜力越大。接下来，就要面向不同分组的人群包，设计不同的广告创意素材

258、。比如，针对高意向人群，设计明星头像的商品图，用以强化用户的好感度；针对中等意向152人群，使用当季促销款商品，推动购买决策；针对促复购目标人群，使用其多次下单购买的商品素材，投其所好最后，就可以将广告素材做定向曝光意向商品，最终引流到小程序商城促进下单转化完成闭环。总之，Retargeting场景为品牌方提供了一种高效、精准的方法，充分利用现有的一方数据，实现复购客户的再次购买，提高客户忠诚度和品牌价值。通过细致的人群分析和个性化的沟通策略，我们可以最大化地挖掘和利用品牌的潜在价值，实现业务增长。而这正是我们一直所倡导的数字营销的本质：增长，就是让数据资产得以变现。行业潜客拉新投放三方数据洞

259、察赋能03品牌方自己沉淀的一方数据大多来自于粉丝、会员、已购人群的注册信息、购买行为，这些数据相对单一，带来的直接的问题是：用户洞察片面，难以对客户建立更完整视角的认知。比如，以为自己的目标客户只是喜欢户外运动的人群，但却忽视了手磨咖啡粉丝，往往也是户外运动的爱好者，也有大量户外装备的购买需求。再比如，用户仅产生过有限次数的下单行为，会造成对用户的消费水平的定位有偏差，以为TA可能只喜欢低价商品，但实际上这位用户可能只是对品牌的了解不够深入全面，所以只进行过几次谨慎的购买，但他的收入水平是足以支撑更高客单价的购买决策的。以上种种用户画像的偏差性认知，会让我们错失对更广泛潜客的捕捉。实际上，很多

260、品牌方在过去已经尝试过利用三方数据进行画像补全的服务，也就是大众通常所理解的“标签增补”。但传统的标签增补方式无法保障一方数据153不出库，导致数据资产面临泄露、再次被利用进行交换的安全性风险。同时，随着21年底个保法的出台与正式施行，用户数据在合规范围内进行使用，也成为了开展“标签增补”首要考量。如何能够做到三方数据增补与安全合规原则的二者兼得？答案是：隐私计算技术。通过匿踪查询等技术手段，品牌方完全可以“既要又要”，一方面实现个体级别的用户标签增补、群体级别的群组画像洞察，另一方面还能做到数据不出库地进行“流通”，保证安全合规。通过隐私计算的能力，我们能够帮助品牌方安全合规的连接个推、极光

261、、友盟、talkingdata等三方数据源的数据，获得保险理财、新闻财经、视频/短视频、购物电商等领域的用户数据补全，可增补标签包括应用兴趣、消费偏好、广告主题偏好等等。比如，可以获知用户的商品偏好是运动鞋类，购买力为中等，爱好短视频最终，经过二/三方洞察赋能的潜客人群包，可一键推包到各个媒体平台进行个性化的广告素材曝光，引导至小程序商城完成引流与购买转化。场景四会员服务自动化沟通“一劳永逸”搞定一整年的会员沟通154持续撬动会员生命周期价值品牌与会员之间的良好沟通与关系维护是建立品牌忠诚度的重要一环。通过提供个性化的服务、专属的优惠和定制化的体验，品牌可以深化与会员的联系，增强他们的归属感。

262、这不仅促进了销售和收益的增长，还有助于建立品牌口碑和声誉。但是品牌在运营会员的实操中，经常存在着三大痛点：首先，运营人员需要花费大量时间和精力处理重复性的工作，如会员数据的整理、人群的筛选、营销内容分发以及后续分析反馈跟进等。其次，行业内卷程度提升，导致现在的用户对五花八门的营销手段见怪不怪，一些常见的，玩法相对单一的营销活动，根本提不起会员的注意和兴趣，导致效果差强人意。另外，尽管有时品牌投入了大量资源去做活动，但与购买转化场景缺乏有效关联，转化效果不佳，这不但浪费了大量与会员进行沟通的机会，也错过了推动会员用户下单购买的增长势能。针对这些挑战，我们结合了资深业务专家过往的服务经验，共设计出

263、5个典型服务内容，帮助品牌“一劳永逸”的配置好与海量会员用户的高频次日常服务沟通，建立更为深度的品牌纽带。扫码获得更多资料155场景价值将运营人员从重复的工作中解放出来将典型的会员服务场景固化为通用的系统执行链路，自动地、周期性的进行服务消息触达，将运营人员从重复的配置、圈选工作中解放出来。拓展会员服务场景更多玩法帮助您设计传统会员通知之外的沟通场景与互动玩法，如双倍积分激励、结合购买偏好的商品推荐，等。同时，还可通过A/B测试、多波段分组推送等方式让沟通策略更专业、可迭代。提升会员的品牌归属感与忠诚度会员服务不仅是品牌履约的必要工作项，更是可以彰显品牌特色的加分项。用心经营每一次会员服务的沟

264、通，定能让用户与品牌的纽带更紧密。持续撬动会员生命周期价值深度整合小程序商城、积分兑换商城等交易转化终端场景，让会员服务不再止于“通知”，而是持续激活会员贡献价值的热情，助您抓住每一次沟通触达的机会，实现业绩增长目标。热门场景会员生日沟通周年纪念沟通会员升级沟通会员权益沟通售后增购营销策略156筛选出当月生日的会员，发送生日礼券后，并提醒核销。目的是增进会员的品牌好感度，强化品牌忠诚度。会员生日礼券针对当月生日的会员，生日月产生的消费积分可获双倍。目的是激活消费意向，推动销售额拉升，助推会员积分运营整体活跃度。消费积分双倍根据会员注册时间进行计算，不同等级推送不同周年祝福与权益（积分、卡券等）

265、，并引导至小程序会员中心下单购买。目的是提升留存会员活跃度，提高用户与品牌粘性，增加复购机会。普通会员入会周年祝福根据会员注册时间进行计算，针对高价值的入会周年会员，根据不同等级额外推送不同的到店领取礼包活动。目的是针对高价值会员精准营销，提升品牌粘性，并通过线下一对一触达，增加销售机会。高价值会员入会周年祝福会员生日沟通01周年纪念沟通02等级升级变更时触发模板消息/短信，恭喜客户升级，提醒客户到会员中心了解更多会员权益。目的是提升会员生命周期价值与品牌忠诚度，以及培养会员消费习惯，促进成交。会员升级通知当用户N个月未下单，在N+1个月会进行降级处理，降级前一个月，通过模板消息/短信，提醒客

266、户通过一笔交易保住等级，针对N+X天仍未购买用户再次推送一张优惠券促进用户下单。目的是打造稳定可复用的流失召回体系，能准确及时地定向推送，高效召回预流失会员。会员降级通知会员升降级沟通03157在全年各类节日，推送微信图文或模板消息，促进商城访问及下单转化。目的是有效利用黄金活动营销时段，超强曝光为商城引流，通过三段式多波次链路追踪，促进下单转化。节日关怀面向过去一段时间内购买过指定商品的用户，引导进行换新或配件增购。目的是一方面可以提升会员对已购商品的持续价值投入（如腕表更换表带，箱包更换背带），另一方面也可以促进其他品类的销售（如向买了衣服的用户推荐相适配的项链、皮带等配件）。奢侈品行业在

267、积分有效期前一个月发送提醒，引导进行积分兑换。目的是刺激会员持续购买商品以获取更多积分，并推动会员积分的持续消耗，盘活积分运营场景。积分到期提醒每月会员日针对不同等级会员推送不同折扣与不同商品。目的是提供更为丰富的会员福利种类，增加会员粘性，并精准洞察会员购买偏好，进行商品推荐。商品促销专享会员权益沟通04针对高价低频的行业，售后增购营销策略是一种非常有效的手段。通过提供个性化的推荐、限时优惠或奖励积分等方式，激发消费者在购买后持续增购同类产品或相关配件。这种策略不仅能够提高客户的满意度和忠诚度，还有助于增加品牌的再次销售机会。这里举两个例子，便于大家理解。售后增购营销策略05158面向保修时

268、间即将到期或核心配件使用时限即将到期的用户，引导进行增购换新。目的是促进会员对具有时效的商品持续增购，如保修卡到期延保、净水器滤芯换新等。总之，品牌做好会员服务，不仅可以提升自身的销售额，还能从与会员的互动中收集反馈，了解目标群体的需求和偏好，进而调整优化自己的产品和服务。在当下竞争激烈的市场中，品牌只有不断地持续改进和创新，才能够保持竞争优势，实现基业长青。家电行业公司介绍05Convertlab（上海欣兆阳信息科技有限公司）成立于2015年，致力于搭建数字营销枢纽，一站式营销中台，让企业可以从容应对数字营销，让营销变得简单。Convertlab以融合“营销科技”和“运营艺术”为特长，基于自

269、主创新开发的Convertlab Marketing Cloud产品，提供专业、便捷、智能的一体化营销云解决方案。借助互联网大数据、人工智能等技术，帮助企业构建贴近用户真实行为的画像洞察。通过营销自动化精准触达和交互，提升客户体验，落地数据驱动的新型营销，实现业绩的超级增长。Convertlab专注于为企业提供创新的数字营销枢纽SaaS服务，帮助企业的市场人员在一个开放集成的平台上完成客户的发掘和转化，并全面衡量营销效果。至今已为数百家企业提供企业级数字营销服务并获得最佳实践。关于Convertlab160Convertlab 市场研究员市场总监 朱侍萱内容营销负责人 田琨资深研究员 孙俊芳C

270、onvertlab 解决方案顾问解决方案专家 时昌安资深业务顾问 安乐资深业务顾问 卜仑资深业务顾问 宦玉冰资深业务顾问 王海资深业务顾问 赵晨资深业务顾问 朱东资深业务顾问 朱刚Convertlab 业务专家资深业务专家 池蕴珂资深业务分析师 王琰资深数据分析师 安国良资深业务分析师 李梦婷资深业务分析师 李政霖资深业务分析师 郑琳琳Convertlab AI 解决方案专家AI 营销业务专家 万俊AI 营销技术专家 唐溢泓报告作者（排名不分先后）Convertlab 资深设计师 徐明报告设计师161162 2024 上海欣兆阳信息科技有限公司（Convertlab），保留所有权利。未经Con

271、vertlab或Convertlab关联公司的明确许可，不得以任何形式或出于任何目的复制或传播本出版物的任何部分。此处包含的信息如有更改，恕不另行通知。Convertlab及其分销商销售的某些软件产品包含其他软件供应商的专有软件组件。各国产品规格可能有所不同。这些材料仅由Convertlab或Convertlab关联公司提供，仅供参考，没有任何形式的陈述或保证，并且Convertlab或其关联公司对材料的错误或遗漏概不负责。Convertlab或Convertlab关联公司产品和服务的唯一保证是此类产品和服务随附的明确保证声明中阐明的保证（如果有）。本文中的任何内容均不应解释为构成额外的保证。

272、特别是，Convertlab或其关联公司没有义务从事本文档或任何相关演示文稿中概述的任何业务过程，也没有义务开发或发布其中提及的任何功能。本文档或任何相关演示文稿以及Convertlab或其关联公司的战略以及可能的未来开发，产品和/或平台，方向和功能均可能随时更改，并且Convertlab或其关联公司可能会在任何时间对其进行更改。出于任何原因，恕不另行通知。本文档中的信息不是提供任何材料，代码或功能的承诺，承诺或法律义务。所有前瞻性陈述均面临各种风险和不确定性，可能导致实际结果与预期产生重大差异。告诫读者不要过分依赖这些前瞻性陈述，并且在做出购买决策时不应以它们为依据。此处提及的Convertlab和其他Convertlab产品和服务以及它们各自的徽标是Convertlab（或Convertlab关联公司）的商标或注册商标。在中国和其他国家/地区提及的所有其他产品和服务名称是其各自公司的商标。